基于改进贝叶斯压缩感知的正交频分复用系统信道估计OACSTPCD
OFDM SYSTEMS CHANNEL ESTIMATION BASED ON IMPROVED BAYESIAN COMPRESSIVE SENSING
针对正交频分复用（OFDM）系统利用传统压缩感知算法进行信道估计需要已知信道稀疏度等消息，且算法复杂度高，重构时间长的问题，提出改进贝叶斯压缩感知算法进行 OFDM信道估计。该算法将正交频分复用系统的信道估计转化为贝叶斯压缩感知重构问题，在不需要预先知道信道稀疏度信息的情况下，通过优化重构过程中的基函数选择方法，将基函数从1个开始逐渐增加，而不是删除，进而得到信道估计值以及误差范围，使该算法具有更快的收敛速度。仿真结果表明，与传统信道估计算法相比…查看全部>>
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)systems use traditional compressed sensing algorithm to make channel estimation,this needs the information such as the known channel sparsity,etc.,and the algorithm has high complexity and long reconstruction time as well.To solve these problems,we proposed to improve Bayesian compressive sensing algorithm for OFDM channel estimation.The proposed algorithm converts the OFDM’s channel estimation to Bayesian com…查看全部>>
常苗苗;周金和
北京信息科技大学信息与通信工程学院 北京 100101北京信息科技大学信息与通信工程学院 北京 100101
信息技术与安全科学
改进贝叶斯压缩感知信道估计正交频分复用基函数选择
Improved Bayesian compressive sensingChannel estimationOFDMBasis function selection
《计算机应用与软件》 2016 (2)
基于资源标签交换的无线网络端到端能效管理策略研究
98-101,4
国家自然科学基金项目（61271198）；北京市自然科学基金项目（4131003）。
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