OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法
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李赛峰(1980-),男,博士研究生,研究方向:通信信号处理,E-mail:lsf2013@mail.ustc.edu.cn;王勇(1979-),男,副教授,研究方向:卫星通信;付加飞(1993-),男,硕士研究生,研究方向:语音信号处理;叶中付(1959-),男,教授,博士生导师,研究方向:信号与信息处理,E-mail:yezf@ustc.edu.cn;戚婷(1993-)女,硕士研究生,研究方向:语音信号处理。

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国家自然科学基金(61671454)资助项目。


Iterative Group Sparse Channel Estimation and Decoding for OFDM Systems
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    摘要:

    针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法(Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN)算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。

    Abstract:

    In the paper, an iterative group sparse channel estimation and decoding algorithm is proposed for OFDM communication systems. The group basis pursuit de-noising (Group-BPDN) method based on the group sparsity of wireless multipath channel is used in channel estimation to improve the performance. Moreover, the soft-output viterbi algorithm(SOVA) method is used for channel decoding. The most reliable decoding data are fed back to the input of channel estimator. Consequently, the new set of known signals is constituted by the feedback data and pilot. Therefore, during iterative process, the known information used in the sparse recovery is increased, which can improve the performance of sparse recovery. Furthermore, the noise power which is useful for sparse recovery is estimated through the new set of known signals and the channel response is estimated. The simulation results demonstrate that the proposed algorithm improves the channel estimation performance and reduces the error rate.

    参考文献
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引用本文

李赛峰, 付加飞, 戚婷, 王勇, 叶中付. OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法[J].数据采集与处理,2018,33(6):986-994

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  • 收稿日期:2017-01-10
  • 最后修改日期:2017-07-09
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  • 在线发布日期: 2018-12-06