本发明专利技术涉及了一种OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，属于无线通信技术领域，该算法的目的是针对OFDM系统信道估计及高峰均比问题，对系统进行信道估计，避免系统实施复杂的降低峰均比算法，降低系统的复杂度。本发明专利技术的技术特征在于：利用信道与NLD的双重稀疏性，将分组导频与级联限幅结合，基于消除NLD影响的第一组导频进行压缩感知信道估计，基于消除信道影响的第二组导频进行压缩感知NLD估计。本发明专利技术考虑了非线性对系统的影响，在接收机中对信道和NLD同时进行估计，避免发射机实施复杂的降低峰均比算法，且无需任何先验信息，同时避免进行迭代计算，提高了运算效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信
，涉及一种无线信道估算算法，特别涉及一种OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法。
技术介绍
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)具有频带利用率高、抗符号串扰能力强、抗频率选择性衰落能力强等优点，是高速无线通信领域的核心。信道估计与降低峰均比是OFDM系统的两大关键技术。信道估计的精度直接影响衰落信道下的系统性能，高峰均比导致信号经过功率放大器时产生非线性失真(nonlinear distortion，NLD)。目前，已有大量关于OFDM信道估计的研究，其中基于辅助信息的信道估计研究最为广泛，典型方法有最小二乘(least squares，LS)、最小均方误差(minimum mean-squared error，MMSE)、线性最小均方误差(linear minimum mean-squared error，LMMSE)估计等。近年来，随着压缩感知理论的提出，大量学者开始探究将其应用于无线通信领域，并对其用于导频辅助的OFDM信道估计进行研究。研究表明，在稀疏信道下基于相同数量的导频可以比传统方法达到更好的估计性能。然而，已有的信道估计方法大多未考虑OFDM信号非线性的影响，认为信号不存在非线性失真或已通过降低峰均比算法得到良好解决。目前，降低峰均比的典型方法有预失真法、部分传输序列法、选择映射法等，其在发射机中实施且多数具有较高的复杂度。2003年，一种基于信号重建的迭代方法被提出用以在接收机中估计和消除非线性失真。2005年，Tropp等人提出将压缩感知用于OFDM系统的脉冲噪声消除，基于导频估计脉冲噪声。2014年，A.Ghassemi等人进一步提出OFDM信号的非线性失真可以看作稀疏的加性噪声，可利用压缩感知在接收机中对其进行估计与补偿。上述方法可避免发射机中实施降低降均比算法，但均未考虑衰落信道对NLD估计的影响。在非线性OFDM系统中，基于带有非线性失真的辅助信息无法进行准确的信道估计，而衰落信道又严重影响NLD估计性能，信道估计与NLD估计相互影响相互制约成为二者联合估计的难点。近年来，已有少量学者开始研究非线性OFDM系统的信道与NLD联合估计问题。例如基于迭代的联合算法，基于LS和DFT插值进行信道估计，基于判决反馈和信号重构进行NLD消除。该方法的估计精度受导频数量和错误判决的影响，且需已知发射机限幅操作的先验信息，接收机实施信号重构增加了系统复杂度。基于LMMSE结合压缩感知的迭代联合估计也被提出，但LMMSE算法复杂度较高，且需已知信道先验信息。上述联合估计方法均需要信道或限幅的先验信息，使其适用范围受到限制。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对OFDM系统信道估计及高峰均比问题，利用信道与NLD的双重稀疏性，提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统的信道估计与NLD恢复联合算法。该算法具有良好的估计性能，同时可避免系统实施复杂的降低峰均比算法，且无需迭代运算及先验信息。为了达到以上效果，本专利技术OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，包括下列步骤：步骤1：构建存在多径信道与NLD影响时的OFDM解调信号模型；步骤2：在发送端分组导频与级联限幅，以保护导频信息不受非线性失真影响；步骤3：利用信道与非线性噪声脉冲的双重稀疏性，在接收端利用压缩感知进行信道与NLD联合估计。采用OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法可避免系统实施复杂的降低峰均比算法，且无需迭代运算及先验信息，具有良好的估计性能。附图说明：为了更清楚的说明专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造劳动性的前提下，还可以根据附图获得其他的附图。图1是本专利技术分组导频结构示意图；图2是本专利技术联合算法原理框图；图3是不同信噪比下各联合算法的信道估计性能；图4是不同信噪比下各联合算法的非线性失真估计性能；图5是不同限幅门限下各联合算法的信道估计性能；图6是不同限幅门限下各联合算法的非线性失真估计性能；图7是不同信噪比下各联合算法的系统误比特率；图8是不同限幅门限下各联合算法的系统误比特率。具体实施方式：本专利技术的主旨是提出一种OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，利用信道与非线性失真的双重稀疏性，避免系统实施复杂的降低峰均比算法，降低系统的复杂度。下面结合附图对本专利技术实施方式作进一步详细描述。一、OFDM系统模型的构建在OFDM系统中，频域信号X＝[X0，x1，...，XN-1]T经过IDFT调制的时域信号可表示为 x n = 1 N Σ k = 0 N - 1 X k e j 2 π k n / N , n = 0 , 1 , ... , N - 1 - - - ( 1 ) ]]>定义向量x＝[x0，x1，...，xN-1]T，则(1)式可表示为矩阵形式x＝QX (2)式中，Q为N×N维逆傅里叶变换矩阵。 Q m , n = 1 N e j 2 π ( m - 1 ) ( n - 1 ) / N , 1 ≤ m ≤ N , 1 ≤ n ≤ N - - - ( 3 ) ]]>在N点数据前加入长为Ng的循环前缀组成完整OFDM符号经DAC输出。信号经过功率放大器时由于其线性度的限制产生NLD，引入NLD的信号可表示为x′n＝βxn+dn (4)式中，β为使xn与dn不相关的常数。定义向量d＝[d0，d1，...，dN-1]为引入的NLD，其可看作稀疏的加性噪声。为分析方便，本专利技术中令β为1，则引入NLD的信号可表示为x′＝x本文档来自技高网...
【技术保护点】
OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，包括下列步骤：步骤1：构建存在多径信道与非线性失真影响的OFDM解调信号模型；步骤2：在发送端采用分组导频与级联限幅的方式，以保护导频信息不受非线性失真影响；步骤3：利用信道与非线性噪声脉冲的双重稀疏性，在接收端利用压缩感知进行信道与非线性失真联合估计。
【技术特征摘要】
1.OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，包括下列步骤：步骤1：构建存在多径信道与非线性失真影响的OFDM解调信号模型；步骤2：在发送端采用分组导频与级联限幅的方式，以保护导频信息不受非线性失真影响；步骤3：利用信道与非线性噪声脉冲的双重稀疏性，在接收端利用压缩感知进行信道与非线性失真联合估计。2.根据权利1所述的OFDM压缩感知信道与非线性失真联合估计算法，其特征在于：步骤1，同时存在多径信道与非线性失真影响时的OFDM解调信号模型Y＝QHy＝HX+HQHd+Z (1)式中，Y＝[Y0，Y1，…，YN-1]T为接收端信号的频域响应，X＝[X0，X1，...，XN-1]T为发送端信...
【专利技术属性】
技术研发人员：戈立军，程以泰，陈明省，张华，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12
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