压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论可以从较少的观测样本中恢复稀疏信号.针对超宽带(UltraWideBand,UWB)信道的稀疏特性,将压缩感知理论应用于UWB系统的信道估计中,能够有效地降低系统的采样速率.该文针对UWB信道的特点对过完备字典库和观测矩阵进行设计,提出了一种滤波矩阵估计算法.然后,分别利用丹茨格选择器(Dantzig Selector,DS),基追踪降噪(Basis Pursuit De-Noising,BPDN)算法和正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法实现信号检测,进一步给出UWB信道估计中CS重建算法的选择建议.基于IEEE 802.15.4a信道模型的仿真结果表明,该算法同随机观测算法的检测结果相比,能够在较低的采样速率下获得更好的误码率性能.
无线通信 超宽带 信道估计 压缩感知 稀疏重建