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公开(公告)号：CN109617850A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910014058.4
申请日：2019-01-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法，包括以下步骤：步骤（1）：将OFDM信道估计问题建模为压缩感知信号重建问题；步骤（2）：利用自适应压缩感知信道估计算法求解压缩感知信号重建问题，估算出OFDM稀疏信道。本发明的优点是：在OFDM系统信道稀疏性未知的情况下，能快速估算出OFDM稀疏信道，基于本发明算法的OFDM稀疏信道估计方法与基于现有的稀疏度自适应算法的OFDM稀疏信道估计方法相比，具有更低的信道估计均方误差、更低的系统误比特率和更短的估计时间。
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公开(公告)号：CN106452534A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611042223.X
申请日：2016-11-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0413 , H04L5/00 , H04L25/02
CPC classification number: H04L5/0048 , H04B7/0413 , H04L25/0202 , H04L25/0256
Abstract: 本发明公开了一种基于结构化压缩感知的大规模MIMO信道估计的导频优化方法，首先，建立导频重叠放置时大规模MIMO-OFDM系统的信道估计模型，然后，将大规模MIMO-OFDM系统的信道估计模型进行简化，使其与结构化压缩感知模型对应；接着，利用导频优化算法得到的最优导频矩阵，最后，采用此最优导频矩阵确保基于结构化压缩感知的大规模MIMO-OFDM系统信道估计显著地降低信道估计的均方误差(mean square error，MSE)，提高信道估计的性能。
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公开(公告)号：CN105978674A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610312810.X
申请日：2016-05-12
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L5/0048 , H04L25/0204 , H04L25/0228
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的FDD下大规模MIMO信道估计的导频优化方法，首先在大规模MIMO系统中将信道可建模为Y＝HX+N，其中为信道矩阵，为导频矩阵，为接收信号矩阵，为信道噪声，M是发射天线数目，T为导频数目；然后将信道矩阵转化为其中代表信道矩阵的变换形式，代表导频矩阵的变换形式，代表接收端接收信号的变换形式；最后求得最优导频矩阵。由于是一个稀疏向量，信道估计问题可以建模为压缩感知重建问题：||*||1代表1‑范数，||*||2代表2‑范数，0＜ε＜1。能够确保基于压缩感知的FDD的MIMO下行链路信道估计能够显著地降低信道估计的均方误差，提高信道估计的性能。
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公开(公告)号：CN108418769A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810043818.X
申请日：2018-01-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种分布式压缩感知（Distributed Compressive Sensing,DCS）稀疏度自适应匹配追踪(DCS-Improved Sparsity Adaptive Matching Pursuit，DCS-IMSAMP)重建方法，在已有的DCS稀疏度自适应匹配追踪（DCS-Sparsity Adaptive Matching Pursuit,DCS-SAMP）算法的基础上，利用信号的联合稀疏性，引入动态阈值来提高估计精度，结合剪裁技术和可变步长来节省运行时间。使用此算法能确保重建过程具有自适应性并获得更低的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)和更快的运行速度。将本发明公布的算法运用到信道估计问题中，与现有其他算法相比，具有更佳的信道估计效果。
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公开(公告)号：CN108183873A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711399592.9
申请日：2017-12-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种MIMO-OFDM信道估计中基于随机搜索和移位机制的导频优化方法，以最小化观测矩阵的互相关为目标进行导频优化，并结合已有的SSS(Stochastic Sequential Search)和ES2(Extension Scheme 2)算法以及导频移位机制，提出了一种快速的导频优化算法SSS-SM(Stochastic Sequential Search-Shift Mechanism)。此导频优化方法能够以更低的算法复杂度解决导频优化问题，而且使用该方法获得的导频能够使基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计具有较低的均方误差(mean square error，MSE)，从而提高信道估计的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101984612B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201010519417.0
申请日：2010-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于压缩感知的非连续正交频分复用信道估计方法。所述方法包括：设计信道估计导频图案；导频图案的选取；信道频域响应的估计。导频图案选择使用以下两种方案。方案一：保留传统的均匀导频图案，禁用子载波处的导频自然禁用，从而使可用导频呈现自然的不均匀性；方案二：固定导频数量，基于恢复矩阵互相关最小化的准则，采用以下优化问题（其中，为信道长度、为导频数、为OFDM系统子载波总数）在可用子载波中寻找个子载波传送导频符号。本方法可以在多种禁用子载波场景下，以更少的导频获得优于目前其他方法的信道估计性能和系统误码率性能。
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公开(公告)号：CN118740557A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410661673.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种针对OTFS系统使用的基于遗传算法与随机搜索算法结合的导频优化方法，该方法包括如下步骤：初始化种群；计算种群中的每个个体的适应度值；进入繁殖循环迭代；进行子代的交叉重组操作；进行子代的变异操作；进行子代的重插入操作；选择优秀个体并对其进行随机搜索算法；针对基于压缩感知的正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space，OTFS)系统信道估计中的导频优化问题，以最小化恢复矩阵的互相关值为目标，将最小化互相关值作为选取最佳导频的准则。本发明该方法结合了遗传算法的优势，并对其中的部分种群进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题,与常规遗传算法相比，效果更好，使用该算法得到的导频应用于信道估计中，能够获得更低的信道估计均方误差。
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公开(公告)号：CN110535507A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910523878.6
申请日：2019-06-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了毫米波MIMO基于最大等效信道增益的混合预编码算法，包括以下步骤：步骤一：先以等效信道增益最大为条件，求取基于最大等效信道增益的模拟预编码矩阵；步骤二：在步骤一得到的基于最大等效信道增益的模拟预编码矩阵的基础上，使用基于SIC的混合预编码算法求取数字预编码矩阵，得到最优的混合预编码矩阵。本发明的优点是：在部分连接结构毫米波大规模MIMO系统中，与现有的基于SIC的混合预编码算法和基于最小误差的混合预编码算法相比，本发明能够显著地提高系统可达和速率，使系统获得更高的可达和速率和更低的算法复杂度。
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公开(公告)号：CN108650056A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810299463.0
申请日：2018-04-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L1/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及一种大规模MIMO系统上行链路中改进的混合迭代检测方法，在现有的基于最速下降(steepest descent，SD)算法和高斯-赛得尔(Gauss Seidel，GS)迭代的混合迭代(SDGS)检测算法基础上，改进其中用于信道码译的对数似然比(log likelihood ratio，LLR)的计算，包括如下步骤，1)：初始化处理，2)：建立信道模型，3)：将信道矩阵H和接收信号y输入检测器，得到匹配滤波器输出和滤波矩阵，4)：进行混合迭代检测，最后得到初始的二进制用户发射信号。本发明提出了一种改进LLR的混合迭代检测算法，在保持低复杂度的同时，提高了系统的检测性能。
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公开(公告)号：CN108566347B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201810300487.3
申请日：2018-04-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种多用户OFDM系统基于最小化调整互相关集合元素加权平均和的导频设计新算法，将信道估计转化为结构化压缩感知理论中的稀疏信号重建问题，以最小化恢复矩阵的调整互相关集合的加权平均和为优化目标同时进行多个上行用户导频位置集合的优化设计。结合已有的DSO算法，将设计单个导频集合的DSO算法扩展到多个导频位置集合的设计，使用此导频设计的方法能够确保每一个用户在基于结构化压缩感知的信道估计中均具有较低的均方误差，从而提高信道估计的性能。
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