大規模MIMO通訊系統通道估計matlab效能模擬,對比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP

我爱C编程發表於2024-09-05
Matlab

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下（完整程式碼執行後無水印）：

2.演算法涉及理論知識概要

大規模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）通訊系統因其能夠顯著提高無線通訊系統的容量和頻譜效率而受到廣泛關注。在這樣的系統中，基站配備了大量的天線（通常數百個），而使用者裝置通常只有少數幾個天線。為了實現高效傳輸，需要準確地估計出通道狀態資訊（Channel State Information, CSI）。

2.1 最小二乘法（LS）

最小二乘法是一種經典的通道估計方法，在大規模MIMO系統中同樣適用。假設基站有M個天線，使用者裝置有K個天線，且基站與每個使用者裝置之間存在稀疏通道模型，即每個使用者只與基站的一部分天線建立連線。假設在訓練階段，基站傳送一個長度為T的導頻序列X，使用者裝置接收到的訊號可以表示為：

其中，

Y是T×K的接收訊號矩陣；

X是T×M的導頻訊號矩陣；

H是M×K的通道矩陣；

N是T×K的加性高斯白噪聲矩陣。

最小二乘估計的目標是最小化接收訊號與預測訊號之間的均方誤差。對於通道矩陣H，最小二乘估計可以表示為：

2.2 正交匹配追蹤（OMP）

正交匹配追蹤是一種基於貪婪演算法的稀疏恢復方法，適用於通道是稀疏或者近似稀疏的情況。OMP演算法透過迭代的方式選擇最相關的原子，逐步構建通道的近似估計。

OMP演算法停止的標準通常是達到預設的最大迭代次數或殘差低於某個閾值。

2.3 多正交匹配追蹤（MOMP）

MOMP是OMP的一種擴充套件，它考慮了多個使用者的聯合通道估計問題。在MIMO系統中，多個使用者的通道矩陣可能具有相似的稀疏模式。MOMP利用這一特性來提高估計的準確性。MOMP演算法類似於OMP，但是它同時考慮多個使用者的通道估計，具體步驟如下：

2.4 CoSaMP

CoSaMP是一種高效的壓縮感知演算法，它結合了OMP的優點，並提高了計算效率。CoSaMP演算法適用於大規模MIMO系統中，當通道矩陣高度稀疏時尤其有效。

大規模MIMO系統中的通道估計是一個重要的研究領域，不同的演算法適合不同的應用場景。最小二乘法適用於非稀疏通道，而OMP、MOMP和CoSaMP更適合於稀疏通道情況。選擇合適的演算法取決於實際應用場景中的通道特性、計算資源和效能要求。

3.MATLAB核心程式

for i1=1:MTKL 
    rng(i1);
    for j1=1:length(SNR)
         Y              = seqdH_ifft+Noise0;
         Yfft           = fft(Y);
         %LS演算法
         MSE_LS        = func_LS(seqd,H,Yfft,N); 
         %OMP
         MSE_OMP       = func_OMP(Yfft,seqd,H,invH,N,L,K);
         %NOOMP
         MSE_NOMP      = func_NOMP(Yfft,seqd,H,invH,N,L,K);
         %CoSaMP
         MSE_CoSaMP    = func_CoSaMP(Yfft,seqd,H,invH,N,L,K);
    end
end
 
figure;
semilogy(SNR,mean(R_LS),'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_OMP),'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_NOMP),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_CoSaMP),'-k<',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.3,0.3]);
hold on;
xlabel('SNR');
ylabel('MSE');
grid on
legend('LS','OMP','MOMP','CoSaMP');
0X_068m

　　

相關文章