基于压缩感知的MATLAB信道估计算法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于压缩感知的高效信道估计算法，通过稀疏重构技术显著降低导频需求，在亚奈奎斯特采样下保持估计精度，支持多种重构算法。

详 情 说 明

基于压缩感知的信道估计算法设计与实现

项目介绍

本项目实现了基于压缩感知理论的高效信道估计算法。通过利用信道冲激响应的稀疏特性，在远低于奈奎斯特采样率的条件下实现准确的信道估计。系统支持多种压缩感知重构算法，能够有效降低信道估计所需的导频数量，显著提高频谱利用率。算法包含完整的信号稀疏表示、观测矩阵设计和重构算法流程。

功能特性

• 多种重构算法支持：集成OMP（正交匹配追踪）、CoSaMP（压缩采样匹配追踪）和Basis Pursuit（基追踪）三种主流稀疏信号重构算法
• 灵活的观测矩阵设计：支持高斯随机矩阵和部分傅里叶矩阵两种观测矩阵生成方式
• 信道稀疏化处理：提供DFT（离散傅里叶变换）和DCT（离散余弦变换）两种稀疏基变换方法
• 完整的性能评估：输出重构误差、收敛曲线以及归一化均方误差(NMSE)、相关系数等量化指标
• 参数可配置：支持稀疏度估计值、迭代次数阈值、误差容限等关键参数灵活设置

使用方法

输入参数说明

1. 接收信号矩阵：维度为M×N的复数矩阵，M为接收天线数，N为采样点数
2. 导频序列：已知的训练序列，维度为P×1，P为导频长度
3. 观测矩阵：维度为M×K的测量矩阵，K为稀疏基维度
4. 稀疏基矩阵：维度为K×K的正交变换矩阵
5. 算法参数：包括稀疏度估计值、迭代次数阈值、误差容限等

输出结果

1. 估计信道响应：维度为K×1的稀疏向量，表示估计出的信道冲激响应
2. 重构误差：标量值，表示估计结果与真实信道的均方误差
3. 收敛曲线：迭代过程中重构误差的变化轨迹
4. 性能指标：包括归一化均方误差(NMSE)、相关系数等量化指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 建议内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了完整的压缩感知信道估计流程，包括数据预处理、稀疏基变换、观测矩阵构建、稀疏信号重构算法执行以及性能评估分析。该文件整合了多种重构算法的调用接口，能够根据用户选择的算法类型自动配置相应参数并执行计算，同时生成可视化的收敛曲线和详细的性能指标报告。