MATLAB实现的基于压缩感知与OMP算法的多径信道估计系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了频率选择性多径信道建模，集成压缩感知理论与OMP重构算法进行高效信道估计，并与传统LS、MSE方法在不同信噪比下进行性能对比分析，为通信系统优化提供参考。

详 情 说 明

基于压缩感知与OMP算法的多径信道估计及性能对比分析系统

项目介绍

本项目实现了一个多径信道估计与性能分析系统，重点研究压缩感知理论在频率选择性多径信道估计中的应用。系统采用正交匹配追踪(OMP)算法进行稀疏信道重构，并与传统的最小二乘(LS)和最小均方误差(MMSE)估计算法进行性能对比。通过在不同信噪比条件下的仿真实验，量化分析各算法的估计精度、收敛速度和计算复杂度，为压缩感知在通信系统中的实际应用提供理论依据和性能评估。

功能特性

• 多径信道建模：实现频率选择性多径信道的精确建模与仿真
• 压缩感知信道估计：基于OMP算法的稀疏信号重构信道估计
• 传统算法对比：集成LS和MMSE两种传统信道估计算法
• 综合性能分析：从均方误差、收敛速度、计算复杂度等多维度评估算法性能
• 参数可配置：支持信道参数、信号参数、系统参数和算法参数的灵活配置

使用方法

1. 在MATLAB环境中打开项目文件夹
2. 根据需要修改参数配置部分，包括：

- 信道参数（多径时延分布、幅度衰减、最大时延） - 信号参数（载波频率、带宽、采样率、导频序列） - 系统参数（信噪比范围、测量矩阵维度） - 算法参数（OMP迭代次数、稀疏度估计值）

1. 运行主程序启动仿真分析
2. 查看生成的性能分析图表和统计报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括多径信道模型的构建、三种信道估计算法的具体实现、性能指标的量化计算以及结果可视化。该文件完成了从参数初始化到性能对比分析的全流程仿真，能够自动生成信道冲激响应估计对比图、MSE性能曲线、重构成功率统计和计算复杂度分析报告等多种输出结果。