一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法

廖勇; 周昕; 沈轩帆; 洪观

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.004

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一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法
- A Channel Estimation Method Based on Improved Regularized Orthogonal Matching Pursuit for MIMO-OFDM Systems
- 电子学报 2017年45卷第12期页码：2848-2854
- 作者机构：
  
  1. 重庆大学通信工程学院,重庆,400044
  2. 重庆大学飞行器测控与通信教育部重点实验室,重庆,400044
  3. 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61501066）;重庆市基础与前沿研究计划项目 (No.cstc2015jcyjA40003）;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放基金 (No.ISN16-03）;中央高校基本科研业务费重点基金 (No.CDJZR165505）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.004
  中图分类号： TN911.72
- 网络出版：2017-12-25，
  
  纸质出版：2017
- 稿件说明：
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廖勇, 周昕, 沈轩帆, 等. 一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法[J]. 电子学报, 2017,45(12):2848-2854.

LIAO Yong, ZHOU Xin, SHEN Xuan-fan, et al. A Channel Estimation Method Based on Improved Regularized Orthogonal Matching Pursuit for MIMO-OFDM Systems[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(12): 2848-2854.
廖勇, 周昕, 沈轩帆, 等. 一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法[J]. 电子学报, 2017,45(12):2848-2854. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.004.

LIAO Yong, ZHOU Xin, SHEN Xuan-fan, et al. A Channel Estimation Method Based on Improved Regularized Orthogonal Matching Pursuit for MIMO-OFDM Systems[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(12): 2848-2854. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.12.004.

摘要

本文根据信道响应的时域稀疏性，引入压缩感知理论，针对正则化正交匹配追踪（ROMP）需已知稀疏度和原子一旦选入无法删除两大缺点，提出一种基于改进ROMP的信道估计方法.该方法结合压缩采样匹配追踪（CoSaMP）、稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）和变步长的优点，实现稀疏信号快速准确的重建.仿真结果表明，与基于OMP、ROMP、CoSaMP、SAMP的信道估计方法相比，所提方法有效提高了MIMO-OFDM系统的归一化均方误差（NMSE）和误码率（BER）性能.

Abstract

The regularized orthogonal matching pursuit (ROMP) has two drawbacks

the sparsity should be known beforehand and once the atom is determined it can not be deleted.According to these two problems

this paper presents an improved ROMP channel estimation method based on compressive sensing by exploiting the sparse structure of channel impulse response.The proposed method combines the advantages of compressive sampling matching pursuit (CoSaMP)

sparsity adaptive matching pursuit (SAMP) and variable step size to achieve the reconstruction of sparse signal quickly and accurately.Simulation results demonstrate that compared with the channel estimations respectively based on OMP

ROMP

CoSaMP and SAMP

the proposed method effectively improve the performance of the MIMO-OFDM systems in the normalized mean square error (NMSE) and bit error rate (BER).

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