大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

 

 

 

2.算法涉及理论知识概要

       大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）通信系统因其能够显著提高无线通信系统的容量和频谱效率而受到广泛关注。在这样的系统中，基站配备了大量的天线（通常数百个），而用户设备通常只有少数几个天线。为了实现高效传输，需要准确地估计出信道状态信息（Channel State Information, CSI）。

 

2.1 最小二乘法（LS）

      最小二乘法是一种经典的信道估计方法，在大规模MIMO系统中同样适用。假设基站有M个天线，用户设备有K个天线，且基站与每个用户设备之间存在稀疏信道模型，即每个用户只与基站的一部分天线建立连接。假设在训练阶段，基站发送一个长度为T的导频序列X，用户设备接收到的信号可以表示为：

 

 

 

其中，

 

Y是T×K的接收信号矩阵；

X是T×M的导频信号矩阵；

H是M×K的信道矩阵；

N是T×K的加性高斯白噪声矩阵。

        最小二乘估计的目标是最小化接收信号与预测信号之间的均方误差。对于信道矩阵H，最小二乘估计可以表示为：

 

 

 

2.2 正交匹配追踪（OMP）

        正交匹配追踪是一种基于贪婪算法的稀疏恢复方法，适用于信道是稀疏或者近似稀疏的情况。OMP算法通过迭代的方式选择最相关的原子，逐步构建信道的近似估计。

 

 

 

OMP算法停止的标准通常是达到预设的最大迭代次数或残差低于某个阈值。

 

2.3 多正交匹配追踪（MOMP）

        MOMP是OMP的一种扩展，它考虑了多个用户的联合信道估计问题。在MIMO系统中，多个用户的信道矩阵可能具有相似的稀疏模式。MOMP利用这一特性来提高估计的准确性。MOMP算法类似于OMP，但是它同时考虑多个用户的信道估计，具体步骤如下：

 

 

 

2.4 CoSaMP

       CoSaMP是一种高效的压缩感知算法，它结合了OMP的优点，并提高了计算效率。CoSaMP算法适用于大规模MIMO系统中，当信道矩阵高度稀疏时尤其有效。

 

 

 

       大规模MIMO系统中的信道估计是一个重要的研究领域，不同的算法适合不同的应用场景。最小二乘法适用于非稀疏信道，而OMP、MOMP和CoSaMP更适合于稀疏信道情况。选择合适的算法取决于实际应用场景中的信道特性、计算资源和性能要求。

 

3.MATLAB核心程序

for i1=1:MTKL 
    rng(i1);
    for j1=1:length(SNR)
         Y              = seqdH_ifft+Noise0;
         Yfft           = fft(Y);
         %LS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');
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