基于稀疏CoSaMP算法的大规模MIMO信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP,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技术通过增加天线数量来显著提升无线通信系统的性能。然而，随着天线数量的增长，信道状态信息（CSI）的准确获取变得越来越具有挑战性。传统的信道估计方法往往需要大量的训练资源和复杂的计算过程，导致较高的开销。因此，利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术进行信道估计成为研究热点之一。

 

2.1 信号模型

       在大规模MIMO系统中，假设基站配备了BSNBS​根天线，用户端配备了UENUE​根天线，则信道矩阵UEH∈CNBS​×NUE​描述了从用户端到基站端的信道响应。在时域中，接收信号可以表示为：

 

 

 

2.2 稀疏信号恢复理论

        压缩感知理论的核心在于，当信号是稀疏或者可稀疏化的，即可以表示为少量非零系数的线性组合时，可以通过远少于奈奎斯特采样率的数据采集来精确重构信号。信号s如果可以用基Ψ表示为：

 

 

 

       CoSaMP算法是一种高效的稀疏信号恢复算法，它通过迭代的方式逐步逼近稀疏信号。CoSaMP算法的主要步骤包括：

 

 

 

        在大规模MIMO系统中，由于空间相干性和环境的有限散射特性，信道矩阵H通常是稀疏的或近似稀疏的。这意味着在某些基变换下，信道矩阵可以被表示为少数非零元素的线性组合。这种稀疏性使得压缩感知方法成为一种有效的信道估计手段。

 

 

 

3.MATLAB核心程序

for i1=1:MTKL 
    rng(i1);
    for j1=1:length(SNR)
        [i1,j1]
        [Noise0,sigma0] = func_whitenoise(seqdH,SNR(j1),V1);   
        %OFDM机制
        seqdH_ifft      = ifft(seqdH);
        
         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);         
         %CoSaMP
         MSE_CoSaMPxs  = func_CoSaMPxs(Yfft,seqd,H,invH,N,L,K);        
 
         
         R_LS(i1,j1)       = MSE_LS;
         R_OMP(i1,j1)      = MSE_OMP;
         R_NOMP(i1,j1)     = MSE_NOMP; 
         R_CoSaMP(i1,j1)   = MSE_CoSaMP;
         R_CoSaMPxs(i1,j1) = MSE_CoSaMPxs;             
    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),'-mo',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.5,0.9,0.0]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_NOMP),'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_CoSaMP),'-r>',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
hold on;
semilogy(SNR,mean(R_CoSaMPxs),'-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','稀疏CoSaMP');
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