给出一个基于压缩感知方法和OMP算法的单天线信道估计MATLAB代码

以下是一个基于压缩感知方法和OMP算法的单天线信道估计的MATLAB代码示例：

% 生成信道模型
N = 128; % 信道长度
L = 10; % 非零元素个数
h = zeros(N,1); % 信道向量
index = randperm(N,L); % 随机选择非零元素位置
h(index) = 1 + 1i; % 非零元素取值

% 生成测量矩阵
M = 64; % 测量矩阵行数
Phi = randn(M,N) / sqrt(M);

% 生成观测数据
z = Phi * h;

% 信道估计
x = zeros(N,1); % 估计信道向量
T = 3; % 迭代次数
for iter = 1:T
    % OMP算法
    residual = z - Phi * x; % 残差
    [~,pos] = maxk(abs(Phi' * residual),L); % 选取最大投影
    pos = sort(pos); % 排序
    % 最小二乘法估计
    x(pos) = Phi(:,pos) \ z;
end

% 误差分析
error = norm(h - x) / norm(h); % 估计误差
disp(['估计误差：',num2str(error)]);

在这个示例中，我们首先生成一个长度为128的信道向量，其中包含了10个非零元素，且这些非零元素的位置是随机选择的。然后，我们生成一个大小为64×128的测量矩阵Phi，并用它来测量信道向量，得到一个大小为64×1的观测数据z。接着，我们使用OMP算法来进行信道估计，迭代3次，每次选取最大投影并用最小二乘法估计。最后，我们计算估计误差，并输出结果。