压缩传感与高阶MQAM结合的通信链路优化

"这篇论文研究了压缩传感理论在高阶多进制幅度调制（MQAM）中的应用，特别是256QAM调制技术，旨在优化通信链路结构，提高数据传输速率。作者孟子博和温志刚对CS-MQAM（压缩传感-MQAM）在点对点（P2P）通信链路中的性能进行了深入分析，并提出了一种新的联合Randomized-Greedy算法来优化星座映射，以降低重构失真度和增强系统的抗噪声性能。仿真结果表明，该方法相比传统方案有显著的性能提升，并展示了在限制失真条件下提高系统传输速率的潜力。关键词包括CS-MQAM、加权均方误差（W-MSE）、联合Randomized-Greedy算法和重构失真率。" 本文探讨的主题是利用压缩传感理论来提升高阶MQAM（如256QAM）在无线通信中的性能。压缩传感（Compressed Sensing, CS）是一种突破了传统采样定理的理论，能够在低于奈奎斯特定理所需的采样率下重构信号。在高阶MQAM中，这种技术可以更有效地利用信道资源，尤其是在稳定且质量高的信道环境下，进一步提高数据传输速率。 文章的核心贡献在于提出了一种名为CS-MQAM的通信链路结构，其主要关注接收端信号的重构失真度。失真度是衡量通信系统性能的关键指标，它直接影响系统的误比特率。通过对关键参数的加权均方误差进行量化分析，可以更准确地评估和控制这一失真度。 作者通过最小化均方误差（Mean Squared Error, MSE）标准，将CS-MQAM的过程转化为一个优化问题，并设计了一个新的联合Randomized-Greedy算法来解决这个NP-hard问题。这种算法能够找到近似的最优星座映射，以降低重构失真，同时增强系统的抗噪声能力。 经过大量的数据仿真，CS-MQAM方案被证明在性能上优于传统的通信方案。特别是在不同的压缩比下，系统能够保持较低的失真度，显示出在不失真的前提下提升传输速率的潜力。 该研究通过结合压缩传感与高阶MQAM，为无线通信提供了一种新的策略，有望在实际应用中实现更高的数据传输效率和更强的抗干扰能力。这种创新的方法为未来通信系统的优化设计提供了有价值的参考。