Golay序列在压缩感知中的应用：稀疏多径信道估计

"基于Golay序列的压缩感知在稀疏多径信道估计中的应用" 在无线通信领域，信道估计是确保高效传输和降低误码率的关键环节。随着正交频分复用（OFDM）技术的广泛应用，如何在多径衰落的信道环境中准确地估计信道状态信息变得尤为重要。压缩感知（Compressed Sensing, CS）作为一种新兴的信号处理理论，已经在信道估计中展现出巨大潜力。它允许通过较少的采样点获取信号的完整信息，这对于资源有限的无线通信系统尤其有利。 传统的CS方法中，通常采用随机序列来构建感测矩阵，这虽然理论上能够保证信号的重构，但在实际硬件实现时却面临困难，因为随机序列的生成和处理不仅复杂，而且可能导致OFDM系统的峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）过高，进而影响系统的效率和稳定性。因此，本文针对这一问题，提出了一种新的策略——利用Golay互补序列来构建确定性的感测矩阵。 Golay互补序列是一种特殊的二进制序列，具有极低的自相关性和优良的互相关特性。它们在时间域内具有完美的自相关特性，这使得它们在定时采集和信道估计过程中表现优秀。此外，利用Golay序列构建的感测矩阵可以有效地控制OFDM系统的PAPR，将其限制在3dB以内，显著降低了高PAPR带来的问题。 本文详细探讨了Golay序列在构建确定性感测矩阵中的应用，并通过仿真对比了确定性矩阵与随机矩阵在信道估计性能上的差异。结果显示，尽管是确定性的，但Golay序列构建的感测矩阵仍能提供与随机矩阵相当的重构性能，这证明了该方法的有效性和可行性。 研究团队包括来自湘潭大学信息工程学院的Zhiqiang Yao、Guanglong Li和Shiguo Wang，以及加拿大阿尔伯塔大学电气与计算机工程系的Yu Zheng。他们共同的研究工作为压缩感知在无线通信中的应用提供了新的视角，特别是在优化OFDM系统性能和降低实现成本方面，为未来无线通信的信道估计技术开辟了新的道路。 总结来说，本研究论文重点介绍了如何利用Golay互补序列来优化压缩感知的信道估计过程，通过构建确定性感测矩阵，解决了随机序列在硬件实现和PAPR控制上的难题。这一创新方法为无线通信系统尤其是OFDM系统的信道估计带来了新的解决方案，有望提高系统的效率和鲁棒性。