一种改进的压缩采样匹配追踪算法

针对正交频分复用（OFDM）系统中，压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘（LS）估计忽略了噪声影响的问题，文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法。首先利用Co-SaMP算法进行初始信道估计，然后再采用线性最小均方误差（LMMSE）算法对结果进行降噪处理，提高了估计精度。仿真结果表明，在OFDM系统中，改进的CoSaMP算法比传统CoSaMP算法具有更好的均方误差和误码率（BER）估计性能

基于压缩感知的OFDM系统信道估计方法

针对无线信道的时域稀疏性以及稀疏度未知的问题，文章将压缩感知技术应用到正交频分复用(OFDM)系统信道估计中，提出了一种稀疏度自适应正交匹配追踪信道估计算法。算法利用离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法对循环前缀内和外的噪声进行处理，估计得到的信道频率响应作为正交匹配追踪(OMP)算法稀疏迭代终止的判断条件，实现稀疏度自适应信号重建。同时在原子预选阶段，采用Dice系数准则代替内积准则作为相关性度量准则，可达到更优的估计性能。仿真结果表明，该算法相比于传统的压缩感知信道估计算法具有较好的性能，可以提高系统的归一化均方误差(NMSE)和误码率(BER)性能

极化码基于比特翻转改进的BP译码算法

极化码是世界上唯一被证明香农门限可达的编码方案。由于连续消除(SC)译码的串行特性导致时延很高,于是置信传播(BP)译码因其具有更高的吞吐量而受到了更多关注。由于BP译码性能不如SC译码,于是将比特翻转(BF)译码应用于BP中。针对当前BP BF(BPF)译码中出现的翻转集构建不准确的问题,文章提出了一种新的误码率BPF译码算法用于构建翻转集,并提出了粗翻转集和精翻转集的概念。文章通过方差能够体现数据稳定性的特点构建了粗翻转集,再通过误码率的差值大小来缩小翻转集的范围,即精翻转集。研究结果表明,文章所提算法优于目前最优的BP、增强型BPF (EBPF)和对数似然比BPF(BPF-LLR)等译码算法,同时,该算法迭代次数相比其他翻转译码算法有明显降低