【摘 要】
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当前,基于车联网的智能交通系统得到广泛关注。在车联网场景下,通信收发端具有移动速度快、信道复杂、传输时延要求低等特点。选取恰当的信道模型并使用合适的估计方法,满足车联网通信的要求,是保障该场景下通信质量的关键技术之一。本文针对车联网系统的快时变信道的估计模型和方法展开研究。对比了LTE-V2X和专用短程通信(DSRC)两种车联网的物理层技术,阐述了车联网场景下的信道衰落特性,然后给出了基于多天线正
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当前,基于车联网的智能交通系统得到广泛关注。在车联网场景下,通信收发端具有移动速度快、信道复杂、传输时延要求低等特点。选取恰当的信道模型并使用合适的估计方法,满足车联网通信的要求,是保障该场景下通信质量的关键技术之一。本文针对车联网系统的快时变信道的估计模型和方法展开研究。对比了LTE-V2X和专用短程通信(DSRC)两种车联网的物理层技术,阐述了车联网场景下的信道衰落特性,然后给出了基于多天线正交频分复用(MIMO-OFDM)的车联网信道模型。通过分析快时变信道模型中的线性模型和基扩展模型(BEM),得知BEM模型在车联网场景下更具优势,并仿真分析了采用不同基函数时的性能。鉴于采用MIMO-OFDM基扩展信道模型的稀疏性,研究了压缩感知中稀疏度未知时的自适应匹配追踪(SAMP)重构算法,给出一种可变步长的改进SAMP重构算法。该算法使用广义的Dice方法取代内积计算来衡量原子的相似性,同时通过分段设置步长来提高算法逼近速度。仿真结果表明,随着稀疏度的增加,改进重构算法对稀疏信号恢复的均方误差(MSE)最小,在信道具有多普勒频移时的MSE性能也最小。最后,把推导出的单天线信道的BEM稀疏模型推广到MIMO-OFDM系统中,联合改进的SAMP重构算法进行车联网信道估计。仿真对比表明所采用的估计方法的性能在不同多普勒频移时有较明显的提升。
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