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多输入多输出(Multiple-input-multiple-output,MIMO)可见光通信(Visible Light Communications,VLC)系统接收端需精确的信道状态信息用以解调信号，而常用的最小二乘算法对噪声敏感，估计误差较大，难以保证可靠性。基于信道稀疏特性，利用压缩感知方法进行MIMO-VLC信道估计，提出一种基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的稀疏度预测自适应匹配追踪(DFT Based Prediction-sparsity Adaptive Matching Pursuit,DFT-SAMP)算法。首先，通过DFT的稀疏度预测方法对信道冲激响应的稀疏度进行预估计，将估计的稀疏度作为算法初始步长，以快速逼近真实稀疏度，提高算法效率；其次，采用SAMP算法重构信道冲激响应，提高信道估计准确性，保证通信可靠性。基于2×2的MIMO-VLC系统信道估计实验结果表明，导频数为32时，本文算法相较于最小二乘算法在误码率满足前向纠错的误码率阈值(3.8×10-3)时所需的信噪比降低4.5 dB；... 相似文献
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