信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能, 所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前, 激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法, 具有恢复和重构原始信号的能力, 但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计, 快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明, 与传统的基于压缩感知的方法相比, 该方法能显著提高系统的性能。

为利用高速无线通信时信道的稀疏多径传播特性, 改善传统单载波分块传输(SCBT)信道估计方法的性能, 提出了一种阈值判决引导的稀疏信道估计方法。该方法通过导频进行初始最小二乘信道估计, 利用获取的信道估计值设置判决阈值。然后, 将幅值低于判决阈值的信道抽头强制置零, 仅保留幅度值大于判决阈值的信道抽头估计值, 从而有效地改善单载波分块传输系统的稀疏信道估计性能。基于COST 207典型乡村信道模型进行了仿真实验, 结果表明: 阈值判决引导的稀疏信道估计方法的实验结果最接近于信道参数已知时的误比特率性能; 在信噪比为20 dB条件下, 新方法的误比特率可达到5×10-4, 而最小二乘算法只能达到3×10-2。该方法改善了SCBT系统的稀疏信道估计精度与复杂度, 得到的结果验证了提出方法的有效性。

针对在地空频率选择性衰落信道中,信道冲激响应具有时域稀疏特性的情况,提出了基于贪婪算法的单载波频域均衡(SC FDE)系统稀疏信道估计方法。Chu序列是SC FDE中常用的导频序列,对其进行分析并证明了将Chu序列进行循环移位所构造的导频矩阵满足RIP条件,将导频矩阵作为测量矩阵,把地空信道估计问题建模为稀疏重构模型,采用贪婪算法中的OMP和CoSaMP算法对信道进行稀疏重构,仿真验证了所得信道估计较传统最小二乘(LS)信道估计方法更加准确。在相同的训练序列长度和信道环境下,利用所得信道估计对接收信号进行最小均方误差(MMSE)均衡,蒙特卡罗仿真结果表明,所提方法与传统LS信道估计方法相比,系统误码性能提高2~3 dB。