根據信道沖激響應的稀疏特性，提出了一種頻域的時延估計壓縮感知模型，將時延估計問題轉化為基于欠采樣數據的稀疏向量估計問題。利用離散傅里葉變換（Discrete Fourier transform，DFT）矩陣的子矩陣所滿足的受限等距性（Restricted isometry property，RIP）以及信道沖激響應的稀疏特性充分降低了時延估計所需數據量的要求。分析了本文模型具有碼片內多徑分辨能力以及良好抗噪性能的原因，并與多信號分類（Multlple signal　classification，MUSIC）和旋轉不變技術的信號參數估計（Estimation of signal parameters via rotational invari　ance technique，ESPRIT）算法的時延估計性能進行仿真比較。仿真結果表明，本文提出的方法不需要預知多徑的條數，對碼片內多徑時延具有較高的估計精度，其時延估計性能在特定條件下優于MUSIC和ESPRIT算法。
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