1.基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，包括：S1、将接收端接收到的接收信号转换为向量矩阵形式；

S2、提取接收信号中的导频；

S3、将提取的导频基于压缩感知数学模型构建测量矩阵B和观测向量；

S4、进行初始化，即令残差r0＝Y，索引集Λ0＝φ，步长L＝S0，迭代次数t＝1；

S5、计算观测向量与残差之间的相关系数μ，按照从大到小的原则，从μ中选择最大的L个值，该L个值在测量矩阵B中的序列号构成集合J0；

S6、更新索引集，表示为：Λt＝Λt-1∪J0，令Bt＝B(j),(j∈Λt)；

S7、根据压缩感知数学模型的最小二乘解求解信道估计值；从求解得到的信道估计值中选出绝对值最大的L项记为 将矩阵Βt中该L项对应的列集合记为BtL，选出索引集Λt中该L项对应的L列记为ΛtL；

S8、更新残差，并将更新的的残差记为rnew，若||rnew||2≤ε，停止迭代，并进行步骤S9；若||rnew||2≥||rt-1||2，则更新步长并令L＝L+St,Λt＝ΛtL,rt＝rnew,t＝t+1，返回步骤S5；若前两个条件均不满足，令L＝St,Λt＝ΛtL,rt＝rnew,t＝t+1，返回步骤S5；

S9、结束迭代，输出迭代值；

其中，rt表示残差，r0表示初始残差且值为Y，Y表示所有天线上的导频序列矩阵；t表示迭代次数且1≤t；Λt表示t次迭代的索引集合，Λ0为初始索引集合且为φ，φ表示空集；L表示步长，步长的初始值为S0，St表示根据第t次迭代的残差更新的步长；Βt表示按索引Λt选出的矩阵B的列集合，ε表示误差容许项，||·||2表示2范数；Β(j)表示矩阵B中序号为j的值的集合。

2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，将接收端接收到的接收信号转换为向量矩阵形式包括：S11、接收端的信号表示为：

S12、根据接收端的信号，转换为向量形式，表示为：

其中，i＝1,2,...nT,j＝1,2,...nR,l＝1,2,...Ns,k＝1,2,...,M，nT为发送天线数量，nR为接收天线数量，Ns为每根天线上的符号数，M为个符号上的子载波数，Xi(l,k)表示第i根天线第l个符号第k个子载波上的发送信号，Hji(l,k)表示第i根发与第j根收间的第l个符号第k个子载波上的频域估计值，Nj(l,k)表示第j根接收天线第l个符号第k个子载波上的噪声，diag(·)表示对角矩阵，Yj表示第j根接收天线接收信号的向量形式；Xi表示第i根发送天线上接收信号的向量形式；Hji表示第i根发送与第j根接收天线之间频域估计值的向量形式；Nj表示第j根接收天线上噪声的向量形式；F表示傅里叶变换矩阵，hji＝[h(0),h(1),...,h(L-1),0,0...,0]M表示时域冲激响应。

3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，提取接收信号中的导频包括：其中，nT为发送天线数量，nR为接收天线数量，SP表示从信道矩阵hji中提取导频估计值的选择阵；hji表示发射天线i到接收天线j的信道；Yp,j表示第j根接收天线上的导频序列；

Xp,i表示第i根发送天线上的导频序列；Np,j表示第j根接收天线上的导频位置的噪声，F表示傅里叶变换矩阵。

4.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，根据提取的导频基于压缩感知数学模型构建测量矩阵、观测向量包括：将第j根接收天线上的导频序列Yp,j表示为Yp,j＝Ahj+Np,j，其中A为所有参数Ai的构成的矩阵，i∈{1,

2,...,nT}，表示为 参数Ai表示为Ai＝diag(Xp,i)Fp；hj为第i根天线的信道矩阵，表示为

将所有天线上的导频序列表示为 所有天线的信道矩阵表

示为 所有天线的噪声表示为

表示单位阵；令 B表示压缩感知数学模型中的

测量矩阵，所有天线上的导频序列Y即等效于压缩感知数学模型中的观测向量，压缩感知数学模型的构建为：Y＝Bh+N；

其中，nR为接收天线数量，M为每个符号的子载波数，N为每个符号的导频数； 表示克罗内克积。

5.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，所述求压缩感知数学模型的最小二乘解表示为：其中， 表示第t次迭代的信道估计值；上标T表示转置矩阵，上标-1表示矩阵求逆，||·||表示绝对值。

6.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，更新残差包括：rnew＝Y-BtL(BtLTBtL)-1BtLTY；

其中，rnew为当前更新的残差，上标T表示转置矩阵，上标-1表示矩阵求逆。

7.根据权利要求1所述的基于压缩感知的稀疏度自适应匹配追踪的信道估计方法，其特征在于，根据第t次迭代的残差更新的步长St包括：其中，α1为第一阈值参数，α2为第二阈值参数，且α2≤α1。