Estimador de canal basado en sensado compresivo y LDPC para OFDM usando SDR

Este trabajo propone la aplicacion de un estimador de canal basado en sensado compresivo (CS, del ingles Compressive Sensing) sobre un sistema que usa multiplexacion por division de frecuencias ortogonales (OFDM, del ingles Orthogonal Frequency Division Multiplexing) usando dispositivos de radio definido por \emph{software} (SDR, del ingles Software Defined Radio). La aplicacion de la teoria de CS se da a traves del uso de algoritmos de reconstruccion dispersa como Orthogonal Matching Pursuit (OMP) y Compressive Sampling Matching Pursuit (CoSaMP) con el fin de aprovechar la naturaleza dispersa de las subportadoras piloto usadas en OFDM optimizando el ancho de banda del sistema. Ademas, para mejorar el rendimiento de estos algoritmos, se utiliza el concepto de la matriz de comprobacion de paridad dispersa que se implementa en el despliegue de codigos de comprobacion de paridad de baja densidad (LDPC, del ingles Low Density Parity Check) para obtener una matriz de sensado que mejore la propiedad de restriccion isometrica (RIP, del ingles Isometric Restriction Property) perteneciente al paradigma de CS. El documento muestra el modelo implementado en los equipos SDR analizando la tasa de error de bit y la cantidad de simbolos piloto usados.