一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法，用以估计时域簇稀疏信道冲激响应函数。首先，针对时变信道进行簇稀疏建模，以期获得结构化稀疏信道表达框架，在此基础上。采用逐块训练模式，设计一种基于最大箕舌线准则算法迭代方式，可估计得到簇稀疏信道冲激响应函数信息。该项发明专利技术适用于时变信道估计、水声通信等内容，属于水声通信和水声信号处理等领域。有益效果体现在：本发明专利技术基于信道的簇稀疏范数约束，有效地减少了冗余信道抽头计算，使得本发明专利技术产生的信道估计结果具有更高的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法
本专利技术属于水声通信和水声信号处理等领域，涉及一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法。该估计方法将提高对时变水声信道的估计性能。
技术介绍
信道估计和水声通信等问题都可归结为冲激响应函数的优化估计问题，采用基于训练序列和接收到的信号对时变信道稀疏表达估计。目前，对信道的估计方法包括有限冲激响应框架和时域的逐块估计框架。有限冲激响应框架的算法细节具体参见《Non-uniformnormconstraintLMSalgorithmforsparsesystemidentification》，该文2013年发表于《IEEECommunicationsLetters》第17卷，第2期，起始页码为385。基于最大互相关熵准则的稀疏信道估计方法详见《SparseestimatorwithL0-normconstraintkernelmaximum-correntropy-criterion》该文2020年发表于《IEEETransactionsonCircuitsandSystemsII:Expre本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1：计算时域稀疏信道的估计误差：

【技术特征摘要】
1.一种基于最大箕舌线准则算法的簇稀疏信道估计方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：计算时域稀疏信道的估计误差：其中yi为第i时刻的接收信号离散值，为第i时刻的用于训练的发射信号的转置，hi-1为第i-1时刻的信道冲激响应函数；
步骤2：设置稀疏光滑度调整参数β＝10～12，约束项调整因子γ＝0.1～0.2，初始化信道冲激响应函数为h0＝0；
步骤3：给定输入训练信号x和输出信号y，进行迭代计算得到信道估计hi，i为迭代次数，初始化i＝0，i＝1，2，3，…a，a等于数据长度和信道长度之差：
1、计算估计误差：其中：yi为第i时刻的接收信号离散值，为第i时刻的用于训练的发射信号的转置，hi-1为第i-1时刻的信道冲激响应函数；
2、计算簇稀疏导引向量：
其中：

表示Kronecker即克罗内克积...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍飞云，田天，吴梦行，杨坤德，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61