一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法技术

本发明专利技术涉及一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法，首先，针对稀疏水声信道进行建模，以期获得稀疏水声信道冲激响应函数的表达框架，在此基础上。采用周期训练模式，设计一种基于最小均方误差变步长算法迭代寻优得到稀疏水声信道冲激响应函数，即估计得到时域水声信道信息。有益效果体现在：本发明专利技术基于滑动窗函数控制步长变化，同时结合稀疏特性进行似零伪范数约束，有效地提高了算法的收敛速度，也能使本发明专利技术有更低的稳态误差。

【技术实现步骤摘要】
一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法
本专利技术属于水声通信和水声信号处理等领域，涉及一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法，冲激干扰下接收信号与训练序列对稀疏水声信道的估计方法，该估计方法将提高在冲激干扰下对稀疏水声信道的估计性能。适用于水声信道估计、水声通信等。
技术介绍
稀疏水声信道估计和水声通信等问题都可归结为冲激响应函数的估计优化问题，基于训练序列和接收到的信号用以对水声信道表达进行估计。目前，对稀疏水声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《NewsparseadaptivealgorithmsbasedonthenaturalgradientandtheL0-norm》，该文2013年发表于《IEEEJournalofOceanicEngineering》第38期，起始页码为323。时域的逐块估计框架详见《Estimationofrapidlytime-varyingsparsechannels》该文2007年发表于《IEEEJournalofOceanicEngineering》本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法，其特征在于步骤如下：/n步骤1：设参数L为水声信道冲激响应长度，设置控制步长的窗函数更新参数η＝0.99，控制步长的窗函数加权因子C＝1.483[1+5/(L-1)]，初始化水声信道冲激响应的梯度因子为

【技术特征摘要】
1.一种最小均方误差稀疏水声信道估计方法，其特征在于步骤如下：
步骤1：设参数L为水声信道冲激响应长度，设置控制步长的窗函数更新参数η＝0.99，控制步长的窗函数加权因子C＝1.483[1+5/(L-1)]，初始化水声信道冲激响应的梯度因子为初始化水声信道冲激响应函数为h0＝0；
步骤2：设置似零伪范数加权因子γ＝10-4，似零伪范数近似控制项β＝20；
步骤3：给定输入训练信号x和输出信号y，重复以下第i次迭代：
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；

【专利技术属性】
技术研发人员：伍飞云，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