基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法技术

本发明专利技术涉及一种基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法，首先，针对水声信道进行建模，以期获得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，设计一种基于正则化最小均方误差变步长算法迭代寻优得到时域水声信道冲激响应函数，即辨识得到时域水声信道信息。本发明专利技术的方法可以估计出时变水声信道的冲激响应函数。本发明专利技术方法由于巧妙地使用了移动窗控制步长的变化策略，使得迭代过程中获得较传统算法更为精确的信道估计，这将有助于提高基于信道估计均衡器输出的估计精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法
本专利技术属于水声通信和水声信号处理等领域，涉及一种基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法，涉及冲激干扰下接收信号与训练序列辨识时域水声信道辨识方法，该辨识方法将提高在冲激干扰下对水声信道的辨识性能。
技术介绍
水声信道辨识和水声通信等问题都可归结为冲激响应函数的辨识优化问题，基于训练序列和接收到的信号用以对水声信道表达辨识。目前，对水声信道的辨识方法包括有限冲激响应框架和时域的逐块辨识框架。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。时域的逐块辨识框架详见《Estimationofrapidlytime-varyingsparsechannels》该文2007年发表于《IEEEJournalofOceanicEngineering》第32期，起本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法，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；/n步骤2：设置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】
1.一种基于正则化最小均方误差变步长算法的水声信道辨识方法，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；
步骤2：设置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：
计算辨识误差：
其中yi为第i时刻的接收信号离散值，为第i时...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍飞云，苏本学，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