【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无线通信领域，涉及一种基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构技术。
技术介绍
1、在无线通信系统中，信号处理和信息传输是核心
然而，由于实际应用中的环境复杂性，如多径效应、干扰和噪声等，导致接收到的信号往往受到各种干扰和扭曲。这些因素极大地影响了通信系统的性能，尤其是在弱信号或噪声较强的环境中。
2、在广义线性模型y＝hx+n中传统的信号估计方法有比较常见的广义近似消息传递(generalized approximate message passing,gamp)和广义期望一致信号重构(generalized expectation consistent signal recovery,gec-sr)，gamp算法和gec-sr算法是两种广泛用于大规模线性系统信号恢复的先进算法。这些算法在解决稀疏信号恢复、压缩感知等问题上具有显著优势。然而，gamp和gec算法在实际应用中的性能极大地依赖于信号的先验信息和转移概率的特性，转移概率刻画了中间变量hx与观测向量y的统计特性。若先验信息和转移概率未知或...
【技术保护点】
1.基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，建立经验贝叶斯估计模型，经验贝叶斯的模型形式如下：
3.根据权利要求2所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，基于经验贝叶斯估计建立估计变量的样本区间模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，建立基于经验贝叶斯估计模型进行估计概率分布，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，建立经验贝叶斯估计模型，经验贝叶斯的模型形式如下：
3.根据权利要求2所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，基于经验贝叶斯估计建立估计变量的样本区间模型，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于经验贝叶斯方法处理未知信息分布的信号重构，其特征在于，建立基于经验贝叶斯估计模型进行估计概率分布，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于经验贝叶斯方...
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