买专利,只认龙图腾
首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

【发明授权】一种基于压缩感知的自适应信道估计方法及估计系统_南京邮电大学_202210063655.8 

申请/专利权人:南京邮电大学

申请日:2022-01-20

公开(公告)日:2023-05-26

公开(公告)号:CN114978818B

主分类号:H04L25/02

分类号:H04L25/02;H04L25/03;H03M7/30

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.05.26#授权;2022.09.16#实质审查的生效;2022.08.30#公开

摘要:本发明公开一种基于压缩感知的自适应信道估计方法及估计系统,其中估计方法包括:获取原始信号;预设第一阈值;通过匹配测试方法获得获取的原始信号对应的索引集,并通过约束等距性质分析索引集,初始预估获取的原始信号的稀疏度预估值;通过索引集计算初始残差,根据初始残差与感知矩阵中各列向量的相关系数获得候选集,并通过候选集计算重构原始信号估计值;根据重构原始信号估计值获得支持集,通过支持集计算残差值;判断残差值与第一阈值的大小,当残差值大于第一阈值时,更新估计参数后,进行下一轮迭代,否则输出获取的原始信号的自适应信道估计值;其中估计系统适用于上述估计方法。本发明不仅能够有效地重建稀疏信号,还能降低运算量。

主权项:1.一种基于压缩感知的自适应信道估计方法,其特征在于,包括以下步骤:获取原始信号;预设第一阈值;通过匹配测试方法获得获取的原始信号对应的索引集,并通过约束等距性质分析索引集,初始预估获取的原始信号的稀疏度预估值;通过索引集计算初始残差,根据初始残差与感知矩阵中各列向量的相关系数获得候选集,并通过候选集计算重构原始信号估计值;根据重构原始信号估计值获得支持集,通过支持集计算残差值;判断残差值与第一阈值的大小,当残差值大于第一阈值时,更新估计参数后,进行下一轮迭代,否则输出获取的原始信号的自适应信道估计值;所述通过匹配测试方法获得获取的原始信号对应的索引集,并通过约束等距性质分析索引集,初始预估获取的原始信号的稀疏度预估值包括:S21初始化稀疏度预估值K0、索引集Λt-1以及迭代次数t,其中,K0=1,S22通过1式逐一计算观测向量y与各感知矩阵Acs列向量的相关系数,并通过2式将前K0个最大的相关系数对应感知矩阵中的索引值写入索引集; Λt-1=maxcAj,y0≤j≤N-1,前K0个最大相关系数对应的索引值2其中,cAj,y为观测向量与感知矩阵列向量的相关系数函数,y为观测向量,Aj为感知矩阵列向量0≤j≤N-1,E表示数学期望值,D表示方差,Λt-1为索引集;N为感知矩阵中列向量的个数;S23根据矩阵的约束等距性质,分析索引集转置与观测向量乘积的大小:其中,当索引集转置与观测向量乘积满足3式时,通过5式更新稀疏度预估值后,再执行步骤S22;当索引集转置与观测向量乘积满足4式时,通过6式更新稀疏度预估值后,再执行步骤S22;当索引集转置与观测向量乘积既不满足3和4式时,通过7式更新稀疏度预估值; K0=K0+25K0=K0+16K0=K07其中,为根据索引集选取感知矩阵中对应列向量转置而成的索引集子矩阵,δ为参数,且δ∈0,1,μ为系数,且μ∈[0.7,0.8];所述通过索引集计算初始残差,根据初始残差与感知矩阵中各列向量的相关系数获得候选集,并通过候选集计算重构原始信号估计值包括:S31逐一根据索引集的各元素提取感知矩阵中对应的列向量,将各列向量写入索引矩阵,并通过9式计算观测向量与索引矩阵的初始残差,具体如下: 其中,rt-1为初始残差,为索引矩阵;S32通过10式逐一计算初始残差与感知矩阵中各列向量的相关系数,并通过11式将前|Λt-1|个最大的的相关系数对应感知矩阵中的索引值写入索引集,获得候选集;ht=cAj,rt-110Λ^=Λt-1∪{ht的前|Λt-1|个最大值的索引值}11其中,cAj,rt-1为初始残差与感知矩阵列向量的相关系数函数,ht为初始残差与感知矩阵列向量的相关系数集合,Λ^为候选集,|Λt-1|表示索引集Λt-1中的元素个数;S33根据求解最小二乘法原理,通过12式获得重构信号估计值xΛ^,具体如下: 其中,x`Λ^为重构原始信号估计值,xΛ^为原始信号估计值,为根据候选集选取感知矩阵中对应列转置而成的候选集子矩阵,为候选集子矩阵与原始信号估计值的相关系数函数;所述根据重构原始信号估计值获得支持集,通过支持集计算残差值包括:通过13式提取重构原始信号估计值中前|Λt-1|个最大的元素对应的索引值,并写入支持集Λ~,具体如下: 其中,Λ~为支持集;逐一根据支持集中的索引值选取感知中对应的列向量,将各列向量写入支持集第一子矩阵,逐一根据支持集中的索引值选取重构原始信号估计值中对应的元素,将各元素写入支持集第二子矩阵,并通过14式计算支持集第一子矩阵、支持集第二子矩阵与观测向量的残差值,具体如下: 其中,r~为残差值,AΛ~为支持集第一子矩阵,xΛ~为支持集第二子矩阵。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京邮电大学 一种基于压缩感知的自适应信道估计方法及估计系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

相关技术
相关技术
相关技术
相关技术