申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2021-12-25

公开（公告）日：2023-07-21

公开（公告）号：CN114465851B

主分类号：H04L25/02

分类号：H04L25/02;H04B13/02;H04B17/336;H04B17/391;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.07.21#授权;2022.05.27#实质审查的生效;2022.05.10#公开

摘要：本发明涉及一种优化核宽最大箕舌线准则的簇稀疏水声信道估计方法，在冲激噪声环境下的稀疏信道估计算法，对稀疏的水声信道估计的目标函数添加l2,0范数约束，以期提高水声信道的估计精度，引入最大箕舌线函数，加快迭代收敛时间，提升收敛精度。通过最优化方法对核宽进行动态修正，利用经验表达式对核宽进行修正，大大提高了估计算法收敛时间。本发明设计一种基于最大箕舌线准则的算法迭代，对利用箕舌线的特点，对箕舌线的核宽参数进行动态修正，实现了更快的估计收敛速度。基于水声信道的簇稀疏l2,0范数约束，有效地减少了冗余信道抽头计算，使得本发明产生的水声信道估计结果具有更高的精度。

主权项：1.一种优化核宽最大箕舌线准则的簇稀疏水声信道估计方法，其特征在于步骤如下：步骤1：以L,K和P表示水声信道冲激响应长度、信道分簇个数和信道分簇的长度,关系为L＝KP；步骤2：设置稀疏光滑度调整参数β＝10，采用基于成比例归一化最小均方误差算法调整因子δ＝10-5，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，其中训练信号x为长度为N的随机信号序列,y为经过水声信道接收到的信号，迭代次数等于数据长度和信道长度之差N-L；进行以下第i次迭代：所述迭代步长为μ；簇稀疏约束参数p1,p2，其中p1,p2分别为马尔可夫链模型的两个参数；步骤4：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；簇稀疏导引向量：Jh＝[g1h,g2h,…,gLh]其中表示对第i-1时刻的信道冲激响应函数的第簇向量进行l2范数运算，l2范数运算具体运算为对向量各元素的欧几里得距离，是向上取整函数，δ是为了防止分母为零,k＝1…L；步骤5：构造箕舌曲线为：其中，signei表示对第i-1时刻的信道冲激响应函数的符号运算，即当信道冲激响应函数为负数，符号运算为-1，相反则为+1,p取2，为标准箕舌线函数,2r-p为箕舌线核宽,设初始值r＝10,简化定义τ＝2r-p；步骤6：定义抽头权重误差为：vi＝h0-hi，将迭代公式带入；对抽头权向量误差取2范数，提出与箕舌线核宽τ有关的项，最小化该项时得到的内核宽度即为最优内核宽度，同时时每次迭代的抽头权向量平方偏差最小化；取该项相对内核宽度的导数，使之为零，得到箕舌线核宽的更新公式为： 其中，定义Pn为噪声功率，γ决定了范数约束的系数；所述迭代公式为：hi＝hi-1+μfixi-μγji其中，简化定义ρ＝μγ为范数约束强度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 优化核宽最大箕舌线准则的簇稀疏水声信道估计方法

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