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基于壓縮采樣匹配追蹤的稀疏度和稀疏信道聯(lián)合估計

發(fā)布時間:2018-07-08 18:47

  本文選題:壓縮感知 + 壓縮采樣匹配追蹤; 參考:《四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版)》2014年01期


【摘要】:針對壓縮采樣匹配追蹤信道估計算法需已知稀疏度而稀疏度不易得到這一問題,研究了一種稀疏度和稀疏信道聯(lián)合估計算法。首先提出了一種新的稀疏向量的替代,能夠在有限長度的訓(xùn)練序列下,得到較好的稀疏度和信道估計效果。然后通過對稀疏信道估計中的噪聲分量的分析,提出了一種稀疏度估計算法,結(jié)合信道估計最終給出了一種稀疏度和稀疏信道聯(lián)合估計算法。仿真結(jié)果表明:新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估計方面都有明顯的優(yōu)勢,并且提出的稀疏度和稀疏信道聯(lián)合估計算法在性能上好于mCoSaMP算法。
[Abstract]:To solve the problem that the sparse degree of the compressed sampling matching tracking channel estimation algorithm needs to be known but the sparse degree is difficult to obtain, a joint estimation algorithm of sparse degree and sparse channel is studied in this paper. Firstly, a new sparse vector substitution is proposed, which can obtain better sparse degree and channel estimation effect under finite length training sequence. Based on the analysis of the noise components in sparse channel estimation, a sparse degree estimation algorithm is proposed, and a joint sparse and sparse channel estimation algorithm is proposed. Simulation results show that the new sparse vector substitution has obvious advantages in sparse degree and channel estimation, and the proposed joint sparse and sparse channel estimation algorithm has better performance than mCoSaMP algorithm.
【作者單位】: 信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61072046) 河南省基礎(chǔ)與前沿計劃資助項目(102300410008;132300410049)
【分類號】:TN911.23

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2108410

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