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受感知信息算子矩阵相干性和噪声的影响,压缩感知超宽带(UWB)信道估计误差过大.为此,首先提出利用压缩观测信号加权构造自适应感知信息(ASI)算子矩阵的方法,ASI算子矩阵不仅具有弱相干性,而且包含观测信息,适用于重建算法选择最优稀疏表示原子.其次提出修正稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法,无需稀疏度或信噪比的先验信息实现压缩感知稀疏信号准确重建.最后基于ASI算子矩阵和修正SAMP算法提出非凸化压缩感知UWB信道估计方法,理论分析和仿真结果均表明该方法能在低信噪比和极低压缩比下实现UWB信道的准确估计. 相似文献
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基于压缩感知的超宽带信道估计方法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论可以从较少的观测样本中恢复稀疏信号。针对超宽带(Ultra- WideBand, UWB)信道的稀疏特性,将压缩感知理论应用于UWB系统的信道估计中,能够有效地降低系统的采样速率。该文针对UWB信道的特点对过完备字典库和观测矩阵进行设计,提出了一种滤波矩阵估计算法。然后,分别利用丹茨格选择器(Dantzig Selector, DS),基追踪降噪(Basis Pursuit De-Noising, BPDN)算法和正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法实现信号检测,进一步给出UWB信道估计中CS重建算法的选择建议。基于IEEE 802.15.4a信道模型的仿真结果表明,该算法同随机观测算法的检测结果相比,能够在较低的采样速率下获得更好的误码率性能。 相似文献
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传统方法压缩感知算法截取训练序列最后未被数据干扰固定部分作为观测矩阵,该方法为了抵抗最差的信道而浪费了大量的可用观测数据。在此基础上提出了一种自适应压缩感知的信道估计算法,首先对训练序列进行自适应检测,得到整个未受干扰的观测矩阵,再用压缩感知算法计算信道估计。仿真结果表明,这种基于自适应压缩感知的信道估计算法大幅提高了信道估计的准确性。 相似文献
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基于压缩感知设计适用于60 GHz毫米波通信系统的信道估计方案,深入研究了正交匹配追踪(OMP)算法和正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法的60 GHz信道估计性能;在此基础上,充分发掘60 GHz无线多径信道所呈现出的分簇特性,提出一种新颖的基于簇分级的稀疏压缩感知重构算法。新算法在有效减少重构迭代次数的前提下,亦能显著降低信道估计误差。综合对比分析了基于簇分块稀疏压缩感知重构算法和现有压缩感知算法在60 GHz信道估计应用中的重构性能,仿真结果表明,压缩感知算法可有效应用于60 GHz系统信道估计,而新设计的基于簇分级的稀疏压缩感知算法则在估计精度和实现复杂度方面具更优越性能。 相似文献
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超宽带是一种新颖的高速无线通信技术。其过高的带宽给采样带来了困难,压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法。针对目前的压缩感知超宽带信道估计方法必须假设信道稀疏度已知,论文提出了基于贝叶斯压缩感知理论的超宽带信道估计方法。将超宽带信道估计转化为压缩感知理论中的重构问题,并使用贝叶斯压缩感知方法进行重构,得到信道估计值及其误差范围,最终实现信息解调。贝叶斯压缩感知理论将稀疏贝叶斯学习理论引入到压缩感知中,给需要重构向量中的每个值设置受超参数控制的后验概率密度函数,在超参数的更新过程中,零值所对应的超参数将趋向于无穷大,与之对应的后验概率将趋向于零,通过这种方法剔除非重要多径,自适应地找出信道向量中的重要多径,并使用回归算法进行重构。实验结果表明在信道稀疏度未知的情况下,该方法能够对原信道进行有效的重构。 相似文献
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作为第六代移动通信发展的主流方向,智能通信正在蓬勃发展中,且初步展示了其与传统通信方法相比的优势。人工智能辅助的信道估计作为智能通信的重要组成,在已有的研究成果中展示了其相比传统信道估计算法的优越性,尤其是基于压缩感知技术、超分辨技术、残差学习等开展的信道估计研究均获得了丰硕的成果。针对人工智能辅助的信道估计技术,结合近来学术界最新研究成果,分别从基于深度卷积神经网络、基于深度循环神经网络、基于超分辨技术、基于压缩感知技术 4 个维度展示了人工智能辅助的信道估计的全貌。最后,对比总结了4类信道估计方法优劣及其未来研究方向,展望了信道估计与深度学习结合的广阔前景。 相似文献