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基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

尹艳玲 乔钢 刘凇佐 周锋

基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

尹艳玲, 乔钢, 刘凇佐, 周锋
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  • 针对传统的l2-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l2-l1范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 11274079)和国家自然科学基金青年科学基金(批准号: 11304056)资助的课题.
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    Qiao G, Liu S Z, Zhou F, Sun Z X 2012 2012 International Conference on Electrical Insulating Materials and Electrical Engineering Shenyang China, May 25-27, 2012 p1308

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    Xu X K, Wang Z H, Zhou S L, Wan L 2012 J. Acoustic. Soc. Am. 131 4672

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    Sang E, Xu X, Qiao G, Su J 2008 2008 International Conference on Neural Networks and Signal Processing Nanjing China June 7-11, 2008 p299

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    Fuchs J 2004 IEEE Trans. Inform. Theory 50 1341

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    Seung Jean Kim, Koh K, Lustig M, Stephen B, Dimitry G 2007 IEEE J. Select. Topics in Signal Process. 1 606

    [22]

    Candes E J, Tao T 2005 IEEE Trans. Inform. Theory 51 4203

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-17
  • 修回日期:  2014-09-09
  • 刊出日期:  2015-03-20

基于基追踪去噪的水声正交频分复用稀疏信道估计

  • 1. 哈尔滨工程大学, 水声技术重点实验室, 哈尔滨 150001;
  • 2. 哈尔滨工程大学水声工程学院, 哈尔滨 150001
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 11274079)和国家自然科学基金青年科学基金(批准号: 11304056)资助的课题.

摘要: 针对传统的l2-范数信道估计精度低的问题, 提出了一种基于基追踪去噪(BPDN)的水声正交频分复用稀疏信道估计方法, 该方法针对水声信道的稀疏特性, 利用少量的观测值即可以很高的精度估计出信道冲激响应. 与贪婪追踪类算法相比, 基于BPDN算法的稀疏信号估计具有全局最优解, 采用l2-l1范数准则估计信号, 同时考虑了观测值含噪情况, 通过调整正则化参数控制估计信号稀疏度和残余误差之间的平衡. 仿真分析了导频分布、正则化参数等对BPDN 算法的影响以及BPDN算法与最小平方(LS)、正交匹配追踪(OMP)信道估计算法的性能. 湖试结果表明, 在稀疏信道下, 基于BPDN的信道估计方法明显优于LS和OMP信道估计方法.

English Abstract

参考文献 (22)

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