[发明专利]一种短波信道稀疏化的方法、装置及计算机存储介质有效

专利信息
申请号: 201910173581.1 申请日: 2019-03-07
公开(公告)号: CN109861936B 公开(公告)日: 2020-05-22
发明(设计)人: 马卓;王路玲;杜栓义;封化龙;张龙 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04L25/02 分类号: H04L25/02
代理公司: 西安维英格知识产权代理事务所(普通合伙) 61253 代理人: 李斌栋;沈寒酉
地址: 710071 陕*** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 短波 信道 稀疏 方法 装置 计算机 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种短波信道稀疏化的方法,其特征在于,所述方法包括:

基于接收信号中的第一训练序列和已知的第二训练序列,通过设定的估计策略获取接收信号中未知数据的信道脉冲响应;

基于所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应,获取用于表征信道信噪比的描述参数;

根据所述描述参数与设定的误差门限之间的数值关系,利用所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应的幅值平方从两个备选门限值中确定信道脉冲响应门限值;

基于所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应中每个抽头系数的幅值平方与所述信道脉冲响应门限值的数值关系,将所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应进行稀疏化,获得稀疏化的信道脉冲响应值,

其中,所述基于接收信号中的第一训练序列和已知的第二训练序列,通过设定的估计策略获取接收信号中未知数据的信道脉冲响应,包括:

对所述第一训练序列以及所述第二训练序列进行自相关运算,获得训练序列处的信道脉冲响应;

针对所述训练序列处的信道脉冲响应,通过设定的线性插值算法进行估计,获得接收信号中未知数据的信道脉冲响应w(n)。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应,获取用于表征信道信噪比的描述参数,包括:

基于所述第一训练序列y(n)、所述第二训练序列x(n)以及所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应w(n),通过下式获取所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的误差e(n):

其中,为卷积运算符;

根据所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的误差e(n)以及下式,获取所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的均方误差Jn

Jn=|e(n)|2

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应,获取用于表征信道信噪比的描述参数,包括:

基于所述第一训练序列y(n)、所述第二训练序列x(n)以及所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应w(n),通过下式获取所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的误差e(n):

其中,为卷积运算符;

根据所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的误差e(n)以及下式,获取所述第一训练序列和所述第二训练序列之间的代价函数Jω

其中,0<λ<1代表遗忘因子。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述描述参数与设定的误差门限之间的数值关系,利用所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应的幅值平方从两个备选门限值中确定信道脉冲响应门限值,包括:

根据下式确定所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应的幅值平方Eh:

其中,*为共轭运算符;

比较所述描述参数与所述设定的误差门限th_re:

相应于所述描述参数大于所述误差门限th_re时,根据所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应的幅值平方Eh,将下式所表征的第一备选门限确定为所述信道脉冲响应门限值eh_cp:

eh_cp=Eh/8;

相应于所述描述参数小于所述误差门限th_re时,根据所述接收信号中未知数据的信道脉冲响应的幅值平方Eh,将下式所表征的第二备选门限确定为所述信道脉冲响应门限值eh_cp:

eh_cp=Eh/16。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学,未经西安电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910173581.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top