[发明专利]一种基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法及系统

权利要求书

1.一种基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法，其特征在于，包括：

(1)构建频分复用系统，根据子载波插入的导频信号得到接收的导频信号Y，并建立水声信道压缩感知方程；

(2)在MSAMP算法的信号残差匹配中加入阈值弱选择，在阈值弱选择后加入回溯筛选进行迭代优化，更新支撑集，进而实现对水声信道向量的估计；

所述步骤(2)中，水声信道向量的估计包括：

(21)计算信号残差匹配值g_k＝|A^T，r_k-1|；其中，A＝XF，r表示独立同分布的高斯白噪声，其均值为0，方差为w²，k为算法的迭代次数，X为N个子载波的数据符号X对应的矩阵形式，F为傅里叶变换矩阵；

(22)水声信道的估计值公式表示为：则更新残差：其中，y为水声信道压缩感知方程，其为接收导频信号Y的频域形式；

(23)若则转至步骤(24)，否则转至步骤(25)；

(24)若则停止迭代，否则转至(26)，其中，ε₁和ε₂均是用于控制稀疏度步长和算法终止迭代的参数且ε₁ε₂；

(25)若||r_k||₂||r_k-1||₂，则stage＝stage+1，size＝size+step1，则返回步骤(21)；

否则F_k+1＝F_k，r_k+1＝r_k，k＝k+1，则返回步骤(21)，其中，初始化阶段步长step为稀疏度估计步长，初始化阶段stage＝1；

(26)若||r_k||₂||r_k-1||₂，则stage＝stage+1，size＝size+step1，则返回步骤(21)；否则F_k+1＝F_k，r_k+1＝r_k，k＝k+1，则返回步骤(21)。

2.根据权利要求1所述的基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法，其特征在于，所述步骤(2)中，在MSAMP算法的信号残差匹配中加入阈值弱选择，具体包括：

选择信号残差匹配g_k中大于阈值th的值生成集合V_k并将对应原子下标索引存入集合J_k，所述信号残差匹配g_k＝|A^T，r_k-1|，其中A＝XF，r表示独立同分布的高斯白噪声，其均值为0，方差为w²，k为算法的迭代次数，X为N个子载波的数据符号X对应的矩阵形式，F为傅里叶变换矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于MSASWOMP算法的水声信道估计方法，其特征在于，所述弱选择阈值th＝α·max(abs(g))，其中，0α1，表示向上取整，g＝|A^T，y|为信号残差匹配，|.|为内积计算，y为水声信道压缩感知方程；

水声信道压缩感知方程y为：

其中，表示水声时域冲激响应h的估计值，A由XF构成，其维度为M×N，

且，接收的导频信号Y表示为：

其中，H为水声信道频域矩阵，是水声信道冲激响应h的傅里叶变换；F为傅里叶变换(DFT)矩阵；Z为环境噪声矩阵，因此，水声信道压缩感知方程y为接收导频信号Y的频域形式。