[发明专利]基于成比例归一化最小均方误差的稀疏水声信道估计方法

说明书

本发明涉及一种基于成比例归一化最小均方误差的稀疏水声信道估计方法，用以估计时域簇稀疏水声信道冲激响应函数。首先，针对时变水声信道进行簇稀疏建模，以期获得水声信道结构化稀疏表达框架，在此基础上。采用逐块训练模式，设计一种基于成比例归一化最小均方误差算法迭代寻优得到时域稀疏水声信道冲激响应函数，将所估计得到的时域水声信道信息。该项发明适用于时变水声信道估计、水声通信等。有益效果体现在：本发明基于水声信道的簇稀疏范数约束，有效地减少了冗余信道抽头计算，使得本发明产生的水声信道估计结果具有更高的精度。

技术领域

本发明属于水声通信和水声信号处理等领域，涉及一种基于成比例归一化最小均方误差的稀疏水声信道估计方法，该估计方法将提高对时变水声信道的估计性能。

背景技术

水声信道估计和水声通信等问题都可归结为冲激响应函数的估计优化问题，基于训练序列和接收到的信号用以对时变水声信道稀疏表达估计。目前，对水声信道的估计方法包括有限冲激响应框架和时域的逐块估计框架。有限冲激响应框架的算法细节具体参见《New sparse adaptive algorithms based on the natural gradient and the L0-norm》，该文2013年发表于《IEEE Journal of Oceanic Engineering》第38期，起始页码为323。时域的逐块估计框架详见《Estimation of rapidly time-varying sparsechannels》该文2007年发表于《IEEE Journal of Oceanic Engineering》第32期，起始页码为927。

由于水声信道的多径扩展和时变特性，导致对水声信道的冲激响应函数估计极为困难，因此，对于有限冲激响应框架下的算法效果欠佳。考虑到水声信道的多径扩展和时变特性可由水声信道的时域进行刻画。本发明将建立在该模型基础上，对时变水声信道进行估计。然而待估计的抽头系数繁多，计算量大，所幸的是，稀疏估计策略可以简化估计的抽头个数，从而有望提高估计效率。考虑到实际中的水声信道冲激响应函数不是严格意义上的稀疏信号，因此，现行压缩感知算法难以直接应用。本发明提出在簇稀疏表达的基础上，对稀疏水声信道估计的目标函数施加范数约束，以期提高水声信道的估计精度。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，有效估计出时变多径的水声信道冲激响应函数，本发明提出一种基于成比例归一化最小均方误差的稀疏水声信道估计方法。是一种基于时域的迭代寻优方法，该发明利用基于成比例归一化最小均方误差算法的迭代框架，采用簇稀疏约束的目标函数，从而实现迭代的误差最小化，最终精确地恢复出稀疏水声信道冲激响应函数。

技术方案

一种基于成比例归一化最小均方误差的稀疏水声信道估计方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：设参数L,K和d分别为水声信道冲激响应长度、信道分块个数和信道分块的长度,它们之间的关系表示为L＝Kd；设置迭代步长为μ，簇稀疏约束参数γ,α；

步骤2：设置稀疏光滑度调整参数β＝10～12，基于成比例归一化最小均方误差算法调整因子0＜δ＜＜1，初始化水声信道冲激响应函数为h₀＝0；

步骤3：给定输入训练信号x和输出信号y，进行迭代计算得到信道估计h_i，i为迭代次数，初始化i＝0，i＝1，2，3，…a，a等于数据长度和信道长度之差：

1、计算估计误差：其中y_i为第i时刻的接收信号离散值，为第i时刻的用于训练的发射信号的转置，h_i-1为第i-1时刻的信道冲激响应函数；

2、计算簇稀疏导引向量：

其中：表示Kronecker即克罗内克积的乘积；