[发明专利]一种基于小波收缩和隐马尔科夫模型的无线信道盲估计方法

摘要

所属的技术领域：本发明涉及快衰落无线信道的盲估计方法，具体地说，是一种仅仅根据接收端接收到的信号，对快衰落无线信道的信道特征及其冲激响应进行盲估计的方解决的技术问题：本发明提出一种基于小波变换域的快衰落无线信道盲估计方法。该方法能够更好的获取快衰落无线信道的信道特征(冲激响应)，降低通讯系统的误码率。解决该问题的技术方案的要点：本发明的盲估计方法包括以下步骤：(1)确定小波分解深度和小波收缩阶数。(2)预先计算时变的离散小波基函数C(P，n，M)，并选取相应的迭代初始值。(3)把传统的时域BW算法进行改进，在小波域上构造Kullback－Leibler信息测度，迭代计算新的小波变换域系数，直到收敛为止。(4)小波重构，获得无线信道的时变冲激响应h(n，k)。主要用途：下一代无线通信和WLAN中的信道估计。

主权项

1.一种基于隐马尔科夫模型和小波收缩的快衰落无线信道盲估计方法。其特征在于，接收端在不知道发送信号的情况下，仅仅根据接收到的信号，对信道特征进行盲估计，步骤：1)按照采样时间和最大Dopple频移，选定小波分解深度P和小波收缩阶数M。2)先采用针对非时变无线信道的盲估计方法计算出时变无线信道的冲激响应，进而计算出一个初始值ψ(0)。尽管这和实际信道的冲激响应有着较大的差距，但可以作为本方法的迭代初始值。3)构造小波域上的隐马尔科夫模型，将时域的BW算法加以改进，移植到小波域上，求出相应的小波域系数(小波域特征向量)的计算公式。4)迭代进行计算，直至参与迭代运送的各参数收敛为止，小波重构，得到无线信道的冲激响应和噪声方差。