[发明专利]快速贝叶斯匹配追踪海上稀疏信道估计方法

摘要

本发明提出了快速贝叶斯匹配追踪海上稀疏信道估计方法，包括:建立海上无线通信信道脉冲响应模型；引入信道同维度独立分布的参数向量，并且设定参数向量为非零元素的概率；建立参数向量已知情况下信号概率分布，同时引入贝叶斯框架模型，建立参数向量、信道向量与接收信号之间的函数模型；对稀疏信道进行估计，通过奇异值分解算法优化观测矩阵并对其进行实时更新；通过不断计算测度基增量并对其进行实时更新，通过计算获得最优集合；通过最小均方误差计算方法计算信道估计参数。本发明能够实现在低信噪比环境下的信号重建，避免传统信道估计算法受到相干干扰的影响，克服了信道所产生的不确定性,提高信道估计精度，降低迭代运算的复杂度。

主权项

1.一种快速贝叶斯匹配追踪海上稀疏信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立海上无线通信信道脉冲响应模型：其中L表示系统的多径数，h_i和τ_i分别表示在t时刻的第i条路径的信道复增益和时延；导频辅助信道估计模型表示为:y＝φh+z；其中φ表示信道估计的观测矩阵，z表示高斯白噪声向量；步骤2：引入信道同维度独立分布的参数向量s＝[s₀,s₁,s₂...,s_L‑1]^T，并且设定参数向量在位置i上非零元素的概率表示：P[s_i＝1]＝p_1,i；步骤3：建立参数向量已知情况下信号概率分布h|s＝CN(0,R_ss)，其中R_ss表示的协方差矩阵；同时引入贝叶斯框架模型，建立参数向量、信道向量与接收信号之间的函数模型：步骤4：对稀疏信道进行估计，通过奇异值分解算法优化观测矩阵并对其进行实时更新，包括：生成一个实数范围内的维度为M×N的高斯随机矩阵φ；对φ进行奇异值分解φ＝UΣV^T，其中矩阵求出矩阵Σ₁的均值，并找出所有不小于均值的奇异值，并统计奇异值的数目j；构造一个维度为M×N的元素全为1的矩阵H，令矩阵H的前j列乘以加权系数k，得到新的矩阵H₁，将得到的H₁与观测矩阵点乘，得到更新的观测矩阵φ₁；对φ₁再次进行奇异值分解φ₁＝U₁Σ₂V₁^T，其中Σ₃＝diag(δ₁′,δ₂′,δ₃′,...,δ_τ′)，令δ₁′＝δ₂′...＝1，则得到新的观测矩阵φ′。步骤5：通过不断计算测度基增量并对其进行实时更新，获得最优集合；步骤6：通过最小均方误差计算方法计算信道估计参数。