本文選題：壓縮感知　切入點：稀疏多徑信道估計　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：針對卡爾曼濾波壓縮感知在信道估計時偽測量過程計算效率較低的問題進行了研究,提出了一種高性能的卡爾曼濾波壓縮感知信道估計算法。對偽測量過程的近似l0范數(shù)約束框架進行了進一步研究,引入高斯核函數(shù)對雅克比賦權(quán)矩陣的列向量進行優(yōu)化,使算法對稀疏信號支撐集的重構(gòu)速度有較大程度提升;同時,引入微分熵確立了收斂指標,降低了算法的運行時間。仿真表明,在同等條件下,該算法相對于原有算法,估計精度和收斂速度均有較大程度提高,在低信噪比和不同稀疏度下都具有較好的魯棒性和實用性。
[Abstract]:In this paper, the problem of low computational efficiency of pseudo-measurement in channel estimation using Kalman filter compression sensing is studied. A high performance Kalman filter compressed perceptual channel estimation algorithm is proposed. The approximate l0-norm constraint framework for pseudo-measurement process is further studied. Gao Si kernel function is introduced to optimize the column vectors of the Jacobi weighting matrix. At the same time, the differential entropy is introduced to establish the convergence index, and the running time of the algorithm is reduced. The simulation results show that the algorithm is relative to the original algorithm under the same conditions. The estimation accuracy and convergence rate are improved to a large extent, and both have good robustness and practicability under low signal-to-noise ratio (SNR) and different sparsity.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;空軍工程大學(xué)裝備發(fā)展與運用研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61201209) 陜西省電子信息系統(tǒng)集成重點實驗室基金資助項目(2011ZD09)
【分類號】：TN713;TN911.23

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本文編號：1671479