發(fā)布時間：2019-07-11 13:49

【摘要】：壓縮感知信道估計可利用信道稀疏特性提高估計性能,但對于具有典型塊稀疏分布的水聲信道,經(jīng)典的l_0或l_1范數(shù)無法很好地描述塊稀疏特性。利用水聲信道塊稀疏分布規(guī)律特性提出一種能夠識別塊稀疏結(jié)構(gòu)的塊稀疏似零范數(shù),并在稀疏恢復(fù)信道估計算法中引入塊稀疏似零范數(shù)約束項,進一步推導(dǎo)了復(fù)數(shù)域塊稀疏似零范數(shù)恢復(fù)迭代算法,該算法通過對塊稀疏似零范數(shù)進行梯度下降迭代并將梯度解投影至解空間來獲得水聲信道的塊稀疏似零范數(shù)估計。數(shù)值仿真和海上水聲通信實驗結(jié)果表明該算法相對經(jīng)典的稀疏信道估計算法有較明顯的性能改善。通過算法推導(dǎo)、仿真和實驗可獲取結(jié)論:利用水聲信道的塊稀疏特性進行壓縮感知重構(gòu)可有效提高信道估計性能。
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圖片說明： ３0邐聲邋學(xué)學(xué)報邐２０１７年逡逑復(fù)數(shù)域的最陡梯度法中丑Ｌｘｌ邋＝邋［｜｜Ｍｉ］ｍ＿．，示。從圖２可以看出，仿真信道的沖激響應(yīng)具有明顯逡逑ＩＩ邱］ＩＩ！，…，ＩＩＭ勾ｌｌ＿］Ｔ且邱］按照式⑷進行分塊。邐的塊稀疏結(jié)構(gòu)，即非零抽頭系數(shù)在時間延遲坐標軸逡逑１．３算法性能評價指標邐上成塊狀分布。ＢＡＬ０算法有效地利用了這一點，對逡逑本小節(jié)中介紹本文仿真和實驗部分將采乫若＾ＱＭＰ邋■邋ＢＱＭＰ邋？逡逑干算法評價指標，包括均方差（Ｍｅａｎ邋Ｓｑｕａｒｅ邋Ｅｒｒｏｒ，逡逑ＭＳＥ），成功恢復(fù)概率（Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ邋ｏｆ邋Ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ邋Ｒｅ－邐八逡逑ｃｏｖｅｒｙ，邋ＰＳＲ），誤碼率（Ｂｉｔ邋Ｅｒｒｏｒ邋Ｒａｔｅ，邋ＢＥＲ），均衡器邐＊0逡逑輸出信噪比（Ｏｕｔｐｕｔ邋Ｓｉｇｎａｌ邋Ｎｏｉｓｅ邋Ｒａｔｉｏ，邋ＯＳＮＲ），殘邐３０邐／邋＼逡逑余預(yù)測誤差（Ｒｅｓｉｄｕａｌ邋Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋Ｅｒｒｏｒ，邋ＲＰＥ）。邐旦邋４０邐ｙ／邋＼／／邋／／ｊ逡逑在仿真中已知稀疏水聲信道各抽頭系數(shù)，因此邐ｔ：邋夏／逡逑對于信道估計的各個算法，可以采用ＳＮＲ，單位為分邐７０邐＼邋Ｙ＼＼邋／／邐／逡逑貝＿來衡量，定義為：邐ＩＩ逡逑ＳＮＲ邋＝邋１０ｌｅ邐Ｑ，＇，邐１邋00０邋１００邋２００邋３００邋４００邋５００６００邋７００邋８００邋９００１０００逡逑一邋＼＼ｈ－ｈ＼＼ｌ，邐１邐；邐距離（ｍ）逡逑圖１仿真信道特征聲線逡逑其中，瓦是估計的稀疏水聲信道。定義各算法成功恢邐ｉ邋邐逡逑復(fù)概率為：如果估計的稀疏水聲信道，其信噪比不小邐（Ｗ逡逑于原始給定的稀疏水聲信道，則意味著成功恢復(fù)，否邐Ｇ８逡逑則認為算法計算失敗，而算法成
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【作者單位】： 廈門大學(xué)水聲通信與海洋信息技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(11274259,11574258) 教育部高等學(xué)校博士點專項基金(20120121110030)資助
【分類號】：TN929.3

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本文編號：2513207