本文關(guān)鍵詞：CoSaMP改進(jìn)算法在信道估計(jì)中的應(yīng)用

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【摘要】：壓縮采樣匹配追蹤C(jī)oSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit)算法作為壓縮感知中信道估計(jì)比較具有代表性的算法之一,一直無(wú)法解決如何獲取信道的稀疏度問(wèn)題。為了解決該問(wèn)題,提出一種利用峰值信噪比PSNR同迭代次數(shù)之間的關(guān)系而構(gòu)造的一種改進(jìn)算法。該算法可以自適應(yīng)確定迭代次數(shù),從而有效地提高CoSaMP算法的效率,增加了CoSaMP算法在實(shí)際信道估計(jì)中的可行性。
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮采樣匹配追蹤 壓縮感知 信道估計(jì) 峰值信噪比
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 0引言 壓縮感知CS技術(shù)[1-3]作為一個(gè)新興的采樣技術(shù),與傳統(tǒng)奈奎斯特(Nyquist)采樣理論[4]不同,其根據(jù)實(shí)際環(huán)境中信號(hào)通常是稀疏的性質(zhì),可以利用遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)Nyquist的采樣率通過(guò)隨機(jī)采樣最終重構(gòu)出較為完整的信號(hào)。壓縮感知技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,在無(wú)線通信、圖像處理、光學(xué)成像

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本文編號(hào)：660234