[发明专利]一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计算法

权利要求书

1.一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计方法，其特征在于，步骤包含：

步骤1、引入多普勒误差参数，用来表示不同路径下实验中多普勒与真实环境中多普勒之间的误差；

步骤2、计算得到新的字典矩阵，并引入误差矩阵项，进而建立新旧字典矩阵之间的表达式关系；

步骤3、针对步骤2中的误差矩阵计算其数学期望；

步骤4、对传统基于压缩感知的信道估计模型进行等价变换，得到鲁棒的高维稀疏回归模型，并建立该模型的一组伽马参数；

步骤5、基于步骤4中的鲁棒高维稀疏回归模型，建立该模型投影梯度算法的迭代公式；

步骤6、迭代求解信道估计量；

步骤7、迭代结束，得到信道估计解，利用信道矩阵重构公式重构信道。

2.如权利要求1所述的一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计算法，其特征在于，所述步骤1中，若将子载波集划分为不重叠的导频子载波集S_P，数据子载波集S_D和空子载波集S_N，满足约束条件

S_D∪S_PUS_N＝{-K/2,...,K/2-1}

则一个基带的OFDM信号为:

式中T为周期，循环前缀为T_g；s[k]表示第k个子载波上发射数据序列；g(t)是成形滤波器，这里采用矩形脉冲成型器g(t)＝1,t∈[0,T]，当t取其他值g(t)＝0；

经载频f_c上变频后得到带通信号为

时变稀疏信道建模为

其中，N_pa为离散路径数；第p条路径上时变的路径振幅和路径延迟分别为A_p(t)和τ_p(t)；假设A_p(t)＝A_p；a_p为时变的路径延迟用的一个多普勒扩展因子；

τ_p(t)≈τ_p-a_pt,t∈[0,T+T_g]

经过该信道，到达接收端的信号为

式中，高斯白噪声；

在接收端进行下变频，去除循环前缀并OFDM解调，得到第m个子信道的输出

将带入得到

其中n_m为加性噪声；

3.如权利要求2所述的一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计算法，其特征在于，所述步骤2中，建立字典矩阵首先需要建立路径延迟和多普勒字典集，分别为

a_i∈{-a_max,-a_max+Δa,...,a_max}

其中j＝1,...,N_τ，i＝1,...,N_a；λ为时间过采样因子；Δa为多普勒字典集的采样步长；a_max为多普勒a_p中的最大值；

接下来得到字典矩阵A₀

则在步骤1中引入多普勒误差项后的字典矩阵为A

式中，符号⊙表示阿达马乘积，矩阵M为新旧字典矩阵A与A₀之间的误差矩阵。

4.如权利要求3所述的一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计算法，其特征在于，所述步骤3中，通过步骤2计算得到的误差矩阵M，进一步求其数学期望E(M)。

5.如权利要求4所述的一种适用于时变稀疏信道的鲁棒信道估计算法，其特征在于，步骤4中，得到鲁棒的高维稀疏回归模型并建立该模型的一组伽马参数的方法是：对传统基于压缩感知的信道估计模型，引入多普勒误差后，得到新字典矩阵A，通过对该式进行等价变换，可以得到如下鲁棒高维稀疏回归模型

和一组伽马参数

其中，x是信道相关的待估计高维矢量；k是正则化参数；符号./表示同维度矩阵对应位置元素相除。