[发明专利]一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法

权利要求书

1.一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将残差初始化为接收信号y，激活天线索引集合初始化为空集，迭代次数初始化为1；

S2、分别计算出当前迭代过程的残差与信道矩阵各列的内积，并对内积取绝对值，将绝对值与自适应阈值进行比较，选择出大于所述自适应阈值的信道矩阵的列向量，并将对应的列下标存放至增量激活天线索引集合J中；

S3、根据当前迭代过程的激活天线索引集合和增量激活天线索引集合，更新得到迭代后的激活天线索引集合；

S4、根据迭代后的激活天线索引集合确定出对应的信道矩阵，采用加权最小二乘法估计出发送信号；

S5、从估计出的发送信号中选择出绝对值的K个最大项，并将这K项对应的激活天线索引集合进行回溯修剪，并更新得到迭代后的残差；K表示稀疏度；

S6、若残差小于预设阈值，则输出估计的发送信号，否则继续进行下一次迭代。

2.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述自适应阈值的计算公式表示为：

其中，U表示自适应阈值，T表示阈值因子，r_n-1表示在第n-1次迭代过程中的残差；是信道矩阵H的第j列向量，Ω表示信道矩阵H的向量，且满足Ω＝[1,2,3,...,N]；N表示信道矩阵H的列数。

3.根据权利要求2所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述阈值因子的计算公式表示为：

其中，M表示信道矩阵H的行数；H_i表示信道矩阵H的行向量；y表示接收信号；表示内积符号。

4.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S4中采用加权最小二乘法估计出发送信号表示为：

其中，表示在第n次迭代过程中估计得到的发送信号；表示信道矩阵H中列索引为A_n的子矩阵；A_n表示第n次迭代的天线索引集合；T表示转置符号。

5.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述步骤S5中的回溯修剪过程包括从第n次迭代过程中估计得到的发送信号中选出绝对值K个最大项记为对应的激活天线索引集合A_n中的K列的序号记为A_nK；并对当前迭代后的激活天线索引集合重更新，并按照重更新后的激活天线索引集合更新残差，表示为：

其中，r_n表示在第n次迭代后的残差；表示信道矩阵H中列索引为A_n的子矩阵；A_n表示第n次迭代的天线索引集合；表示第n次迭代过程中估计得到的发送信号中绝对值的K个最大项。

6.根据权利要求5所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述方法还包括对所述残差进行判断，若残差满足以下公式，则对所述自适应阈值进行动态衰减，该公式表示为：

其中，abs表示取绝对值；r_n表示当前残差即第n次迭代的残差；r_n-1表示上一次迭代残差即第n-1次迭代的残差；a表示衰减因子。

7.根据权利要求6所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，所述自适应阈值进行动态衰减，表示为：

T＝T×(1-a)。

8.根据权利要求1所述的一种广义RASK系统中基于压缩感知的信号检测方法，其特征在于，稀疏度的计算方式包括使用自适应步长逼近真实的稀疏度，当残差和步长满足动态更新条件，则对步长进行更新，计算出当前更新过程的稀疏度。