[发明专利]一种训练序列资助的高度自适应的参数估计方法

摘要

本发明提供了一种训练序列资助的高度自适应的参数估计方法，特别是一种训练序列快速信道估计方法。该方法采用能自适应地跟踪特征参数变化的因子改善了算法的收敛速度并快速获得最佳滤波器权系数。该发明获得了一种比现有技术收敛速度更快、估计精度更高的训练序列最小均方特征参数估计方法。本发明实现容易，能用于各类采用OFDM进行调制的通信系统中进行信道估计。同时，本发明的思想可以应用于码分多址、时分多址的信道估计装置，也可以用于采用LMS方法以及其衍生方法中。涉及通信、地震勘探、声纳、图像处理、计算机视觉、生物医学工程、振动工程、雷达、遥控遥测、航天等多种领域。

主权项

1、本发明涉及一种训练序列资助的高度自适应的参数估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1对于输入信号矢量及所选择的训练序列u(n)，经过未知的特征参数系统h后，其输出信号矢量为y(n)。假设系统噪声为v(n)，则有：y＝Uh+v (1)步骤2设定参数μ0、a、b的值，f(·)为与a、b相关的非线性函数，计算出步长矩阵μn。其中：μn＝αn×μ0＝μ0f(a，b) (2)${\alpha }_n=f(a,b)=C^{\frac{1}{1+{\mathrm{an}}^b}}---\left(3\right)$ 步骤3设定参数β0的值，计算出误差矩阵e(n)。其中：e(n)＝Y(n)-u(n)Tβn-1 (4)步骤4通过循环迭代，估计出特征参数βn。βn＝βn-1+μnu(n)e(n) (5)