[发明专利]基于时间多重稀疏贝叶斯学习的水声时变信道估计方法在审

专利信息
申请号: 201811197910.8 申请日: 2018-10-15
公开(公告)号: CN109088835A 公开(公告)日: 2018-12-25
发明(设计)人: 马璐;宋庆军;乔钢;刘凇佐;李梦瑶 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: H04L25/02 分类号: H04L25/02;H04L27/26;H04B17/391
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明涉及基于时间多重稀疏贝叶斯学习的水声时变信道估计方法,包括以下步骤:步骤一:输入信道估计参数,包括:接收符号向量字典矩阵Φp,最大迭代次数rmax,终止门限e,噪声方差σ2;步骤二:初始化超参数矩阵Γ、迭代计数r和相关矩阵B;步骤三:采用期望最大化算法对超参数γ进行求解;步骤四:更新相关矩阵B;步骤五:迭代终止条件判断,如果r<rmax令r=r+1,返回步骤三;如果r<rmax则终止迭代;如果r≥rmax,则终止迭代;步骤六:输出估计参数,包括稀疏信道估计矩阵,超参数估计向量以及估计出的相关矩阵本发明与SBL方法相比,预先充分利用了水声信道之间的相关性,提高了信道估计的性能,降低了系统的误码率,在实际水声OFDM通信系统中,具有实际应用价值。
搜索关键词: 矩阵 迭代 水声 时变信道估计 估计参数 贝叶斯 稀疏 向量 期望最大化算法 迭代终止条件 参数估计 参数矩阵 估计矩阵 接收符号 输入信道 水声信道 稀疏信道 信道估计 噪声方差 初始化 误码率 求解 门限 字典 输出 学习 返回 更新 应用
【主权项】:
1.一种基于时间多重稀疏贝叶斯学习的水声时变信道估计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:输入信道估计参数,包括:接收符号向量字典矩阵Φp,最大迭代次数rmax,终止门限e,噪声方差σ2;步骤二:初始化超参数矩阵Γ、迭代计数r和相关矩阵B;步骤三:采用期望最大化算法对超参数γ进行求解;步骤四:更新相关矩阵B;步骤五:迭代终止条件判断,如果r<rmax令r=r+1,返回步骤三;如果r<rmax则终止迭代;如果r≥rmax,则终止迭代;步骤六:输出估计参数,包括稀疏信道估计矩阵,超参数估计向量以及估计出的相关矩阵
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