[发明专利]用于稀疏贝叶斯学习信道估计的分区矩阵迭代方法及系统有效
| 申请号： | 202010027616.3 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111245751B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 马楠;陈建侨;翟文军;屈子奇 | 申请（专利权）人： | 北京星河亮点技术股份有限公司 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 马瑞 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供用于稀疏贝叶斯学习信道估计的分区矩阵迭代方法及系统。该方法包括：获取预设正交频分复用系统中导频子载波集合；得到预设正交频分复用系统的接收信号表达式；得到接收信号表达式的条件概率密度函数；提取条件概率密度函数中复数矩阵的实部和虚部，对复数矩阵进行求逆计算，得到第一逆矩阵以及第二逆矩阵；将第一逆矩阵进行分割，得到第一子矩阵集合；将第二逆矩阵进行分割，得到第二子矩阵集合；通过对第一子矩阵集合和第二子矩阵集合进行预设次数的迭代，得到复数矩阵，得到所述条件概率密度函数。本发明实施例通过采用分区矩阵迭代机制来计算稀疏贝叶斯学习技术中涉及矩阵求逆运算，有效降低了矩阵求逆运算的复杂度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 稀疏 贝叶斯 学习 信道 估计 分区 矩阵 方法 系统 | ||
【主权项】：
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