[发明专利]基于广义近似消息传递-稀疏贝叶斯学习的稀疏水声信道估计方法有效
| 申请号： | 202010953030.X | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112104580B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 王尔钧;孟文波;赵启彬;殷敬伟;任冠龙;蒋东雷;董钊;张崇;唐咸弟;韩笑 | 申请（专利权）人： | 中海石油(中国)有限公司湛江分公司;哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | H04L25/02 | 分类号： | H04L25/02;H04B13/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 524059 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于广义近似消息传递‑稀疏贝叶斯学习的稀疏水声信道估计方法，本发明属于水声信号处理领域。涉及一种将广义近似消息传递(GAMP)与稀疏贝叶斯学习(SBL)相结合的信道估计方法。(1)输入频域基带接收信号、字典矩阵、迭代终止条件，以及相关参数初值；(2)在SBL的框架下利用GAMP计算信道冲激响应；(3)更新噪声方差以及信道超参数；(4)判决迭代终止条件，若满足则输出信道估计结果。本发明的优点在于：在SBL的框架下利用近似消息传递的方式计算水声信道冲激响应，在基本没有性能损失的条件下，降低了SBL的计算复杂度，缩短了算法的运行时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 广义 近似 消息 传递 稀疏 贝叶斯 学习 信道 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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