基于子空间信道矩阵迭代的阶数估计算法

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1、第35卷第2期电子与信息学报Vol.35No.22013年2月JournalofElectronics&InformationTechnologyFeb.2013基于子空间信道矩阵迭代的阶数估计算法*孙有铭刘洛琨崔波郭虹(解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450002)摘要：针对二阶统计量信道盲辨识算法中有效阶数估计问题，该文提出了一种基于子空间信道矩阵迭代的阶数估计(SS-CMR)算法。基于过估计条件下的Q矩阵特殊结构和其解空间向量可等价为真实信道冲激响应与公共零点信道的卷积，该算法首先利用子空间算法获得估计的信道矩阵，然后构建迭代形式的代价函数进行阶数估计。仿

2、真表明，SS-CMR算法较CMR算法性能提升，且明显优于现有其他阶数估计算法；解析分析表明算法复杂度较CMR算法明显降低，对首尾系数很小的信道的阶数估计尤为有效。关键词：信号处理；子空间；信道矩阵；阶数估计；信道矩阵迭代(CMR)中图分类号：TN911.7文献标识码：A文章编号：1009-5896(2013)02-0432-06DOI:10.3724/SP.J.1146.2012.00781ChannelOrderEstimationAlgorithmBasedonSubspaceChannelMatrixRecursionSunYou-mingLiuLuo-kunC

3、uiBoGuoHong(InstituteofInformationSystemEngineering,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450002,China)Abstract:Effectivechannelorderestimationisacriticalstepofblindchannelidentification.AblindchanneleffectiveorderestimationalgorithmbasedonSubSpaceChannelMatrixRecursion(SS-CMR)ispro

4、posed.OnthebasisofthespecialstructureofQmatrixandtheitsnullspacevectorequivalentlyviewedastheconvolutionoftruechannelimpulseresponseandthecommonzerochannel,thechannelmatrixisobtainedbySSmethodandthentheestimatedchannelorderisgotbytheconstructedrecursioncostfunction.Thesimulationprovesth

5、attheperformanceofSS-CRMisimprovedcomparedwithCMRandobviouslybetterthantheotherexistingalgorithm,especiallywhenthechannelimpulseresponsehassmallheadandtailtaps;analyticalanalysisshowsthatthealgorithmcomplexityofSS-CMRisobviouslyreducedcomparedwithCMR.Keywords:Signalprocessing;Subspace;C

6、hannelmatrix;Orderestimation;ChannelMatrixRecursion(CMR)进行特征值分解而从其零空间维度来确定信道阶1引言数，以上算法均获得了一定的性能改善。最近文献随着对单输入多输出(SIMO)信道的盲辨识问[8]提出了一种基于信道矩阵迭代的阶数估计方法题研究的不断深入，目前出现了很多仅利用接收信[13]−(CMR算法)，利用LSS算法构建出不同阶数估计所号的二阶统计量就能实现信道估计的算法，但对应的信道矩阵，并代入阶数代价函数进行阶数搜这些算法对信道阶数特别敏感，大多把信道阶数已索，以估计出最优的信道阶数，性能较前几种算法知作

7、为前提条件。在实际中信道阶数已知条件很难明显提升，不过算法的复杂度较高。满足，应用以上算法首先需要精确估计信道阶数。本文在文献[8]基础上利用稳健的子空间算法为了估计信道阶数，经典的估计方法是信息论[2]准则，包括AIC准则和MDL准则及其改进算法[4]。(SS)获得信道矩阵，根据子空间算法在过估计情况当高信噪比和大数据样本时，这两个信息论准则会下的Q矩阵的特殊结构和其零空间向量可等价为真导致过估计。为了克服经典信息论准则的局限性，实信道冲激响应与公共零点信道的卷积，提出了一Liavas等人[5]提出了一种有效的信道阶数秩检测准种基于子空间信道矩阵迭