欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:55991720
大小:398.60 KB
页数:6页
时间:2020-06-19
《基于优化信息算子的UWB信道贝叶斯估计.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第21卷第2期电光与控制Vol
2、2lNo.22014年2月ElectronicsOptics&ControlFeb.2014doi:10.3969/j.issn.1671—637X.2014.02.009基于优化信息算子的UWB信道贝叶斯估计王平,阮怀林,樊甫华(电子工程学院,合肥230037)摘要:针对压缩感知应用于UWB通信信道估计时信息算子的相干性严重影响UWB信道估计精度的问题,提出将优化的信息算子和贝叶斯算法相结合的方法。该方法以互累积相干参数为准则,首先将加权信息算子通过最优化与正则化得到优化的信息算子,最后通过贝叶斯算法重构UWB信
3、道。理论分析和仿真结果表明优化信息算子的相干性大大减弱。有效提高了UWB信道估计精度,同时该方法能在较低的压缩比和信噪比条件下实现UWB通信信道的准确重建。关键词:超宽带通信;贝叶斯压缩感知;信息算子;信道估计;相干性中图分类号:V271.4;TN911.23文献标志码:A文章编号:1671—637X(2014)02—0036—05BayesianEstimationAlgorithmofUWBChannelBasedontheOptimizedSensingMatrixWANGPing,RUANHuai—lin,FANFu—hua(Electr
4、onicEngineeringInstitute,Hefei230037,China)Abstract:ThecoherenceofsensingmatrixmayaffectseriouslytheestimationaccuracyofUhra—Wideband(UWB)channelbasedonCompressiveSensing(CS),thusamethodisproposedwhichcombinestheoptimizedsensingmatrixwithBayesianalgorithm.Takingthecrosscumula
5、tivecoherenceastheprinciple,theoptimizedsensingmatrixisobtainedbyoptimizingandregularizingtheweightedsensingmatrix.BayesianalgorithmisthenusedtoreconstructtheUWBchanne1.Boththetheoreticalanalysisandtheexperimentalresultsshowthattheoptimizedsensingmatrixhasweakercoherencecompa
6、redwiththesensingmatrix,andtheestimationaccuracyofUWBchannelisimprovedeffectively.Atthesametime,theUWBcommunicationchannelcanbeaccuratelyreconstructedwithlowcompressiveratioandSNR.Keywords:uhra-widebandcommunication;Bayesiancompressedsensing;sensingmatrix;channelestimation;co
7、herence稀疏信号获取和重建理论,而UWB稀疏多径信道估计0引言问题也可转换为稀疏信号重建问题,因此,基于压缩感超宽带(Ultra—Wideband,UWB)通信具有诸多优知理论的信道估计方法。研究倍受关注。贝叶斯压点,因而受到广泛关注。在典型信道环境下,UWB信缩感知(BayesianCompressedSensing,BCS)是一种基于道虽然含有丰富的多径分量,但是只有极少的大系数统计模型的压缩感知算法,与基于范数约束的cs算信道冲激响应,大部分系数都是近零的,因此UWB信法相比,BCS无需稀疏度信息且得到的收敛结果即为道是近似稀疏。在U
8、WB接收机的多径合并过程中,需全局最优解,在实际应用中体现出了很大优势。文献要多径衰落幅度信息和时延信息,因而,信道估计的准[5]提出基于冗余字典构造感知字典的方法,所构造确性直接影响超宽带通信系统的性能。的感知字典原子间具有弱相干性,利用这种感知字典压缩感知(CompressiveSensing,CS)⋯是一种新的代替稀疏表示冗余字典,能提高信号重建的精度。本文在此基础上,提出了基于优化信息算子的贝叶斯重收稿日期:2013—03—11修回日期:2013—03—27构算法UWB通信信道估计方法,通过降低信息算子的基金项目:国家自然科学基金(611
9、71170)作者简介:王平(1987一),男,甘肃庆阳人,硕士生,研究方向为超相干性提高信道估计精度;重构算法采用贝叶斯算法宽带通信信号
此文档下载收益归作者所有