新能源进展
新能源進展
신능원진전
Advances in New and Renewable Enengy
2013年
1期
310-317,331
,共9页
超宽带%信道估计%贝叶斯压缩感知%投影向量%微分熵
超寬帶%信道估計%貝葉斯壓縮感知%投影嚮量%微分熵
초관대%신도고계%패협사압축감지%투영향량%미분적
ultra-wideband%channel estimation%bayesian compressed sensing%projection vector%differential entropy
超宽带信号由于功率谱密度较低和传输多径复杂,准确的信道估计十分重要.考虑其过高带宽带来的采样难度较高的问题,压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法.而目前常用的随机投影矩阵与超宽带信道稀疏变换矩阵相关度较高,算法必须在降维比较高时才能达到重构要求,采样速率依然较高.针对上述问题,提出使用贝叶斯压缩感知理论中的自适应投影矩阵设计方法进行超宽带信道估计.贝叶斯压缩感知理论给信道向量中的每个值设置受超参数控制的后验概率密度,计算信道向量的统计特性,并根据协方差矩阵计算新的投影向量,该投影向量可以使重构解的微分熵下降最快.通过这种自适应的投影矩阵设计方法,可以利用较少的采样值进一步地提高重构解的可信度,达到进一步降低采样速率的目的.实验结果表明该方法相对于现有的压缩感知重构算法可以在较低的降维比条件下达到较好的重构效果,显著降低了采样速率.
超寬帶信號由于功率譜密度較低和傳輸多徑複雜,準確的信道估計十分重要.攷慮其過高帶寬帶來的採樣難度較高的問題,壓縮感知理論提供瞭一種可行的低速採樣方法.而目前常用的隨機投影矩陣與超寬帶信道稀疏變換矩陣相關度較高,算法必鬚在降維比較高時纔能達到重構要求,採樣速率依然較高.針對上述問題,提齣使用貝葉斯壓縮感知理論中的自適應投影矩陣設計方法進行超寬帶信道估計.貝葉斯壓縮感知理論給信道嚮量中的每箇值設置受超參數控製的後驗概率密度,計算信道嚮量的統計特性,併根據協方差矩陣計算新的投影嚮量,該投影嚮量可以使重構解的微分熵下降最快.通過這種自適應的投影矩陣設計方法,可以利用較少的採樣值進一步地提高重構解的可信度,達到進一步降低採樣速率的目的.實驗結果錶明該方法相對于現有的壓縮感知重構算法可以在較低的降維比條件下達到較好的重構效果,顯著降低瞭採樣速率.
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