信号处理
信號處理
신호처리
Journal of Signal Processing
2015年
12期
1680-1687
,共8页
块稀疏信道%信道估计%块稀疏贝叶斯学习
塊稀疏信道%信道估計%塊稀疏貝葉斯學習
괴희소신도%신도고계%괴희소패협사학습
block-sparse channel%channel estimation%block sparse Bayesian learning
无线多径信道中存在着块稀疏结构.针对块稀疏信道中分块信息是否已知的不同场景,分别提出了两种基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL)框架的OFDM系统信道估计算法.这两种算法根据边界最优(BO)方法估计信道分块的稀疏度参数,提升算法运算速率.为进一步提升信道估计性能,在基于BSBL框架算法仅利用导频信号估计信道的基础上,又提出了基于联合块稀疏贝叶斯学习(JBSBL)的信道估计新算法,该算法利用导频与数据子载波实现信道的联合估计.仿真结果表明,与传统的信道估计算法相比,本文提出的算法均可获得很好的信道估计性能,且基于JBSBL的信道估计算法性能更佳.
無線多徑信道中存在著塊稀疏結構.針對塊稀疏信道中分塊信息是否已知的不同場景,分彆提齣瞭兩種基于塊稀疏貝葉斯學習(BSBL)框架的OFDM繫統信道估計算法.這兩種算法根據邊界最優(BO)方法估計信道分塊的稀疏度參數,提升算法運算速率.為進一步提升信道估計性能,在基于BSBL框架算法僅利用導頻信號估計信道的基礎上,又提齣瞭基于聯閤塊稀疏貝葉斯學習(JBSBL)的信道估計新算法,該算法利用導頻與數據子載波實現信道的聯閤估計.倣真結果錶明,與傳統的信道估計算法相比,本文提齣的算法均可穫得很好的信道估計性能,且基于JBSBL的信道估計算法性能更佳.
무선다경신도중존재착괴희소결구.침대괴희소신도중분괴신식시부이지적불동장경,분별제출료량충기우괴희소패협사학습(BSBL)광가적OFDM계통신도고계산법.저량충산법근거변계최우(BO)방법고계신도분괴적희소도삼수,제승산법운산속솔.위진일보제승신도고계성능,재기우BSBL광가산법부이용도빈신호고계신도적기출상,우제출료기우연합괴희소패협사학습(JBSBL)적신도고계신산법,해산법이용도빈여수거자재파실현신도적연합고계.방진결과표명,여전통적신도고계산법상비,본문제출적산법균가획득흔호적신도고계성능,차기우JBSBL적신도고계산법성능경가.
