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非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法
被引量：
1
1
作者
朱晓梅
黄莹
+1 位作者
包亚萍
桂冠
《电子技术应用》
北大核心
2016年第6期109-112,共4页
现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种...
现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数(L1-范数和L0-范数)来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真,验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。
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关键词
广义高斯噪声分布
稀疏信道估计
递归最小二乘法
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职称材料
题名
非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法
被引量：
1
1
作者
朱晓梅
黄莹
包亚萍
桂冠
机构
南京工业大学计算机科学与技术学院
南京邮电大学信号处理与传输研究院
出处
《电子技术应用》
北大核心
2016年第6期109-112,共4页
基金
国家自然科学基金(61501223)
文摘
现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数(L1-范数和L0-范数)来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真,验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。
关键词
广义高斯噪声分布
稀疏信道估计
递归最小二乘法
Keywords
generalized Gaussian distribution
sparse channel estimation
recursive fast square algorithm
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法
朱晓梅
黄莹
包亚萍
桂冠
《电子技术应用》
北大核心
2016
1
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