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特征字典与自适应联合的BCS-UWB信道估计
特征字典与自适应联合的BCS-UWB信道估计
作者:
王玲玲
齐丽娜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
超宽带
压缩感知
信道估计
特征字典
自适应观测矩阵
摘要:
超宽带作为一种高速无线通信技术,具有很多优势,但是其过高的带宽造成采样困难的问题. 考虑到超宽带信号和信道固有的稀疏性且信道稀疏性未知,贝叶斯压缩感知提供了一种低速采样方法,将信道估计问题转化为压缩感知理论中的重构问题. 压缩感知理论的关键在于信号的稀疏表示与观测矩阵的设计. 目前常用的单位矩阵字典和多径字典并没有使信号具有最大的稀疏度,重构所需要的观测数目较大;并且常用的随机观测矩阵与稀疏表示字典相关度较高,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,文中提出使用特征字典表示稀疏信号,并使用贝叶斯压缩感知理论中的自适应观测矩阵设计方法进行信道估计. 通过将二者结合,特征字典使信号具有最大的稀疏度,自适应观测可以用较少的观测值进一步提高重构算法的精度,达到进一步降低采样速率的目的. 仿真结果表明,使用特征字典与自适应观测矩阵联合的贝叶斯压缩感知进行超宽带信道估计可进一步降低采样速率,并具有更好的性能.
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文献信息
篇名
特征字典与自适应联合的BCS-UWB信道估计
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
超宽带
压缩感知
信道估计
特征字典
自适应观测矩阵
年,卷(期)
2015,(12)
所属期刊栏目
应用开发研究
研究方向
页码范围
195-200
页数
6页
分类号
TN911.1
字数
6071字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2015.12.044
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
齐丽娜
南京邮电大学通信与信息工程学院
36
158
6.0
11.0
2
王玲玲
南京邮电大学通信与信息工程学院
1
2
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超宽带
压缩感知
信道估计
特征字典
自适应观测矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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