内容提供者
一种基于稀疏贝叶斯学习的水声OFDM时变信道估计方法.pdf
2023-05-12
10金币
835KB
9页
玉军****la
实名认证
内容提供者
1/9
2/9
3/9
4/9
5/9
6/9
7/9
8/9
9/9
在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便
相关资料
一种基于稀疏贝叶斯学习的水声OFDM时变信道估计方法.pdf
本发明涉及一种基于稀疏贝叶斯学习的水声OFDM时变信道估计方法,包括以下步骤:步骤一:输入信道估计参数,包括:接收符号向量Y<base:Sub>P</base:Sub>,字典矩阵Φ<base:Sub>p</base:Sub>,最大迭代次数r<base:Sub>max</base:Sub>,终止门限e和噪声方差σ<base:Sup>2</base:Sup>;步骤二:初始化超参数矩阵Γ和迭代计数r;步骤三:采用期望最大化算法对超参数γ进行求解;步骤四:迭代终止条件判断,若r<r<base:Sub>max</b
2023-05-12
10
835KB
基于信道预测的TMSBL水声OFDM时变信道估计方法.pdf
本发明提出了基于信道预测的TMSBL水声OFDM时变信道估计方法，所述估计方法包括以下步骤：基于CP‑OFDM通信系统模型，将连续块间信道路径的幅度、时延和多普勒因子的变化建模成基于簇的信道偏移参数模型；通过对信道偏移参数的估计，利用前一个符号估计的信道进行补偿来预测当前信道，并根据已知的导频符号虚构出当前信道的虚拟接收向量；构建基于信道预测构建联合估计模型，基于联合估计模型采用TMSBL算法对稀疏信道进行联合估计。本发明在基于簇特征的路径时延、幅度发生明显变化的快时变水声信道下，充分利用相邻块间信道的时
2023-11-01
10
1.4MB
基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法.docx
基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法摘要：方向性声源定位（DOA）是一项重要的信号处理技术，广泛应用于语音识别、智能音频监控以及无线通信等领域。本文提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法。该方法通过利用声源在阵列的空间分布特性，将DOA估计问题转化为稀疏信号恢复问题，并结合贝叶斯定理进行求解。首先构建了声源模型和观测模型，然后利用稀疏表示理论对声源信号进行稀疏表示。接着，采用贝叶斯推断方法估计声源的DOA，通过优化稀疏贝叶斯模型参数，提高DOA估计的准确性
2024-11-12
5
11KB
SC-MIMO水声通信环境下的块对角稀疏贝叶斯信道估计方法.pdf
本发明公开了一种SC‑MIMO水声通信环境下的块对角稀疏贝叶斯信道估计方法，适用于快速时变、多普勒效应明显以及多径干扰严重的水声信道。本发明提出的分块稀疏贝叶斯算法用于信道估计特征在于充分利用MIMO水声信道的空间相关性、稀疏性以及信道的统计特性，构建信道块对角模型，每个子块描述对应信道的空间相关性，结合最大期望算法联合更新迭代估计信道系数、协方差以及噪声参数。在算法鲁棒性和计算复杂度上较之传统的贝叶斯学习算法表现更优，在估计精确度上比OMP及IPNLMS算法更好。
2023-11-01
10
1MB
基于具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的水声目标DOA估计研究.docx
基于具有时序结构的稀疏贝叶斯学习的水声目标DOA估计研究随着水声探测技术的不断发展，水下目标检测与定位成为一个重要的研究方向。水声目标定向（DOA）估计是其中的一个重要问题，它可以用于确定水下物体的精确位置，以便进行更精准的定位或追踪。目前，稀疏贝叶斯学习已成为一种有效的水声目标DOA估计方法。本文将介绍基于稀疏贝叶斯学习的水声目标DOA估计，并分析其优缺点和应用前景。一、稀疏贝叶斯学习的基本原理稀疏贝叶斯学习是一种基于贝叶斯统计理论的机器学习方法。它的基本思想是将稀疏性作为一个先验知识引入到模型中，并利
2024-11-16
5
10KB