基于改進稀疏貝葉斯學習的時域信道參數(shù)估計方法

摘要： 針對稀疏貝葉斯學習的信道估計方法在估計信道時延-多普勒二維參數(shù)時字典規(guī)模過大的問題，文章提出了一種改進的稀疏貝葉斯學習信道估計方法。首先采用匹配濾波器得到接收信號的模糊度函數(shù)；然后設置閾值并篩選大于閾值的信道響應，保留對應的索引和原子；接著利用保留的原子構建新的字典矩陣，同時構建相同規(guī)模的超參數(shù)矩陣；最后將保留的原子逐個代入稀疏貝葉斯學習算法進行超參數(shù)的迭代和收斂，最終得到信道... （共11頁）