【摘 要】
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针对卡尔曼滤波压缩感知在信道估计时伪测量过程计算效率较低的问题进行了研究,提出了一种高性能的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法。对伪测量过程的近似l0范数约束框架进行
【机 构】
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空军工程大学装备管理与安全工程学院,空军工程大学装备发展与运用研究中心
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针对卡尔曼滤波压缩感知在信道估计时伪测量过程计算效率较低的问题进行了研究,提出了一种高性能的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法。对伪测量过程的近似l0范数约束框架进行了进一步研究,引入高斯核函数对雅克比赋权矩阵的列向量进行优化,使算法对稀疏信号支撑集的重构速度有较大程度提升;同时,引入微分熵确立了收敛指标,降低了算法的运行时间。仿真表明,在同等条件下,该算法相对于原有算法,估计精度和收敛速度均有较大程度提高,在低信噪比和不同稀疏度下都具有较好的鲁棒性和实用性。
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