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稀疏长时延水声信道的压缩感知估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于压缩感知框架下的长时延水声信道估计算法.用传统的自适应算法如最小二乘(LS)算法处理典型的长时延水声信道的估计问题时,会导致其收敛速率下降,即跟踪能力有限,而使用时延多普勒函数则加大了计算量和复杂度.通过训练序列构建一个Toeplitz矩阵作为测量矩阵,将长时延信道估计问题转为压缩感知问题,并利用信道的稀疏结构特性进行稀疏估计.与传统的l1范数或基于指数形式的近似l0范数稀疏恢复策略不同,所提出的是一种新的似l0范数稀算法(简称AL0),该算法通过融合最陡梯度和迭代投影寻优进行求解.仿真与海试数据结果验证了所提算法的优越性. 相似文献
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