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《基于子空間信道矩陣迭代的階數(shù)估計(jì)算法》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第35卷第2期電子與信息學(xué)報(bào)Vol.35No.22013年2月JournalofElectronics&InformationTechnologyFeb.2013基于子空間信道矩陣迭代的階數(shù)估計(jì)算法*孫有銘劉洛琨崔波郭虹(解放軍信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院鄭州450002)摘要：針對(duì)二階統(tǒng)計(jì)量信道盲辨識(shí)算法中有效階數(shù)估計(jì)問題，該文提出了一種基于子空間信道矩陣迭代的階數(shù)估計(jì)(SS-CMR)算法?；谶^估計(jì)條件下的Q矩陣特殊結(jié)構(gòu)和其解空間向量可等價(jià)為真實(shí)信道沖激響應(yīng)與公共零點(diǎn)信道的卷積，該算法首先利用子空間算法獲得估計(jì)的信道矩陣，然后構(gòu)建迭代形式的代價(jià)函數(shù)進(jìn)行階數(shù)估計(jì)。仿
2、真表明，SS-CMR算法較CMR算法性能提升，且明顯優(yōu)于現(xiàn)有其他階數(shù)估計(jì)算法；解析分析表明算法復(fù)雜度較CMR算法明顯降低，對(duì)首尾系數(shù)很小的信道的階數(shù)估計(jì)尤為有效。關(guān)鍵詞：信號(hào)處理；子空間；信道矩陣；階數(shù)估計(jì)；信道矩陣迭代(CMR)中圖分類號(hào)：TN911.7文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-5896(2013)02-0432-06DOI:10.3724/SP.J.1146.2012.00781ChannelOrderEstimationAlgorithmBasedonSubspaceChannelMatrixRecursionSunYou-mingLiuLuo-kunC
3、uiBoGuoHong(InstituteofInformationSystemEngineering,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450002,China)Abstract:Effectivechannelorderestimationisacriticalstepofblindchannelidentification.AblindchanneleffectiveorderestimationalgorithmbasedonSubSpaceChannelMatrixRecursion(SS-CMR)ispro
4、posed.OnthebasisofthespecialstructureofQmatrixandtheitsnullspacevectorequivalentlyviewedastheconvolutionoftruechannelimpulseresponseandthecommonzerochannel,thechannelmatrixisobtainedbySSmethodandthentheestimatedchannelorderisgotbytheconstructedrecursioncostfunction.Thesimulationprovesth
5、attheperformanceofSS-CRMisimprovedcomparedwithCMRandobviouslybetterthantheotherexistingalgorithm,especiallywhenthechannelimpulseresponsehassmallheadandtailtaps;analyticalanalysisshowsthatthealgorithmcomplexityofSS-CMRisobviouslyreducedcomparedwithCMR.Keywords:Signalprocessing;Subspace;C
6、hannelmatrix;Orderestimation;ChannelMatrixRecursion(CMR)進(jìn)行特征值分解而從其零空間維度來確定信道階1引言數(shù)，以上算法均獲得了一定的性能改善。最近文獻(xiàn)隨著對(duì)單輸入多輸出(SIMO)信道的盲辨識(shí)問[8]提出了一種基于信道矩陣迭代的階數(shù)估計(jì)方法題研究的不斷深入，目前出現(xiàn)了很多僅利用接收信[13]?(CMR算法)，利用LSS算法構(gòu)建出不同階數(shù)估計(jì)所號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)量就能實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)的算法，但對(duì)應(yīng)的信道矩陣，并代入階數(shù)代價(jià)函數(shù)進(jìn)行階數(shù)搜這些算法對(duì)信道階數(shù)特別敏感，大多把信道階數(shù)已索，以估計(jì)出最優(yōu)的信道階數(shù)，性能較前幾種算法知作
7、為前提條件。在實(shí)際中信道階數(shù)已知條件很難明顯提升，不過算法的復(fù)雜度較高。滿足，應(yīng)用以上算法首先需要精確估計(jì)信道階數(shù)。本文在文獻(xiàn)[8]基礎(chǔ)上利用穩(wěn)健的子空間算法為了估計(jì)信道階數(shù)，經(jīng)典的估計(jì)方法是信息論[2]準(zhǔn)則，包括AIC準(zhǔn)則和MDL準(zhǔn)則及其改進(jìn)算法[4]。(SS)獲得信道矩陣，根據(jù)子空間算法在過估計(jì)情況當(dāng)高信噪比和大數(shù)據(jù)樣本時(shí)，這兩個(gè)信息論準(zhǔn)則會(huì)下的Q矩陣的特殊結(jié)構(gòu)和其零空間向量可等價(jià)為真導(dǎo)致過估計(jì)。為了克服經(jīng)典信息論準(zhǔn)則的局限性，實(shí)信道沖激響應(yīng)與公共零點(diǎn)信道的卷積，提出了一Liavas等人[5]提出了一種有效的信道階數(shù)秩檢測(cè)準(zhǔn)種基于子空間信道矩陣迭
