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公开(公告)号：CN104158771B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201410389931.5
申请日：2014-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供了一种基于多模板字典的压缩感知超宽带信道估计方法及系统，该基于多模板字典的压缩感知超宽带信道估计方法包括模板构造步骤、获取信道估计重构算法步骤、信道重构步骤、降采样步骤。本发明的有益效果是：本发明中接收机本地模板采用不同接收点的实测接收脉冲，这些脉冲包含了IR‑UWB发射信号从发射机到接收机由于宽频谱因素造成的失真的信息，与现有的其他估计方法相比，提高了本地模板与接收信号的相关度，从而提高最终的估计性能。另外，本发明中提出的信道估计重构算法考虑了接收信号中所含有的噪声分量带来的影响，通过对传统算法的改进在迭代过程中减小了由于噪声影响而带来的误判，从而进一步提高了估计的精度。
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公开(公告)号：CN104168228A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410384988.6
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供了一种基于簇位置集的压缩感知超宽带信道估计方法及系统，该压缩感知超宽带信道估计方法包括信道簇信息获取步骤、信道冲击响应估计步骤。本发明的有益效果是：本发明的信道估计方法由两个阶段组成，前一阶段估计信道的簇结构化特征并给出反馈信息，后一阶段将前一阶段估计出来的簇位置集作为信道冲击响应重构算法中的先验约束，两个阶段充分利用了信道的准静态特性（即在一段时间内，信道的变化十分缓慢，可近似认为没有变化）和结构化特征。本发明的估计方法是基于贝叶斯压缩感知框架，无需知道信道的稀疏程度，且重构算法融入了信道的簇位置结构特征，实现起来复杂度不高且估计性能相对传统方法有一定的提升。
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公开(公告)号：CN104158771A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410389931.5
申请日：2014-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供了一种基于多模板字典的压缩感知超宽带信道估计方法及系统，该基于多模板字典的压缩感知超宽带信道估计方法包括模板构造步骤、获取信道估计重构算法步骤、信道重构步骤、降采样步骤。本发明的有益效果是：本发明中接收机本地模板采用不同接收点的实测接收脉冲，这些脉冲包含了IR-UWB发射信号从发射机到接收机由于宽频谱因素造成的失真的信息，与现有的其他估计方法相比，提高了本地模板与接收信号的相关度，从而提高最终的估计性能。另外，本发明中提出的信道估计重构算法考虑了接收信号中所含有的噪声分量带来的影响，通过对传统算法的改进在迭代过程中减小了由于噪声影响而带来的误判，从而进一步提高了估计的精度。
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公开(公告)号：CN104168228B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410384988.6
申请日：2014-08-06
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明提供了一种基于簇位置集的压缩感知超宽带信道估计方法及系统，该压缩感知超宽带信道估计方法包括信道簇信息获取步骤、信道冲击响应估计步骤。本发明的有益效果是：本发明的信道估计方法由两个阶段组成，前一阶段估计信道的簇结构化特征并给出反馈信息，后一阶段将前一阶段估计出来的簇位置集作为信道冲击响应重构算法中的先验约束，两个阶段充分利用了信道的准静态特性（即在一段时间内，信道的变化十分缓慢，可近似认为没有变化）和结构化特征。本发明的估计方法是基于贝叶斯压缩感知框架，无需知道信道的稀疏程度，且重构算法融入了信道的簇位置结构特征，实现起来复杂度不高且估计性能相对传统方法有一定的提升。
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