[發(fā)明專利]基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910702284.1
• 申請(qǐng)日: 2019-07-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110430149B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝映海;吳斌;胡澤鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 珠海中慧微電子有限公司
• 主分類號(hào): H04L25/02
• 分類號(hào): H04L25/02;H04L27/26
• 代理公司: 廣東朗乾律師事務(wù)所 44291
• 代理人: 楊煥軍

1.基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于，包括以下步驟：

采用LS算法進(jìn)行信道初步估計(jì)，得到初步信道估計(jì)結(jié)果；

對(duì)初步信道估計(jì)結(jié)果進(jìn)行能量歸一化處理，得到初步信道估計(jì)結(jié)果的歸一化數(shù)列,所述歸一化數(shù)列為式中的h₁,h₂,…h(huán)_N為初步信道估計(jì)結(jié)果，x₁,x₂,…,x_N分別表示歸一化數(shù)列的第1、第2、…、第N個(gè)元素，N為OFDM信號(hào)中包含的子載波的數(shù)量；

采用最小能量小波框架對(duì)歸一化數(shù)列進(jìn)行分解，得到分解數(shù)列；

基于硬閾值函數(shù)對(duì)分解得到的分解數(shù)列進(jìn)行去噪處理；

采用小波塔式重構(gòu)算法進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)，得到重構(gòu)的新信號(hào)；

對(duì)重構(gòu)的新信號(hào)進(jìn)行逆能量歸一計(jì)算，得到最終估計(jì)值X’表示重構(gòu)的新信號(hào)，h_n表示初步信道估計(jì)結(jié)果中的第n個(gè)元素。

2.如權(quán)利要求1所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：采用最小能量小波框架對(duì)歸一化數(shù)列進(jìn)行兩次分解。

3.如權(quán)利要求1或2所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：所述最小能量小波框架由3個(gè)均包含3個(gè)元素的數(shù)列組成。

4.如權(quán)利要求3所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：所述最小能量小波框架為：

5.如權(quán)利要求3所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：采用最小能量小波框架對(duì)歸一化數(shù)列進(jìn)行分解得到3個(gè)分解數(shù)列c、d、e，各分解數(shù)列中的元素根據(jù)下式計(jì)算：

6.如權(quán)利要求5所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：在第一層分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行第二層分解得到3個(gè)分解數(shù)列cc、dc、ec，各分解數(shù)列中的元素根據(jù)下式計(jì)算：

7.如權(quán)利要求6所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：進(jìn)行信號(hào)重構(gòu)時(shí)，首先進(jìn)行一次重構(gòu)，得到一次重構(gòu)信號(hào)：其中cc_[k]表示數(shù)列cc的第k個(gè)元素，dc’_[k]表示數(shù)列dc’的第k個(gè)元素，ec’_[k]表示數(shù)列ec’的第k個(gè)元素，數(shù)列dc’為對(duì)分解數(shù)列dc進(jìn)行去噪處理后的數(shù)列，數(shù)列ec’為對(duì)分解數(shù)列ec進(jìn)行去噪處理后的數(shù)列；然后進(jìn)行二次重構(gòu)，得到重構(gòu)的新信號(hào)：其中，c’_[k]表示一次重構(gòu)信號(hào)c’的第k個(gè)元素，d’_[k]表示數(shù)列d’的第k個(gè)元素，e’_[k]表示數(shù)列e’的第k個(gè)元素，數(shù)列d’為對(duì)分解數(shù)列d進(jìn)行去噪處理后的數(shù)列，數(shù)列e’為對(duì)分解數(shù)列e進(jìn)行去噪處理后的數(shù)列。

8.如權(quán)利要求1所述的基于最小能量小波框架的最小二乘信道估計(jì)方法，其特征在于：所述硬閾值函數(shù)為：T為閾值，y為分解數(shù)列的實(shí)數(shù)或復(fù)數(shù)系數(shù)。