[发明专利]收敛速度快的特征参数自适应盲估计方法

摘要

本发明提供了一种收敛速度快的特征参数自适应盲估计方法，该法采用时变步长改善了算法的收敛速度并快速获得最佳滤波器权系数、采用软判决加权以维持硬判决误差和信道噪声的鲁棒性，这些技术的运用获得了一种比现有递归最小二乘技术收敛速度更快、估计精度更高的信道盲估计方法。本发明实现容易，能用于各类采用OFDM进行调制的通信系统中进行信道估计，也可用于码分多址(CDMA)系统、时分多址(TDMA)系统中进行信道估计。同时，本发明的思想仍可用于所有的RLS算法以及其衍生算法和装置中用于估计其他特征参数。涉及通信、地震勘探、声纳、图像处理、计算机视觉、生物医学工程、振动工程、雷达、遥控遥测、航天等多种领域的特征参数估计。

主权项

1、本发明涉及一种收敛速度快的特征参数自适应盲估计方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1对于输入信号矩矢量u(n)，经过未知的待估计的特征参数模型D后，输出信号矢量为Y(n)，其中：W为噪声。Y(n)＝u(n)T·D+W (1)步骤2设定参数μ0、a、b的值，其中，αn为非线性时变参数，计算出时变的步长矩阵μn。有：μn＝αn×μ0 (2)${\alpha }_n=C^{\frac{1}{1+{\mathrm{an}}^b}}---\left(3\right)$ 步骤3假设有精确的判决误差信息，这样可以利用该信息作为RLS方法判决的加权系数。该系数将使噪声和判决错误产生的影响降低。假设θi和φi分别是软判决和硬判决时的解调处理过程中的幅角，定义pi为反映软判决和硬判决之间差异的在[0，1]之间的归一化值，有：$p_i=1-\frac{|{\phi }_i-{\theta }_i|}{\pi /S}---\left(4\right)$ 其中，S是可供选择的符号数目。由于未知特征参数系统可以表示为多个时延的抽头延时，假设传输数据表示为u(n)，x(n)为检测传输数据的输出结果，即：u(n)＝[u(n)，u(n-1)，...，u(n-M+1)]T (5)X(n)＝[x(n)，x(n-1)，...，x(n-M+1)]T (6)相应地，在时刻n的权重需要反映过去M个判决的精确性。于是，该可能的权重的集合为：an＝pnpn-1…pn-M+1 (7)步骤4设定参数λ的值，计算出更新矩阵Hn。Hn＝λHn-1+anX(n)XT(n) (8)步骤5设定参数β0的值，计算出误差矩阵e(n)。其中：e(n)＝Y(n)-X(n)Tβn-1 (9)步骤6通过循环迭代，估计出特征参数βn。${\beta }_n={\beta }_{n-1}+{\mu }_n{a}_n{H}_n^{-1}X\left(n\right)e\left(n\right)---\left(10\right)$