[发明专利]一种改进的训练序列加权递归最小二乘自适应方法

摘要

本发明提供了一种改进的训练序列加权递归最小二乘自适应方法，这些方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，该思想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。同时，本发明的思想也可用于涉及通信、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、本发明涉及一种改进的训练序列加权递归最小二乘自适应方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1发送端将OFDM调制的基带信号与已知的训练序列u(n)送入，产生保护间隔，通过D/A与成型滤波器，产生发射信号。步骤2在接收端，接收信号通过A/D与低通滤波器后，保护间隔被删除，获得接收信号矩阵Y。Y＝Uh+v(1)步骤3设定参数μ₀、a、b的值，f(·)为时变的、非线性函数，计算出更新矩阵μ_n。其中：μ_n＝α_n×μ₀    (2)αn=C11+anb---(3)]]>步骤4设定参数λ的值，选择训练序列u(n)，计算出步长矩阵H_n。其中：H_n＝λH_n-1+u(n)u^T(n)    (4)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)-u(n)Tβ^n-1---(5)]]>步骤6通过循环迭代，估计出信道特征参数。其中：β^n=β^n-1+μnHn-1u(n)e(n)---(6)]]>