[发明专利]一种基于稀疏贝叶斯学习的载波频偏处理方法及系统有效
| 申请号： | 201810708414.8 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN108900455B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 黄敏;黄磊;张沛昌;孙维泽;张基宏;包为民 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00;H04L27/26 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的载波频偏处理方法及系统，方法包括：根据接收端接收所有活跃用户发送的有噪采样信号，构建有噪采样信号矩阵；将所述有噪采样信号矩阵转换为有噪采样协方差向量；对实值化的所述有噪采样协方差向量进行去噪处理，获得降噪后的协方差向量；对降噪后的协方差向量进行白化处理，构建稀疏非负的最小二乘模型；根据稀疏贝叶斯学习，获取所述最小二乘模型中稀疏向量的稀疏解，以确定最大化的载波频偏估计值。本发明旨在通过稀疏贝叶斯学习，完成载波频偏估计处理，有效提高估计性能和精度，从而提高系统吞吐量，提高用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 贝叶斯 学习 载波 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
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