基于改进人工鱼群算法的稀疏系统估计

摘要：

稀疏系统估计问题近年来受到了广泛的关注,本文以水声通信信道为背景,提出了一种新颖的人工鱼群算法,用于估计受多普勒效应影响的稀疏水声信道.在水声通信系统中,多普勒效应导致的通信信号在时间上的扩展或压缩,同时水面和水底的反射使得水声信道呈现多扩展多时延特点,因而水声信道通常被建模为多扩展多时延信道,呈现较强的稀疏性.利用该特性,水声信道的估计可进一步简化为每一条路径的参数估计(多普勒扩展因子,时延和幅度).基于此,正交匹配追踪算法在水声信道估计中得到了广泛的应用,但其估计精度的提升依赖于字典的大小,因而估计的高精度以高复杂度为代价.为了解决这个问题,本文提出了改进人工鱼群算法,以迭代的形式进行多径参数的估计,迭代结束时根据人工鱼位置信息估计时变信道参数,重构目标信号,直至剩余信号能量小于设定阈值.仿真实验表明,所提算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度,并具有比正交匹配追踪算法更低的复杂度.

关键词：稀疏系统估计、人工鱼群算法、水声信道

所属期刊栏目：16

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：徐州市科技计划项目KC18011

在线出版日期：2020-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：183-185,191