CN112291169A - 一种信道修正方法及信道修正装置 - Google Patents

一种信道修正方法及信道修正装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112291169A
CN112291169A CN202011292292.2A CN202011292292A CN112291169A CN 112291169 A CN112291169 A CN 112291169A CN 202011292292 A CN202011292292 A CN 202011292292A CN 112291169 A CN112291169 A CN 112291169A
Authority
CN
China
Prior art keywords
observation
observation matrix
matrix
vector
original
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011292292.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112291169B (zh
Inventor
魏志强
殷波
张迎
盛艳秀
杜泽华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ocean University of China
Original Assignee
Ocean University of China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ocean University of China filed Critical Ocean University of China
Priority to CN202011292292.2A priority Critical patent/CN112291169B/zh
Publication of CN112291169A publication Critical patent/CN112291169A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112291169B publication Critical patent/CN112291169B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B11/00—Transmission systems employing sonic, ultrasonic or infrasonic waves
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B13/00—Transmission systems characterised by the medium used for transmission, not provided for in groups H04B3/00 - H04B11/00
    • H04B13/02—Transmission systems in which the medium consists of the earth or a large mass of water thereon, e.g. earth telegraphy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本申请提供了一种信道修正方法及信道修正装置。所述信道修正方法包括：获取原始观测矩阵；根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量；根据每条所述近似估计向量生成观测近似向量；基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。本申请的信道修正方法通过小波变换和扩张从而使得数据更为准确。

Description

一种信道修正方法及信道修正装置
技术领域
本申请属于水下无线通信技术领域，特别涉及一种信道修正方法及信道修正装置。
背景技术
水下无线通信主要有声、电磁波、光几种方式，各种通信方式都有其各自的优点和缺点，目前广泛使用的是水声无线通信，水声通信具有通信距离远通信可靠性高等优点，声学在浅海和深海的水下无线通信领域中都得到了广泛的应用。水声通信的性能很大程度上受到水声信道的影响，水声信道是迄今为止最为复杂的无线通信信道之一，其固有的时-空-频变以及窄宽、高噪、强多途、长时延传输等特征，由于水下声传播速度缓慢、海水对声的吸收和海水介质的复杂、多变性，都将对水声信号产生严重干扰，使水声通信在性能上还难以满足人们在实际应用中的迫切需求，面临极大的技术挑战。在自适应的水声传输系统中需要对水声信道进行估计，信道估计的精度将直接影响整个系统的性能，为了能在接收端准确的恢复发射端的发送信号，人们采用各种方法来估计信道对传输信号的影响，信道修正技术的优劣是衡量一个无线通信系统性能的重要指标。
而现有技术的传输信号偏差较大，现有技术信道修正方法的精度难以满足人们的需求。
因此，希望有一种技术方案来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
发明内容
本申请的目的是提供了一种信道修正方法，以解决上述至少一方面的问题。
在本申请的第一方面，本申请提供了一种信道修正方法，所述信道修正方法包括：
获取原始信号；
根据原始信号，获取原始观测矩阵；
根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
根据所述近似估计向量生成观测近似向量；
基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
可选地，所述根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵包括：对所述原始观测矩阵进行小波变换处理，从而获得小波变换观测矩阵。
可选地，所述小波变换处理包括硬阈值处理或软阈值处理。
可选地，所述根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵包括：
对所述小波变换观测矩阵进行扩张处理，从而获得扩张观测矩阵。
可选地，所述根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量包括：
通过LS算法对所述扩张观测矩阵中的每个观测向量进行逐条处理，从而生成各个近似估计向量。
可选地，所述基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号包括：
将各个观测向量近似值组合形成观测向量近似矩阵；
根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵并输出；
根据所述修正观测矩阵生成所述修正信号。
可选地，所述根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵并输出包括：
将所述原始观测矩阵与所述观测向量矩阵相减，从而获得修正观测矩阵。
本申请还提供了一种信道修正装置，所述信道修正装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取原始观测矩阵；
小波变换模块，所述小波变换模块用于根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
扩张观测模块，所述扩张观测模块用于根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
近似估计向量生成模块，所述近似估计向量生成模块用于根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
观测近似向量生成模块，所述观测近似向量生成模块用于根据所述近似估计向量生成观测近似向量；
修正信号生成模块，所述修正信号生成模块用于基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
本申请还提供了所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的信道修正方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如上所述的信道修正方法。
本申请至少存在以下有益技术效果：
1、本申请设计了一种信道估计模型，信号经过信道，信道对信号产生了一定的影响，通过修正从而使得信号更为准确。
2.通过小波变换和扩张从而使得数据更为准确，具体地，采样得到的信号会存在很多噪声，为了让信号修正更加准确，对采样得到的信号进行扩张卷积操作，为了让信号更好的拟合扩张卷积操作，首先对信号进行小波变换。从而使信道对信号的影响更准确的。
附图说明
图1是本申请一个实施例中的信道修正方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施例进行详细说明。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1是本申请一个实施例中的信道修正方法的流程示意图。
如图1所示的信道修正方法包括：
步骤1：获取原始信号；
步骤2：根据原始信号，获取原始观测矩阵；具体地，通过采样向量的方式生成，例如，原始观测矩阵为M×N的测量矩阵，通过将每个采样向量作为其列而生成。
步骤3：根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
步骤4：根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
步骤5：根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
步骤6：根据每条所述近似估计向量生成观测近似向量；
步骤7：基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
本申请的信道修正方法具有如下优点：
1、本申请设计了一种信道估计模型，信号经过信道，信道对信号产生了一定的影响，通过修正从而使得信号更为准确。
2.通过小波变换和扩张从而使得数据更为准确，具体地，采样得到的信号会存在很多噪声，为了让信号修正更加准确，对采样得到的信号进行扩张卷积操作，为了让信号更好的拟合扩张卷积操作，首先对信号进行小波变换。从而使信道对信号的影响更准确的。
在本实施例中，步骤3：根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵包括：对所原始观测矩阵进行小波变换处理，从而获得小波变换观测矩阵。
举例来说，对于一个原始观测矩阵，选择合适的正交小波基和分解层数j，对含噪信号进行小波变换分解到j层；对分解得到的小波系数进行阈值处理，在本实施例中，可以使用两种处理方法：硬阈值处理和软阈值法处理。
在本实施例中，步骤4：根据小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵包括：
对小波变换观测矩阵进行扩张处理，从而获得扩张观测矩阵。
举例来说，对于小波变换观测矩阵，根据公式Q+(Q-1)(r-1)使用不同扩张比率r的扩张卷积对经过小波变换的信号进行卷积,其中Q为卷积核的大小，例如3×1的卷积核经过扩张率为2的扩张后卷积核的大小变为5×1，卷积之后得到信号中存在的高斯白噪声，最后用一个过滤器对其进行重构，得到去噪之后的信号。
在本实施例中，步骤5：根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量包括：通过LS算法(最小二乘法)对扩张观测矩阵中的每个观测向量进行逐条处理，从而生成各个近似估计向量。
具体地，通过LS算法生成各个近似估计向量：具体地，采用公式：
Figure BDA0002784265760000051
对每条扩张观测矩阵中的观测向量进行计算，从而获得近似估计向量，在索引集Ωl之外的都是零，其中Φ+为Φ的伪逆矩阵。
Figure BDA0002784265760000052
为观测近似向量。
在本实施例中，观测向量为y，观测矩阵为Φ，信号稀疏度为K，设置迭代次数l＝0,残差r0＝y，索引集为Ω0＝Ψ。Φ+为Φ的伪逆矩阵，h为信号，h的逼近信号
Figure BDA0002784265760000053
Φp为P×1的向量。
在本实施例中，步骤6：根据每条所述近似估计向量生成观测近似向量包括：
通过如下公式获取
Figure BDA0002784265760000054
其中，
yl为观测近似向量，Φp为P×1的向量。
可以理解的是，可以通过迭代的方式对扩张观测矩阵中的每个观测向量进行逐条处理，从而生成各个观测近似向量。
具体地，将上述的步骤:5至步骤6进行多次重复迭代，从而获得最终的各个观测近似向量。
具体地，首先，选择出t个与迭代余量最匹配的块的索引：
Figure BDA0002784265760000061
增大索引集Ωl＝Ωl-1∪{il}。
其次，
在本实施例中，
在本实施例中，迭代次数可以为1或者其他数量，当迭代次数为多次时，重复步骤4、5即可。
在本实施例中，步骤7：基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号包括：
将各个观测向量近似值组合形成观测向量近似矩阵；
根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵；
根据所述修正观测矩阵生成所述修正信号。
可以理解的是，还可以采用其他方式，例如，
将各个观测向量近似值直接与原始观测矩阵中的对应的观测向量相减，从而生成修正向量；
将各个修正向量组合形成观测向量近似矩阵；
根据修正观测矩阵生成修正信号。
又例如：
将各个观测向量近似值组合形成观测向量近似矩阵；
将观测向量近似矩阵转换成近似信号；
根据近似信号与原始信号，生成修正信号。
在本实施例中，根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵包括：将原始观测矩阵与观测向量矩阵相减，从而获得修正观测矩阵。
本申请还提供了一种信道修正装置，所述信道修正装置包括获取模块、小波变换模块、扩张观测模块、近似估计向量生成模块、观测近似向量生成模块、修正信号生成模块，，其中，
获取模块用于获取原始观测矩阵；小波变换模块用于根据原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
扩张观测模块用于根据小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
近似估计向量生成模块用于根据扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
观测近似向量生成模块用于根据每条近似估计向量生成观测近似向量；
修正信号生成模块用于基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
需要说明的是，前述对方法实施例的解释说明也适用于本实施例的装置，此处不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上的水下无线信息通信方法。
举例来说，电子设备包括输入设备、输入接口、中央处理器、存储器、输出接口以及输出设备。其中，输入接口、中央处理器、存储器以及输出接口通过总线相互连接，输入设备和输出设备分别通过输入接口和输出接口与总线连接，进而与计算设备的其他组件连接。具体地，输入设备接收来自外部的输入信息，并通过输入接口将输入信息传送到中央处理器；中央处理器基于存储器中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器中，然后通过输出接口将输出信息传送到输出设备；输出设备将输出信息输出到计算设备的外部供用户使用。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时能够实现如上的水下无线信息通信方法。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其实并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此，本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动，媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数据多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带、磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤。装置权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由一个单元或总装置通过软件或硬件来实现。第一、第二等词语用来标识名称，而不标识任何特定的顺序。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，模块、程序段、或代码的一部分包括一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地标识的方框实际上可以基本并行地执行，他们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或总流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
在本实施例中所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现装置/终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在本实施例中，装置/终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种信道修正方法，其特征在于，所述信道修正方法包括：
获取原始信号；
根据原始信号，获取原始观测矩阵；
根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
根据所述近似估计向量生成观测近似向量；
基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
2.如权利要求1所述的信道修正方法，其特征在于，所述根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵包括：对所述原始观测矩阵进行小波变换处理，从而获得小波变换观测矩阵。
3.如权力要求2所述的信道修正方法，其特征在于，所述小波变换处理包括硬阈值处理或软阈值处理。
4.如权利要求1所述的信道修正方法，其特征在于，所述根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵包括：
对所述小波变换观测矩阵进行扩张处理，从而获得扩张观测矩阵。
5.如权利要求1所述的信道修正方法，其特征在于，所述根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量包括：
通过LS算法对所述扩张观测矩阵中的每个观测向量进行逐条处理，从而生成各个近似估计向量。
6.如权力要求1所述的信道修正方法，其特征在于，所述基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号包括：
将各个观测向量近似值组合形成观测向量近似矩阵；
根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵；
根据所述修正观测矩阵生成所述修正信号。
7.如权力要求6所述的信道修正方法，其特征在于，所述根据原始观测矩阵以及所述观测向量近似矩阵，获取修正观测矩阵包括：
将所述原始观测矩阵与所述观测向量矩阵相减，从而获得修正观测矩阵。
8.一种信道修正装置，其特征在于，所述信道修正装置包括：
获取模块，所述获取模块用于获取原始观测矩阵；
小波变换模块，所述小波变换模块用于根据所述原始观测矩阵获得小波变换观测矩阵；
扩张观测模块，所述扩张观测模块用于根据所述小波变换观测矩阵获得扩张观测矩阵；
近似估计向量生成模块，所述近似估计向量生成模块用于根据所述扩张观测矩阵生成与扩张观测矩阵中的观测向量数量相同的近似估计向量，其中，每条近似估计向量由一个扩张观测向量生成；
观测近似向量生成模块，所述观测近似向量生成模块用于根据所述近似估计向量生成观测近似向量；
修正信号生成模块，所述修正信号生成模块用于基于观测近似向量以及原始信号，获得修正信号。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并能够在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的信道修正方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时能够实现如权利要求1至6中任一项所述的信道修正方法。
CN202011292292.2A 2020-11-18 2020-11-18 一种信道修正方法及信道修正装置 Active CN112291169B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011292292.2A CN112291169B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种信道修正方法及信道修正装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011292292.2A CN112291169B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种信道修正方法及信道修正装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112291169A true CN112291169A (zh) 2021-01-29
CN112291169B CN112291169B (zh) 2021-11-26

Family

ID=74397937

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011292292.2A Active CN112291169B (zh) 2020-11-18 2020-11-18 一种信道修正方法及信道修正装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112291169B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102244624A (zh) * 2011-07-12 2011-11-16 深圳数字电视国家工程实验室股份有限公司 基于正交匹配追踪的稀疏信道估计方法
CN103401620A (zh) * 2013-07-02 2013-11-20 山东大学 一种新型的脉冲超宽带信号压缩检测系统及方法
CN104063897A (zh) * 2014-06-28 2014-09-24 南京理工大学 基于图稀疏正则化的卫星高光谱图像压缩感知重建方法
CN107359899A (zh) * 2017-06-24 2017-11-17 苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司 稀疏信道条件下正交频分复用扩频水声通信无导频判决反馈信道估计方法
CN107634922A (zh) * 2017-09-22 2018-01-26 南开大学 基于小波变换调制系统的压缩感知时域信道估计方法
US20180349771A1 (en) * 2017-06-02 2018-12-06 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Sparsity enforcing neural network
CN110311872A (zh) * 2019-06-06 2019-10-08 中国科学院声学研究所 一种水声稀疏信道估计方法、系统、设备及存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102244624A (zh) * 2011-07-12 2011-11-16 深圳数字电视国家工程实验室股份有限公司 基于正交匹配追踪的稀疏信道估计方法
CN103401620A (zh) * 2013-07-02 2013-11-20 山东大学 一种新型的脉冲超宽带信号压缩检测系统及方法
CN104063897A (zh) * 2014-06-28 2014-09-24 南京理工大学 基于图稀疏正则化的卫星高光谱图像压缩感知重建方法
US20180349771A1 (en) * 2017-06-02 2018-12-06 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Sparsity enforcing neural network
CN107359899A (zh) * 2017-06-24 2017-11-17 苏州桑泰海洋仪器研发有限责任公司 稀疏信道条件下正交频分复用扩频水声通信无导频判决反馈信道估计方法
CN107634922A (zh) * 2017-09-22 2018-01-26 南开大学 基于小波变换调制系统的压缩感知时域信道估计方法
CN110311872A (zh) * 2019-06-06 2019-10-08 中国科学院声学研究所 一种水声稀疏信道估计方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YIN BO，ZHAO YIN，PAN MIN-MIN: ""Morphology and thermal properties of a PC/PE blend with reactive compatibilization"", 《POLYMERS FOR ADVANCED TECHNOLOGIES》 *
吴娜娜: "" 水声多径信道建模及抗多径均衡技术研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112291169B (zh) 2021-11-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9804999B2 (en) Signal/noise separation using FrFT rotational parameter obtained in relation to Wigner Distribution
CN107068161B (zh) 基于人工智能的语音降噪方法、装置和计算机设备
Maravic et al. Exact sampling results for some classes of parametric nonbandlimited 2-D signals
CN110533607B (zh) 一种基于深度学习的图像处理方法、装置及电子设备
CN111404853A (zh) 一种载波频偏估计方法、装置及计算机存储介质
CN109074814B (zh) 一种噪声检测方法及终端设备
CN105338219B (zh) 视频图像去噪处理方法和装置
CN117318671B (zh) 一种基于快速傅里叶变换的自适应滤波方法
CN112929128B (zh) 一种基于置信度传播的mimo检测方法、装置
KR20220020351A (ko) 사운드 분리 방법 및 장치, 전자 기기
CN111863014A (zh) 一种音频处理方法、装置、电子设备和可读存储介质
CN116015492A (zh) 一种无线电台故障诊断方法、系统及设备
CN112309359A (zh) 高速音频编解码器的智能场景切换主动降噪的方法及耳机
US8798569B2 (en) Channel estimation method and device in a multi-antenna system
CN117558288B (zh) 单通道语音增强模型的训练方法、装置、设备及存储介质
CN112291169B (zh) 一种信道修正方法及信道修正装置
CN112397086A (zh) 语音关键词检测方法、装置、终端设备和存储介质
CN115830273B (zh) 一种三维场景渲染前轻量化网格的优化方法及装置
WO2016026263A1 (zh) 确定自适应滤波器的稳定因子的方法和装置
CN114884780B (zh) 基于被动时间反转镜的水声通信信号调制识别方法及装置
You et al. A speech enhancement method based on multi-task Bayesian compressive sensing
CN102307164B (zh) 数字频率估计方法及系统
CN114826846A (zh) 频偏抵消序列的生成方法、装置、设备及介质
CN109074811B (zh) 音频源分离
Zhao et al. Blind source separation based on dictionary learning: a singularity-aware approach

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant