【摘 要】
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水声信道具有稀疏性的特点,因此高精度低复杂度的稀疏信道估计算法对水声通信具有重要意义。基于自适应滤波算法的信道估计问题本质上是线性回归模型参数的求解问题,传统的最
【基金项目】
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国家自然科学基金(11574120,61401180,U1636117),江苏省“六大人才高峰”计划江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX19_1691)
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水声信道具有稀疏性的特点,因此高精度低复杂度的稀疏信道估计算法对水声通信具有重要意义。基于自适应滤波算法的信道估计问题本质上是线性回归模型参数的求解问题,传统的最小二乘(Least Square,LS)、最小均方(Least Mean Square,LMS)及递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法在估计稀疏信道时不仅复杂度较高,而且在求解线性回归模型时,因忽略自变量的多重共线性而使稀疏信道估计精度降低。针对上述问题,首先,在经典RLS算法的代价函数中加入信道系数的范数对
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