摘要
本发明公开了一种基于N2N‑SAMP算法的稀疏水声信道估计方法,该方法首先获取时域水声信道响应,并中添加两个与其维度相同的零均值噪声,获得两个含有噪声导频矩阵。其次使用含噪声的导频矩阵通过N2N算法和U‑net网络得到无噪声的导频矩阵。最后利用去噪后的导频矩阵和SAMP算法进行信道估计。本发明将导频信号的去噪问题转化为图像去噪问题,并考虑了海洋噪声的统计特性,结合N2N算法,提高水声信道估计性能。
技术关键词
无噪声
噪声特征
算法
矩阵
水声信道估计
导频信号
海洋噪声
网络
图像
噪声功率
参数
场景
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重构方法
信号
噪声特征
融合注意力机制
评估预测模型
蓄放热系统
暖管方法
调控模型
数字孪生模型
蒸汽热网
定位误差校正方法
多维特征数据
元学习算法
条件生成对抗网络
编码向量
车辆故障检测方法
车辆传感器数据
驾驶习惯数据
多模态数据融合
卡尔曼滤波融合
估计方法
压缩感知算法
卡尔曼滤波算法
变分贝叶斯
信道估计