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L1ノルム最小化を用いた部分空間法によるブラインドスパース通信路推定

机译:使用L1范数最小化的子空间方法盲稀疏通信路径估计

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摘要

本報告では,従来の部分空間法に基づくブラインド通信路推定で直交条件から通信路応答を求める際に利用されているL~2ノルム最小化をL~1ノルム最小化に置き換えること検討する.この最適化問題はL~1-L~2最適化問題に帰着されるが,線型制約式が同次型であり,通信路ベクトルのL~2ノルムに関する制約も追加されるため,従来のL~1-L~2 最適化アルゴリズムが使用できない.そこで,繰り返し縮小法の一つであるISTA(iterative shrinkage-thresholding algorithm)を修正することで,本研究の問題に適用可能なアルゴリズムを提案する.計算機実験により,提案方式は通信路がスパースな場合に従来法に比べて大幅に特性を改善でき,さらに通信路が密な場合でも従来法と同等の特性が得られることを示す.また,提案法では通信路応答の次数が未知の場合にも通信路がある程度スパースであれば良好な推定精度が得られることを示す.
机译:在本报告中,我们考虑将L〜2范数最小化替换为L〜1范数最小化,该L〜2范数最小化是在基于子空间方法的常规盲通信路径估计中从正交条件获得通信路径响应时使用的。该优化问题简化为L〜1-L〜2优化问题,但是由于线性约束方程是齐次的,并且添加了对通信路径向量的L〜2范数的约束,因此传统的L 〜1-L〜2无法使用优化算法。因此,我们提出一种可以通过修改ISTA(迭代收缩阈值算法)而应用于本研究问题的算法,这是一种迭代收缩方法。计算机实验表明,在通信路径稀疏的情况下,与传统方法相比,该方法可以显着改善其特性,即使在通信路径较密集的情况下,也可以获得与传统方法相同的特性。另外,所提出的方法表明,即使在通信路径响应的阶数未知的情况下,如果通信路径在某种程度上稀疏,也可以获得良好的估计精度。

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