信道的自适应估计方法、系统、电子设备和存储介质

1.本技术实施例涉及通信领域，特别涉及一种信道的自适应估计方法、系统、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.自适应滤波算法已经广泛应用于信道的自适应估计中并且已经取得了长足的发展，但当待估计的信道权重向量承受一个线性约束时，传统的自适应滤波方法已经不适用于对上述信道进行估计。与此同时，约束自适应滤波方法应运而生，约束信道的自适应估计在拉格朗日函数的基础之上，利用信道输出的期望信号和滤波器输出的滤波信号的差-误差信号和梯度下降法来进行信道权重向量的更新。约束自适应滤波器在估计线性约束参数向量方面得到了广泛的应用。
3.然而，基于最小均方准则提出的约束最小均方算法：利用梯度下降法迭代计算滤波器的抽头系数以滤波器输出的滤波信号尽可能地接近信道的输出信号，只有当噪声为高斯分布时才会表现出比较好的性能。目前比较成熟的约束最大熵算法：在信道的输出信号和滤波器的输出信号间使用一种作为非线性的本地相似度测量的上函数当作代价函数，来计算滤波器的抽头系数，也是使用了梯度法，但是当噪声是重尾脉冲噪声时，该算法的性能也会变差。由于在许多实际应用中，背景噪声是非高斯分布的，特别是当噪声是重尾脉冲噪声时，会严重影响上述算法的鲁棒性和收敛性。


技术实现要素：

4.本技术实施例的主要目的在于提出一种信道的自适应估计方法、系统、电子设备和存储介质，旨在实现在信道中存在重尾脉冲噪声时仍然能够保证信道估计过程的鲁棒性和收敛性，使得即使信道中存在重尾脉冲噪声仍然能够快速地利用自适应滤波器完成对信道的估计。
5.为实现上述目的，本技术实施例提供了一种信道的自适应估计方法，包括：获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号；对所述误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号；根据所述变换后的误差信号计算所述约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量；若所述待更新抽头系数向量满足预设的结果输出条件，将所述待更新抽头系数向量作为所述待估计信道的信道系数向量。
6.为实现上述目的，本技术实施例还提出了一种信道的自适应估计系统，包括：获取模块，用于获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号；变换模块，用于对所述误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号；迭代模块，用于根据所述变换后的误差信号计算所述约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量；结果确定模块，用于若所述待更新抽头系数向量满足预设的结果输出条件，将所述待更新抽头系数向量作为所述待估计信道的信道系数向量。
7.为实现上述目的，本技术实施例还提出了一种电子设备，所述设备包括：
8.至少一个处理器；以及，
9.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
10.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行以上所述的信道的自适应估计方法。
11.为实现上述目的，本技术实施例还提出了一种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实现以上所述的信道的自适应估计方法。
12.本技术提出的实施例相对于现有技术而言，在获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之后，根据两个输出信号获取误差信号，从而使得能够将误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，由于q-r
é
nyi形式的变换实际上是对大的误差信号进行压缩，对较小的误差信号影响较小，进而使得既具有很好的抗脉冲噪声能力，同时又有较好的收敛速度。
附图说明
13.一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定。
14.图1是本技术第一实施例提供的信道的自适应估计方法的流程图一；
15.图2是本技术第一实施例提供的信道的自适应估计方法的流程图二；
16.图3是本技术第一实施例提供的信道的自适应估计方法的信道系数估计结果分布图；
17.图4是本技术第一实施例提供的信道的自适应估计方法在脉冲噪声下的学习曲线对比图；
18.图5是本技术第一实施例提供的信道的自适应估计方法在拉普拉斯噪声下的学习曲线对比图；
19.图6是本技术第二实施例提供的信道的自适应估计方法的流程图；
20.图7是本技术第三实施例提供的信道的自适应估计系统的结构示意图；
21.图8是本技术第四实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
22.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术的各实施例进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本技术各实施例中，为了使读者更好地理解本技术而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施例的种种变化和修改，也可以实现本技术所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本技术的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
23.本技术的第一实施例涉及一种信道的自适应估计方法，应用在对信道进行估计的过程中，如图1所示，具体包括：
24.步骤101，获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号。
25.具体地说，每次获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信
号之后，将待估计信道的输出信号作为信道估计过程中的期望输出，那么滤波器相对于信道而言当前时刻n的误差信号e(n)为：e(n)＝d(n)-y(n)，其中，d(n)为当前时刻n的信道输出信号，y(n)为当前时刻n的滤波器输出信号。
26.需要说明的是，约束自适应滤波器是为了表明采用约束自适应的方法来调整滤波器以实现利用滤波器估计信道，不是对滤波器进行限制。同时在第一次获取滤波器的输出信号之前需要先对滤波器进行初始化，具体的说，滤波器的抽头系数向量的初始值为：h(0)＝c(c
t
c)-1 f，其中，c为一个大小为m
×
k(m》k)的矩阵，f是一个长度为k的向量，c
t
为矩阵c的转置矩阵，(c
t
c)-1
为矩阵c
t
c的逆矩阵，m为信道的长度和滤波器的抽头数量。由于滤波器可以通过设置不同的抽头数量和具体的抽头系数来达到类似的滤波效果，本实施方式不对具体的初始化过程进行限定，可以是随机选取，也可以是通过经验来设置。
27.步骤102，对误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号。
28.具体地说，q-r
é
nyi形式的变换是通过以下表达式实现的：
[0029][0030]
其中，g(e(n))为变换后的误差信号，e(n)为误差信号，q和σ为预设的变换参数。
[0031]
更进一步地，变换参数σ为核宽参数，该参数可以影响q-r
é
nyi形式的变换对误差信号的压缩程度，误差信号压缩程度越大，由外部影响如重尾脉冲响应的脉冲带来的短时间且剧烈的变化对迭代的不利影响越小，使得迭代结果保持收敛，能够更快、更好地获取信道估计结果。同时变换参数q在上述的基础上也会产生类似的影响：当参数q趋近于1时，q-r
é
nyi分布接近高斯分布，当1/3《q《1时，q-r
é
nyi分布的峰要比高斯分布更陡峭，但是当q》1时，q-r
é
nyi分布趋于均匀分布，因此，我们优先或者只考虑1/3《q《1这种情况，是因为在这种情况下，q-r
é
nyi分布的峰要比高斯分布更陡峭，会使得本技术的抗噪性能要远优于约束最大熵准则方法。
[0032]
步骤103，根据变换后的误差信号计算约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量。
[0033]
具体地说，通过以下表达式计算约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量：
[0034]
h(n 1)＝p[h(n) μg(e(n))e(n)x(n)] z
[0035]
其中，h(n 1)为当前获取的待更新抽头系数向量，h(n)为当前约束自适应滤波器的抽头系数向量，g(e(n))为变换后的误差信号，e(n)为误差信号，x(n)为记录的当前约束自适应滤波器和待估计信道的输入信号，p、μ、z为预设的迭代参数，更具体地，参数μ为步长参数，向量z＝c(c
t
c)-1 f，矩阵p＝i-c(c
t
c)-1 c
t
。
[0036]
需要说明的是，步骤103所涉及的表达式是梯度上升法的具体应用，由于其中使用了基于步骤102的q-r
é
nyi形式变换后得到的误差信号，有效地压缩由非高斯噪声或者脉冲噪声引起的大的误差信号，所以在非高斯噪声的环境下可以得到很好的性能。当脉冲噪声很大时，g(e(n))趋近于0，权向量基本不更新，当系统中没有脉冲噪声干扰时，误差信号较小，g(e(n))较大，这相当于步长变大，导致系统权重向量能够很快的更新，滤波器的收敛更快。
[0037]
步骤104，若待更新抽头系数向量满足预设的结果输出条件，将抽头系数作为待估计信道的信道系数向量。
[0038]
具体地说，对信道的估计实际上是对信道系数的估计，而对信道系数的估计是通过约束自适应滤波器不断调整滤波器的抽头系数，从而使得滤波器滤波后的输出信号尽可能地接近待估计信道的输出信号，当滤波器达到稳定时，我们可以认为二者的传输特性一致，从而能够将滤波器的抽头系数看作信道系数的估计。
[0039]
更具体地说，可以将信道在时刻n的输出信号表示为d(n)＝x(n)
t h0 v(n)，其中，h(0)是待估计信道的真实的信道系数，v(n)为系统噪声，同时可以将滤波器在时刻n的输出信号表示为y(n)＝x(n)
t h(n)，h(n)为时刻n的滤波器抽头系数向量，对信道的估计过程就是通过不断迭代使得h(n)不断逼近h0的过程，直到满足预设的结果输出条件，将当前的h(n)作为信道估计的结果。
[0040]
需要说明的是，待更新抽头系数也可能不满足预设的结果输出条件，此时如图2所示，包括：
[0041]
步骤201，获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号。
[0042]
具体的说，步骤201和上述步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。
[0043]
步骤202，对误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号。
[0044]
具体的说，步骤202和上述步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。
[0045]
步骤203，根据变换后的误差信号计算约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量。
[0046]
具体的说，步骤203和上述步骤103大致相同，此处就不一一赘述了。
[0047]
步骤204，检测待更新抽头系数是否满足预设的结果输出条件，若是，执行步骤205，若否，执行步骤206。
[0048]
具体地说，结果输出条件可以为在滤波器该待更新抽头系数的情况下滤波器和信道的误差信号达到稳态，还可以为滤波器和信道的误差在一定数值如10-4
内等。当然，结果输出条件还可以为其他约束，此处就不一一赘述了。
[0049]
步骤205，将抽头系数作为待估计信道的信道系数向量。
[0050]
具体的说，步骤205和上述步骤104大致相同，此处就不一一赘述了。
[0051]
步骤206，根据当前获取的抽头系数调整约束自适应滤波器。
[0052]
具体地说，在未满足条件时请将当前获取的较优的抽头系数作为下一次获取的误差信号前滤波器的抽头系数，通过迭代的方式不断逼近符合需求的信道估计结果。
[0053]
本技术提出的实施例相对于现有技术而言，在获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之后，根据两个输出信号获取误差信号，从而使得能够将误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，由于q-r
é
nyi形式的变换实际上是对大的误差信号进行压缩，对较小的误差信号影响较小，进而使得既具有很好的抗脉冲噪声能力，同时又有较好的收敛速度。
[0054]
需要说明的是，根据第一实施例进行仿真试验，并且以文献1《on the mean-square performance of the constrained lms algorithm”(r.arablouei,k.dogancay,signal processing,vol.117,pp.192-197,2015)》》和文献2《“constrained maximum correntropy adaptive filtering”(siyuan peng,badong chen和lei sun,signal processing,vol.140,pp.116-126,2017)作为对比组，仿真实验采用的信道真实的信道系数和约束自适应滤波器的长度均为31，输入信号是具有协方差矩阵r＝e[x(n)x(n)
t
]的零
均值多元高斯信号，参数r、c和f的选取与文献1一致，背景噪声分别是伯努利-高斯过程模拟的脉冲噪声和拉普拉斯噪声，两者均是重尾非高斯噪声。文献2和本发明方法的核宽参数均为5，本发明的参数q设置为0.5，得到如图3、图4和图5所示的结果：图3表示的是得到的信道真实的权重系数；图4是约束自适应滤波算法在脉冲噪声下的学习曲线对比图，其中，脉冲噪声的方差为4，发生的概率为0.3，背景高斯噪声的方差为0.01，且为了得到相同的初始收敛速度，文献1方法、文献2方法和本发明的方法的步长分别为0.006、0.005和0.05，由图4可知，本发明比文献1、2稳态均方误差更小，在强脉冲噪声环境下，本发明的稳态均方误差比效果较好的文献2中的方法的稳态均方误差还要低；图5是约束自适应滤波算法在方差为4的在拉普拉斯噪声下的学习曲线对比图，文献1方法、文献2方法和本发明的方法的步长分别为0.0022、0.0022和0.03，由图5可知，本发明比文献1、2稳态均方误差更小，在拉普拉斯噪声环境下，本发明的效果比文献2中的方法还要好。
[0055]
本技术的第二实施例涉及一种信道的自适应估计方法，本实施例与第一实施例大致相同，区别在于，还对信号输入过程进一步细化，具体流程如图6所示：
[0056]
步骤601，随机生成一个满足预设条件的输入信号。
[0057]
具体地说，预设条件可以是根据实际情况设置的条件，如输入信号满足高斯分布等，也可以不设置条件直接随机生成，本实施方式不对输入信号进行限定，在实际实现的过程中，可以是任意一种对输入信号的约束条件。
[0058]
需要说明的是，如第二实施例所示，在对信道的估计过程中，步骤301-步骤305在待更新抽头系数没有达到预设的结果输出条件时，可能需要被多次执行，以实现对信道的估计。每一次实现的过程中，输入信号都是随机生成的，这样避免了相同信号进行迭代带来的偶然性。
[0059]
步骤602，将输入信号分别输入约束自适应滤波器和待估计信道。
[0060]
步骤603，获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号。
[0061]
具体的说，步骤603和上述步骤101大致相同，此处就不一一赘述了。
[0062]
步骤604，对误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号。
[0063]
具体的说，步骤604和上述步骤102大致相同，此处就不一一赘述了。
[0064]
步骤605，根据变换后的误差信号计算约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量。
[0065]
具体的说，步骤605和上述步骤103大致相同，此处就不一一赘述了。
[0066]
步骤606，若待更新抽头系数向量满足预设的结果输出条件，将抽头系数作为待估计信道的信道系数向量。
[0067]
具体的说，步骤606和上述步骤104大致相同，此处就不一一赘述了。
[0068]
本实施例相对于现有技术而言，在第一实施例地基础上，将随机生成的信号作为滤波器和待估计信道的输入信号，能够尽可能地在不同情况下对信道进行估计，提高了信道估计结果的准确性。
[0069]
此外，应当理解的是，上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
[0070]
本发明第三实施例涉及一种信道的自适应估计系统，如图7所示，包括：
[0071]
获取模块701，用于获取预设的约束自适应滤波器的输出信号和待估计信道的输出信号之间的误差作为误差信号。
[0072]
变换模块702，用于对误差信号进行q-r
é
nyi形式的变换，获取变换后的误差信号。
[0073]
迭代模块703，用于根据变换后的误差信号计算约束自适应滤波器的待更新抽头系数向量。
[0074]
结果确定模块704，用于若待更新抽头系数向量满足预设的结果输出条件，将待更新抽头系数向量作为待估计信道的信道系数向量。
[0075]
不难发现，本实施例为与第一实施例相对应的装置实施例，本实施例可与第一实施例互相配合实施。第一实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第一实施例中。
[0076]
值得一提的是，本实施例中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施例中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施例中不存在其它的单元。
[0077]
本技术的第四实施例涉及一种电子设备，如图8所示，包括：包括至少一个处理器801；以及，与至少一个处理器801通信连接的存储器802；其中，存储器802存储有可被至少一个处理器801执行的指令，指令被至少一个处理器801执行，以使至少一个处理器801能够执行上述任一方法实施例所描述的信道的自适应估计方法。
[0078]
其中，存储器802和处理器801采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器801和存储器802的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器801处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传输给处理器801。
[0079]
处理器801负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器802可以被用于存储处理器801在执行操作时所使用的数据。
[0080]
本发明第五实施方式涉及一种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实现上述方法实施例。
[0081]
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0082]
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本技术的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本技术的精神和范围。