压缩感知信道估计算法

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在压缩感知信道估计（Compressed Sensing Channel Estimation，CSC）中，最重要的就是稀疏表示。由于传输信号在两个码块中传播，因此我们可以将信道估计问题表示为一个向量x的稀疏表示问题，这里x是信道的估计参数。具体的，我们可以使用一个矩阵A来将r乘以x得到yx，在这里，x和r是稠密向量，y是一个稀疏数据向量，A是一个稀疏矩阵。矩阵A的行表示R的重构参数。

gamma分布

国计学在CSC问题中，需要解决的关键问题就是在有限的测量结果下如何得到x的最佳稀疏表示（称为可以重构的x）。这一问题可以用最小二乘求解。同时，把信道估计问题表示为最优稀疏表示问题，这种方法可以用l1求解。相比较来说，l1求解得到更优的结果，可以实现更高效和精确的信道估计。

工程管理>温室气体排放

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