(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111493539.1 (22)申请日 2021.12.08 (71)申请人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号哈尔滨工程大学科技处 知识产权办公室 (72)发明人 生雪莉　蔡晨阳　苍思远　董航　 许静　殷敬伟　 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 119/10(2020.01) (54)发明名称 一种极地冰下 水声信道估计方法 (57)摘要 本发明公开了一种极地冰下水声信道估计 方法， 包括： 对RLS算法代价函数引入l0范数约束 得到l0‑RLS； 对l0‑RLS损失函数引入Hampel三段 重降M‑估计函数得到损失函数f(e)， 对损失函数 f(e)进行运算得到权重函数q(e)； 通过脉冲噪声 的方差的估计对Hampel ‑三段重降M估计函数所 设置的三个阈值进行估计更新； 根据估计得到的 三个阈值对权重函数q(e)和增益矩阵k[n]进行 更新； 根据发射信号及接受信号利用更新后的权 重函数q(e)和增益矩阵k[n ]进行信道估计， 得到 信道估计值 判断是否达到采样点 数， 若达 到则结束， 否则返回阈值更新。 本发明提高了对 脉冲噪声抑制能力， 在低信噪比下降低大幅度冰 裂脉冲噪声对信道真值估计影 响的可能性， 提高 了对信道幅度的估计性能。 权利要求书3页 说明书7页 附图4页 CN 114218777 A 2022.03.22 CN 114218777 A 1.一种极地冰下 水声信道估计方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 对RLS算法的代价 函数引入l0范数约束得到l0‑RLS； 步骤2： 对l0‑RLS中的损失函数引入Hampel三段重降M ‑估计函数得到损失函数f(e)， 对 损失函数f(e)进行运 算得到权重函数q(e)； 步骤3： 初始化脉冲噪声为均值 为0， 方差为σ2的高斯白噪声； 步骤4： 通过脉冲噪声 的方差的估计对Hampel ‑三段重降M估计函数所设置的三个阈值 进行估计更新； 步骤5： 根据估计得到的三个阈值对权 重函数q(e)和 增益矩阵k[n]进行 更新； 步骤6： 根据发射信号及接受信号利用更新后的权重函数q(e)和增益矩阵k[n]进行信 道估计， 得到信道估计值 判断是否 达到采样点数， 若达 到则结束， 否则返回步骤4。 2.根据权利要求1所述的一种极地冰下水声信道估计方法， 其特征在于： 步骤1所述l0‑ RLS包括： 代价函数为： 其中λ∈(0,1)为遗 忘因子， 为正则化参数， 为正则项， 为： 其中， K为信道采样点数， η为约束 项常数。 求解代价函数： 求解结果包括： Φ[n]‑1＝ λ‑1(Φ[n‑1]‑1‑k[n]u[n]TΦ[n‑1]‑1) 其中， u[n]为发射信号构成的向量， 代表共轭转置， e[ n]为瞬时估计误差， k[ n]为增益 矩阵， q(e[n])为权重函数， Φ[n]‑1为相关矩阵， vk[n]为约束项， 表示信道的不同采样点数 处的约束值； 初始化算法 m为常数， f(e[i])＝e[i]e[i]*， q(e[n]) ＝1。 3.根据权利要求2所述的一种极地冰下水声信道估计方法， 其特征在于： 步骤2所述对权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114218777 A 2l0‑RLS中的损失函数引入Hampel三段重降M ‑估计函数得到损失函数f(e)， 对损失函数f(e) 进行运算得到权重函数q(e)包括： 损失函数为： 对此损失函数进行运 算得到权重函数q(e)： 其中ξ,Δ,T为Hampel ‑三段重降M估计函数 所设置的三个阈值。 4.根据权利要求3所述的一种极地冰下水声信道估计方法， 其特征在于： 步骤4所述通 过脉冲噪声的方差的估计对Hampel ‑三段重降M估计函数所设置的三个阈值进行估计更新 包括： 阈值表达式为： ξ ＝2.45σ(n),(i.e.,Pr{|e2|＜ ξ }＝0.95) Δ＝2.72σ(n),(i.e.,Pr{|e2|＜Δ}＝0.975) T＝3.03σ(n),(i.e.,Pr{|e|2＜T}＝0.99) 其中， σ2(n)为噪声方差表示： σ2(n)＝0.5[σr2(n)+σi2(n)] 其中， σr2(n)为噪声实部方差， σi2(n)为噪声虚部方差： σr2(n)＝ λσσr2(n‑1)+c(1‑λσ)med(ar(n)) σi2(n)＝ λσσi2(n‑1)+c(1‑λσ)med(ai(n)) 其中， λσ为遗忘因子， ar(n)＝[er2(n)...er2(n‑Nω+1)]T是先验误差信号的实部， ai(n)＝ [ei2(n)...ei2(n‑Nω+1)]T是先验误差信号的虚部， Nω为信道估计窗口长度， med( ·)为中值 滤波器， c是保证估计一 致的有效样本校正因子 。 5.根据权利要求4所述的一种极地冰下水声信道估计方法， 其特征在于： 步骤5所述根 据估计得到的三个阈值对权 重函数q(e)和 增益矩阵k[n]进行 更新包括： 权重函数q(e)为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114218777 A 3