改进人工蜂群粒子滤波信道估计方法技术

本发明专利技术的目的在于提供改进人工蜂群粒子滤波信道估计方法，包括以下步骤：写出待估计变量的状态方程和观测方程，从建议分布中采样产生初始粒子和相应权值，将初始粒子中随机抽取半数粒子进行优化，计算适应度函数值，并归一化得到概率值，概率值最大的粒子为全局最优点，根据概率值确定粒子的复制数量，复制的粒子要在最优值附近搜索产生新值，搜索要向最优值方向，将产生的新粒子再次计算适应度函数和概率值、并与原粒子比较，若新粒子的概率大则保留，反之放弃，如此迭代，当达到设定迭代次数时停止，将优化后的粒子和剩余的半数初始粒子联合作为粒子滤波的建议分布实现信道估计。本发明专利技术收敛速度快、计算量少、估计精度高。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
１．改进人工蜂群粒子滤波信道估计方法，其特征是：（１）写出待估计变量的状态方程和观测方程，从建议分布中采样产生初始粒子和相应权值：采用一阶ＡＲ模型模拟瑞利衰落信道，状态方程为：Ｈｋ＝ａＨｋ－１＋Ｖｋ－１，观测方程为：Ｙｋ＝ＸｋＨｋ＋Ｗｋ，其中Ｈｋ为ｋ时刻信道状态值，ａ＝Ｊ０（２πｆｄＴｓ），Ｊ０（）为第一类零阶Ｂｅｓｓｅｌ函数，ｆｄＴＳ为归一化多普勒频移，Ｖｋ－１为复高斯白噪声，Ｙｋ为观测值，Ｘｋ为已知发送符号信息，Ｗｋ为高斯噪声；粒子总数为Ｎ，ｋ－１时刻Ｎ个粒子为ｉ＝１，２，·，Ｎ，每个粒子对应的权值为ｉ＝１，２，·，Ｎ，令满足均值为０方差为１的高斯分布，权值均等，满足ｉ＝１，２，·，Ｎ，从建议分布采样得到ｋ时刻的Ｎ个初始粒子，即：将代入状态方程，得到ｉ＝１，２，·，Ｎ，根据观测方程，ｋ时刻权值为（２）将初始粒子中随机抽取半数粒子进行优化，计算每个待优化粒子的适应度函数值，并归一化得到概率值：随机抽取个粒子进行优化（代表向下取整），即：ｊ＝１，２，·，Ｍ，将待优化粒子代入步骤（１）中的观测方程，得到定义适应度函数为：ｊ＝１，２，·，Ｍ，归一化得到概率值：ｊ＝１，２，·，Ｍ；（３）概率值最大的粒子为全局最优点，根据概率值确定粒子的复制数量，复制的粒子要在最优值附近搜索产生新值，搜索要向最优值方向：ｇｂｅｓｔ＝ａｒｇ　ｍａｘ（Ｐｊ），ｇｂｅｓｔ为当前的全局最优解，Ｌｊ为每个粒子复制的个数，ｊ＝１，２，·，Ｍ，复制后的粒子为：ｕ＝１，　２，·，Ｕ，复制后的粒子按下式向最优值方向搜索产生新粒子：ｕ＝１，２，·，Ｕ；ｒ１、ｒ２均为０到１之间的值；（４）将产生的新粒子再次计算适应度函数和概率值、并与原粒子比较，若新粒子的概率大于原粒子则保留新粒子，若新粒子的概率小于原粒子则放弃新粒子，如此反复迭代：将新粒子和原粒子分别代入步骤（２）中计算概率值，取使概率较大的粒子作为本次次迭代产生的新粒子，将新粒子重复步骤（２）、步骤（３），反复迭代；（５）设定步骤（４）的迭代次数，当达到设定迭代次数时停止迭代，将优化后的粒子和步骤（２）中剩余的半数初始粒子联合作为粒子滤波的建议分布实现信道估计。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：梁国龙，韩雅菲，付进，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：93