非高斯噪声环境下基于RLS的稀疏信道估计算法

现有的信道估计算法大多是基于高斯噪声模型假设。然而在实际无线通信环境中,常常出现脉冲噪声使得噪声不再满足高斯模型,而是满足一种广义高斯分布(GGD)噪声模型。采用传统的自适应信道估计算法(如递归最小二乘(RLS)算法)无法抑制这种非高斯噪声的干扰。对此提出一种可抑制非高斯噪声干扰的RLS信道估计算法。该算法通过在标准RLS算法中引入两种稀疏约束函数(L1-范数和L0-范数)来有效地挖掘稀疏结构信息。通过蒙特卡罗仿真,验证了提出的信道估计算法的估计性能比标准RLS算法更好。