24、无线通信与图像隐写技术研究

无线通信与图像隐写技术研究

1. 无线通信中的信道估计

在FDD大规模MIMO结构的信道估计中，涉及到诸多复杂的理论和算法。对于收敛情况，当稀疏信号 $s$ 不等于 $P$ 时，有 $D = D > s + D - D > s$ ，其中 $D > s$ 表示按F - 范数最大的子矩阵 ${Dl}_{L l = 1}$ ，此时表达式 $Y = ψ D > s + ψ(D - D > s) + W = ψ D > s + W’$ ，且 $W’ = ψ(D - D > s) + W$ 。当 $s$ 支持的 $s$ 稀疏矩阵与 $D$ 的真实支持集 $T$ 满足 $s ∩ T ≠ ∅$ （$∅$ 为 null 集）时，可减少稀疏级别 $s + 1$ 收敛时的迭代次数。

1.1 ASSP算法的计算复杂度

ASSP算法在每次迭代中的复杂度与多个因素相关。其中，$MG$ 表示时空导频方案，是自适应的。相关复杂度操作的比率是主要因素，随后是支持合并、 $\pi3(.)$ 操作或范数操作。Moore - Penrose矩阵的更新与这些操作成反比，参数分别为 $2.3×10^{-2}$ 、$1.7×10^{-6}$ 、$5.7×10^{-5}$ 和 $2.3×10^{-2}$ 。其主要计算复杂度体现在Moore - Penrose矩阵操作，反演复杂度为：
[
\frac{2Np(MGs)^2 + (MGs)^3}{3}
]

1.2 仿真结果与分析

仿真研究用于评估所提出的信道估计方案的性能，初始仿真参数如下表所示：
| 仿真参数 | 值 |
| — | — |