非高斯噪声下RLS信道估计算法：稀疏优化与性能提升

在现代无线通信环境中，传统的信道估计算法通常基于高斯噪声模型，但在实际应用中，非高斯噪声如脉冲噪声的存在会导致噪声特性偏离这一假设。这种情况下，广义高斯分布（GGD）模型更适合描述噪声特性，因为其能够捕捉到噪声衰减的非线性特性。这使得原有的递归最小二乘（RLS）等自适应信道估计算法在处理非高斯噪声时显得力不从心。 针对这一问题，本文提出了一种非高斯噪声环境下的稀疏信道估计算法，它是基于RLS算法的改进版本。该方法的核心在于引入了稀疏约束，通过结合L1-范数和L0-范数，能够在估计过程中挖掘信道的稀疏结构信息。L1范数能促进稀疏性，而L0范数则更接近于理想的零向量，有助于消除噪声的影响。与传统的稀疏LMS、LMF和LMS/F算法相比，标准RLS算法具有更快的收敛速度，因此在此基础上进行优化，可以提升算法性能。 在设计上，提出的算法旨在降低计算复杂度，同时更好地利用多径信道的稀疏特性，从而提高信道估计的准确性和稳定性。通过蒙特卡罗仿真，研究者证明了在各种非高斯噪声环境，特别是GGD噪声模型下，新算法的表现优于标准RLS算法，无论噪声的形状参数如何变化，都能展现出优良的信道估计能力和收敛速度。 这项工作为无线通信系统在非高斯噪声条件下实现高效、准确的信道估计提供了一种新的策略，对于提升通信系统的鲁棒性和性能具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何将这种稀疏RLS技术应用于更复杂的无线通信场景，并与其他先进的信号处理技术相结合，以实现更好的系统性能。