一种稀疏度估计的方法及装置制造方法
【专利摘要】本发明提供了一种稀疏度估计的方法及装置，适用于信号处理【技术领域】，所述方法包括：根据计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个用户终端设备，获取当前迭代步骤所需的采样点，根据当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果；根据联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。本发明使得在信噪比条件较差且无任何先验信息的实际应用场景下，仍然可以有效执行准确的稀疏度估计，同时最小化系统总采样开销。
【专利说明】一种稀疏度估计的方法及装置
【技术领域】
[0001]本发明属于信号处理【技术领域】，尤其涉及一种稀疏度估计的方法及装置。
【背景技术】
[0002]在现有技术中，大多假设信号的稀疏度(稀疏系数向量中非零元素的个数)是预先已知的，并根据该稀疏度作为先验信息来选取为确保正确重建原信号所需收集的采样点的个数。然而在实际应用中，信号的稀疏度这一先验信息有可能是受限的。例如，在认知无线电(Cognitive Radio, CR)宽带频谱检测应用场景中，由于CR用户频谱检测节点处宽带接收信号的稀疏度直接取决于授权用户(PU，Primary User)的频谱占用情况，但是由于I3U系统与CR系统之间通常无直接交互信息，通常不得不采用稀疏度的最大统计量(即最大稀疏度)代替实际稀疏度去确定为重建原信号所需的采样点的个数。为解决以上所述稀疏度先验信息受限这一问题，目前，提出了稀疏度估计(SOE, Sparsity Order Estimation)的概念和方法。
[0003]现有稀疏度估计的技术方案中，通常由单个用户根据最大稀疏度这一受限先验信息Smax来确定所需采样点的个数，并对实际稀疏度Snz进行单个用户的单步稀疏度估计，现有技术存在以下问题:
[0004]1、在实际应用中通常信噪比较低，在低信噪比场景下，单个用户稀疏度估计通常会由于噪声的严重影响而无法对信号的稀疏度进行正确估计。
[0005]2、现有的单步稀疏度估计方法，需要根据最大稀疏度Smax确定采样点的个数以对实际稀疏度Snz进行估计，因为Snz〈Smax而且所需采样开销是稀疏度的增函数，所以由Smax所确定的采样点的个数将大于实际所需的采样点的个数，导致稀疏度估计中存在采样开销浪费。
[0006]3、而当实际系统内无任何假设先验信息时，现有单步稀疏度估计方法将无法确定所需采样点的个数以对实际稀疏度进行正确估计，使现有方法无法有效执行。
[0007]综上，如何实现在低信噪比且无任何先验信息场景下仍然可以对稀疏信号进行正确地稀疏度估计，同时减少系统内总采样开销是稀疏度估计中亟待解决的问题。
【发明内容】
[0008]本发明实施例的目的在于提供一种稀疏度估计的方法，旨在解决在低信噪比且无任何先验信息场景下无法对稀疏信号进行正确地进行稀疏度估计以及系统总采样开销较大的问题。
[0009]为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案:
[0010]本发明实施例是这样实现的，一种稀疏度估计的方法，所述方法包括:
[0011]计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0012]根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0013]接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0014]根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0015]根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息；
[0016]根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
[0017]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计的方法，所述方法包括:
[0018]接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0019]根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据；
[0020]将所述采样数据上报系统。
[0021]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计的装置，所述装置包括:
[0022]计算单元，用于计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0023]发送单元，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0024]接收单元，用于接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0025]生成单元，用于根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0026]估计单元，用于根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息；
[0027]判决单元，用于根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
[0028]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计的装置，所述装置包括:
[0029]接收单元，用于接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0030]采样单元，用于根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据；
[0031]上报单元，用于将所述采样数据上报系统。
[0032]本发明实施例与现有技术相比，有益效果在于:计算当前迭代步骤所需的采样点的个数，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个用户终端设备，获取当前迭代步骤所需的采样点，根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数，根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果；根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。本发明实施例实现综合利用系统对同一待观测信号的多个观测向量的联合稀疏性，以及多步迭代过程中的学习增益，使得在信噪比条件较差且无任何先验信息的实际应用场景下，仍然可以有效执行准确的稀疏度估计，同时最小化系统总采样开销。
【专利附图】
【附图说明】
[0033]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0034]图1是本发明实施例一提供的稀疏度估计的方法的实现的流程图；
[0035]图2是本发明实施例二提供的稀疏度估计的方法的实现的流程图；
[0036]图3是本发明实施例三提供的稀疏度估计的方法的实现的流程图；
[0037]图4是本发明实施例四提供的稀疏度估计的装置的结构图；
[0038]图5是本发明实施例四提供的稀疏度估计的装置的结构图；
[0039]图6是本发明实施例六提供的稀疏度估计的装置的结构图。
【具体实施方式】
[0040]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0041]本发明实施例提供了一种稀疏度估计方法，所述方法包括:
[0042]计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0043]根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0044]接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0045]根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0046]根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息；
[0047]根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
[0048]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计方法，所述方法包括:
[0049]接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0050]根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据；[0051]将所述采样数据上报系统。
[0052]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计装置，所述装置包括:
[0053]计算单元，用于计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0054]发送单元，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0055]接收单元，用于接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0056]生成单元，用于根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0057]估计单元，用于根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息；
[0058]判决单元，用于根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
[0059]本发明实施例还提供了一种稀疏度估计装置，所述装置包括:
[0060]接收单元，用于接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0061]采样单元，用于根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据；
[0062]上报单元，用于将所述采样数据上报系统。
[0063]以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述:
[0064]实施例一
[0065]图1示出了本发明实施例一提供的稀疏度估计的方法的实现流程图，详述如下:
[0066]在SlOl中，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0067]在S102中，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0068]在S103中，接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0069]本实施例中，发送采样指令至多个终端设备，接收各本地终端设备上报的采样数据，实现通过多个终端设备联合获取采样点。
[0070]在S104中，根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0071]在S105中，根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息；
[0072]在S106中，根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
[0073]本实施例中，S106具体为:根据所述联合稀疏度估计的结果，判断所述联合稀疏度估计结果是否满足终止判决条件，若是，则终止联合稀疏度估计，并输出稀疏度估计结果，若否，则执行步骤S101。
[0074]本实施例中，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个用户终端设备，获取当前迭代步骤所需的采样点，根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数，根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果；根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。本发明实施例实现综合利用系统对同一待观测信号的多个观测向量的联合稀疏性，以及多步迭代过程中的学习增益，使得在信噪比条件较差且无任何先验信息的实际应用场景下，仍然可以有效执行准确的稀疏度估计，同时最小化系统总采样开销。
[0075]实施例二
[0076]本发明实施例应用场景可以为基站和基站对应的多个本地用户终端构成的系统，其中假设有J个本地用户终端，以下通过系统内的基站侧和用户终端侧对稀疏度估计的方法进行说明，但本发明实施例稀疏度估计的方法的应用场景不以此为限，图2示出了本发明实施例二提供的稀疏度估计的方法的实现流程图，详述如下:
[0077]在S201中，参数初始化；
[0078]本实施例中，初始化的参数包括:上一迭代步骤的稀疏度估计值&，当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点的个 数Mpt，基站启动后，由于无任何先验信息，基站首先从较小的初始值开始初始化，从而避免初始化值大于实际稀疏度而造成的不必要采样开销，例如可以初始化& =? ,其中，其中Stl为预设的稀疏度初始值，Stl可以为0，所述&对应的非零元素的位置知/?的初始值为空集{0丨^Suppp ={0}，Mpt=0。
[0079]在S202中，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数；
[0080]本实施例中S202具体可以为:根据上一迭代步骤的稀疏度估计值&、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点的个数Mpt、预设的相邻两次迭代步骤的采样点的个数最小增量△，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数凡，具体如下:
[0081]Mr = max I Μ(,^ )，Mpt +A}-M
[0082]其中，max{.，.}为取最大值操作，M(.)为稀疏度估计所需采样点的个数计算函数，M(A) = \SP \og(N/Sp + 2) + 3l，其中N为信号维度，「.]为向上取整操作。
[0083]本实施例中，对于相邻两次迭代步骤，可以设置相同的Λ，即对于整个迭代过程使用一个Λ，也可以设置不同的Λ，即对于整个迭代过程使用多个Λ，例如，在迭代过程开始时，可以将Λ值设置的大一些，而在接近估计值时，可以将Λ值设置的小一些。
[0084]在S203中，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个用户终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；
[0085]本实施例中，各本地用户终端设备根据所述采样指令，调度自身的采样资源以获取采样数据，其中采样资源可以是本地用户终端设备的软件、硬件等可以用于进行采样的资源。
[0086]本实施例中，预设调度策略可采用:第一调度策略:所有系统内的本地用户平均分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数，例如，第j个本地用户将被分配获取M =「M,./Jl个本步所需的采样点的个数，或者，第二调度策略:根据系统内的本地用户的性能，按照权重分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数，其中，本地用户的性能可以包括:本地用户对应的信道质量、处理能力及电池功耗等，例如，可以分配第j个本地用户ikf =「a,M,.1个本步所需的采样点的个数，其中％为第j个本地用户分配权重，当第j个本地用户的信道质量、处理能力及电池功耗较好时，则％较大，反之则较小，且满足Σ j α j=1。
[0087]本实施例中，S203具体可以为:基站根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略发送采样指令至系统内各本地用户终端设备，以使系统内各本地用户终端设备开始执行低速采样，根据分配的需要获取的采样点的个数，获得本地采样数据，并将该采样数据上报给基站。由于系统内各个本地用户终端设备仅负责本地低速采样，并将经低速采样获得的采样数据上报基站，由基站进行采样点的个数计算更新、资源调度、稀疏度估计、比较判决等操作，因此，可降低本地节点的计算复杂度和能耗，进而增加系统的运营寿命。
[0088]其中，采样指令可以包括:每个本地用户在执行低速采样时所需采集的采样点的个数以及每个本地用户终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列，以第j个本地用户接收的指令为例，其接收的指令为:第j个本地用户在执行低速采样时所需采集的采样点的个数为My，以及本地用户终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列。
[0089]为了便于用户理解，对本地用户终端设备对待观测信号进行低速采样进行说明，以第j个本地用户终端设备为例，其对待观测信号进行低速采样所获得的采样数据为:
[0090]Yj = OjX+rij, j=l,...，J,
[0091]其中，X为待观测稀疏信号，由一个NX I的向量表不，Φ」为低速米样矩阵，由一个MyXN的随机矩阵表示(Mq〈〈N)，在实际应用中可供选用的低速采样矩阵包括:高斯矩阵、贝努力矩阵、模拟信息转换矩阵(Analog-to-1nformation Conversion, AIC)等,矩阵元素可根据基站发送的随机种子序列并按照某一矩阵类型所涉及的具体分布规则来生成(例如，若选用高斯矩阵，则是按照高斯分布来生成低速采样矩阵的各个元素)，r^_为第j个本地用户终端设备处的噪声，由一个MyXl的向量表示，Yj为第j个本地用户终端设备所获得的本地采样数据，由一个MyX I的向量表示并由各个本地用户终端设备将该采样数据上报给基站。
[0092]对于待观测稀疏信号X，其在某一变换空间的一组正交基上对应的系数向量是稀疏的，因此，待观测稀疏信号X可以表示为:
[0093]X=Ψ Θ
[0094]其中，Θ为NX I的系数向量，且该系数向量中非零元素的个数S远远小于信号向量的维度N (S〈〈N，即稀疏性)，其中，S的大小即为信号的稀疏度，是本发明实施例技术方案所要估计的未知量，Ψ为NXN的稀疏表示矩阵(其各个列向量即称为变换空间的一组正交基)，稀疏表示矩阵的类型取决于具体的实际应用，例如:在认知无线电(CognitiveRadio, CR)系统中由于信号稀疏性体现在频域所以稀疏表示矩阵是一个离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)矩阵，在图像应用中通常为一个小波变换矩阵或离
散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)矩阵，即，x和Θ是--对应的，是同一信
号的两种表不。
[0095]在S204中，接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点；
[0096]本实施例中，由基站收集各个本地用户终端上报的采样数据，为合理有效利用多步迭代中系统所获的全部采样数据，在收集第k步获得的Mr个本步系统采样点后，还同时保留k步以前所有k-l步中采集的所有Mpt个采样点。
[0097]在S205中，根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数；
[0098]本实施例中，由于各个本地用户终端的观测目标均为同一稀疏信号，通过综合利用多个本地用户终端对同一稀疏信号的多个观测向量的内在联合稀疏性，以及多步迭代过程中的采样累加性，由基站侧建立基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数如下:
【权利要求】
1.一种稀疏度估计的方法，其特征在于，所述方法包括: 计算当前迭代步骤所需的采样点的个数； 根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列； 接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点； 根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数； 根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息； 根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设调度策略为: 第一调度策略:所有系统内的本地用户平均分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数；或者 第二调度策略:根据系统内的本地用户的性能，按照权重分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数。
3.如权利要求1所述的方`法，其特征在于，所述计算当前迭代步骤所需的采样点的个数具体为: 根据上一迭代步骤的稀疏度估计值&、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点的个数Mpt、预设的相邻两次迭代步骤的采样点的个数最小增量Λ，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数队，具体如下: Mr 二 max )，Mp, + Aj.- Mpt 其中，max{.，.}为取最大值操作，M(.)为稀疏度估计所需采样点的个数计算函数，M(5V) = \SP log(N/Sp + 2) + 3")，其中N为信号维度，「.]为向上取整操作。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决之前，所述方法还包括: 判断当前稀疏度估计结果是否出现异常； 当判断所述当前稀疏度估计结果出现异常时，跳转执行根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个用户终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，以进行新一次联合稀疏度估计； 当判断所述当前稀疏度估计结果未出现异常时，则执行根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决具体为: 判断当前稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息与上一次稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息是否一致；若是，则终止联合稀疏度估计，并输出稀疏度估计结果； 若否，则跳转执行计算当前迭代步骤所需的采样点的个数，以进行新一次联合稀疏度估计。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决具体为: 判断当前稀疏度估计值与上一次稀疏度估计值是否相等； 若不相等，则跳转执行计算当前迭代步骤所需的采样点的个数，以进行新一次联合稀疏度估计； 若相等，判断当前稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息与上一次稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息是否一致； 若一致，则终止联合稀疏度估计，并输出稀疏度估计结果； 若不一致，则跳转计算当前迭代步骤所需的采样点的个数，以进行新一次联合稀疏度估计。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数具体为:
8.一种稀疏度估计的方法，其特征在于，所述方法包括: 接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列； 根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据； 将所述采样数据上报系统。
9.一种稀疏度估计的装置，其特征在于，所述装置包括: 计算单元，用于计算当前迭代步骤所需的采样点的个数； 发送单元，根据所述计算的采样点的个数及预设调度策略，发送采样指令至多个终端设备，以使终端设备根据所述采样指令，执行采样以获取采样数据，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列； 接收单元，用于接收各本地终端设备上报的采样数据，作为获取的当前迭代步骤所需的采样点； 生成单元，用于根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数； 估计单元，用于根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果，所述结果包括:待观测稀疏信号的稀疏度估计值和所述稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息； 判决单元，用于根据 所述联合稀疏度估计的结果，对所述联合稀疏度估计进行终止判决。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预设调度策略为: 第一调度策略:所有系统内的本地用户平均分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数；或者 第二调度策略:根据系统内的本地用户的性能，按照权重分配系统当前迭代步骤所需的采样点的个数。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述计算单元，具体用于根据上一迭代步骤的稀疏度估计值&、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点的个数Mpt、预设的相邻两次迭代步骤的采样点的个数最小增量△，计算当前迭代步骤所需的采样点的个数凡，具体如下:
V = max !Μ(Λ',;), Mp.+ Δ) -Mpt 其中，max{.，.}为取最大值操作，M(.)为稀疏度估计所需采样点的个数计算函数，M(5V) =「& log(N/ &P + 2) + 3]，其中N为信号维度，Π为向上取整操作。
12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，装置还包括: 异常判断单元，用于判断当前稀疏度估计结果是否出现异常，当判断所述当前稀疏度估计结果出现异常时，则启动发送单元，以进行新一次联合稀疏度估计，当判断所述当前稀疏度估计结果未出现异常时，启动判决单元。
13.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述判决单元，具体用于判断当前稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息与上一次稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息是否一致，若是，则终止联合稀疏度估计，并输出稀疏度估计结果，若否，则启动计算单元，以进行新一次联合稀疏度估计。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述判决单元，具体用于判断当前稀疏度估计值与上一次稀疏度估计值是否相等； 若不相等，则启动计算单元，以进行新一次联合稀疏度估计； 若相等，判断当前稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息与上一次稀疏度估计值对应的非零元素的位置信息是否一致； 若一致，则终止联合稀疏度估计，并输出稀疏度估计结果； 若不一致，则启动计算单元，以进行新一次联合稀疏度估计。
15.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述生成单元根据所述当前迭代步骤所需的采样点、当前迭代步骤之前所有迭代步骤采集的采样点、及待观测稀疏信号的多个观测向量，生成基于L1/L2混合范数和多步累加最小均方误差的目标函数具体为: 其中，Yk-!, j为第j个本地用户在当前第k次迭代步骤之前所有k-l次迭代步骤中采集的所有采样点的累加向量，YhL7 =[yf...，<,]'其中T为转置操作，ω,μ为第j个本地用户在当前第k次迭代步骤之前所有k-l次迭代步骤中所用的采样矩阵的累加矩阵，=[#^,...^^7,7^.为第j个本地用户在当前第k次迭代步骤中采集的采样点向量，Olu为第j个本地用户在当前第k次迭代步骤中所用的采样矩阵，ω为折中稀疏性和误差的权重值，Θ为NXl的待观测信号向量且该向量中非零元素的个数远远小于信号向量的维度N，Ψ为NXN的稀疏表示矩阵，J为本地用户的个数，Θ ^为由待观测信号Θ对应的各个观测向量，?为由各Θ J故列向量组成的矩阵，j e [I, -, J], 为Θ ^中的第η个元素，为待观测稀疏信号的`多个观测向量的联合估计值； 所述估计单元，根据所述目标函数，对待观测稀疏信号进行联合稀疏度估计，并获取联合稀疏度估计的结果具体为: 其中，4为当前待观测稀疏信号的稀疏度估计值为所述稀疏度估计值i对应的非零元素的位置信息,知…,?为瓦个非零元素对应的位置索引，λ为稀疏度判决门限。
16.一种稀疏度估计的装置，其特征在于，所述装置包括: 接收单元，用于接收系统发送的采样指令，所述采样指令包括:终端设备需要获取的采样点的个数及终端设备用于生成采样矩阵的随机种子序列；采样单元，用于根据所述采样指令，终端设备执行采样以获取采样数据；上报单元，用于将所述采样数据上报系统。
【文档编号】H04L1/00GK103490848SQ201210194903
【公开日】2014年1月1日 申请日期:2012年6月13日 优先权日:2012年6月13日
【发明者】王悦 申请人:华为技术有限公司