稀疏信号处理在信道估计中的应用

用Matching Pursuit和采用约束优化的算法。这两类算法都收敛于指定信道稀疏先验分布下的最大后验概率解，并可获得较好性能。然而，这两类方法在收敛过程中会产生结果错误或收敛错误。正是在这种情况下，提出了稀疏贝叶斯斯学习，可以避免这两种错误。稀疏贝叶斯学习通过假设参数化高斯分布信道
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