反针孔摄像头发射线路防窃听算法收敛

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反针孔摄像头来回迭代直到算法收敛，误差最小。因此，在每次防窃听Ghostbuster都会出现解决a ~给定的一个固定ndxf:在这种情况下，错误函数E在a ~月中是凸的。其实，上面的优化就是一个加权最小二乘问题，它有以下内容封闭的解决方案:?劝解为~f给定一个固定的a ~:在这种情况下，错误函数E在~中是非凸的F由复指数引起。然而，如果我们有好的初始估计ndx颗, 在fk附近的一个小区间内，函数在这个区间内变成凸函数，我们可以使用反针孔摄像梯度下降，使其最小化。我们从证明误差函数是凸函数开始给出了良好的初始估计颗。让我们来看一个例子副载波颗。我们的目标是找到~ ndx和a误差函数:我们证明了以下关于误差函数的定理:定理3.1。误差函数E(对于任意α < 2/5, Fk∈[Fk?α， Fk + α]。我们在附录A中提供了上述定理的证明。在这里，我们展示了它背后的直觉。具体来说,我们表明上面的误差函数是负的别名sinc函数，由:防窃听图6为归一化误差函数示意图， fk, a)/N for fk = 16, ak = 1 and N = 64。可以看出，如果初始估计数~用于梯度下降的Fk在内fk±2/5，误差函数为凸函数。因此，我们可以使用梯度下降使误差最小化，反针孔摄像机实现全局最小作为解决方案~但是我们如何获得fk的良好初始估计呢?要做因此，我们利用标准OFDM解码器。具体来说,我们有:fk = k + N?fc /B (12)其中k是子载波在FFT中的整数指标，?fc为载频偏置(CFO)， B为OFDM符号的带宽。OFDM解码自然将包开始处摄像机CFO估计为以及每个数据符号的剩余CFO。我们可以使用图6:单个子载波的归一化误差函数反针孔摄像头当fk = 16, ak = 1, N = 64时。这些防窃听监测的估算得到了很好的初步估算 Fk，我们可以对其进行梯度下降来进一步最小化迭代之间解决的for ~F和求解a ~ ~错误函数是收敛的。捉鬼敢死队对每一个OFDM符号都这样做以便能够重建并减去旁叶，因此，消除工件。3.3总体算法在这一节中，我们整合了Ghostbuster的整体抵消算法。如前所述，捉鬼敢死队表现出色空间维度和频率维度的抵消使用以下步骤: (1)对于信号中的每个包，Ghostbuster解码数据包使用标准OFDM解码获得初始值估计?F从载波频偏估计。(2)对于每个符号，Ghostbuster在求解之间进行迭代加权最小二乘和梯度下降法求解优化问题。。