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通过分析超宽带信道本身特性，利用混沌序列良好的随机性，提出一种基于Logistic混沌序列的超宽带信道估计方法。通过Logistic映射产生伪随机序列，对准托普利兹矩阵进行正交变换，产生新的改进型矩阵，并将该矩阵作为压缩感知的测量矩阵，建立贝叶斯压缩感知数学模型对超宽带信道进行估计。仿真结果表明，在同等的实验条件下，与传统的重构算法相比，该方法具有更高的抗噪声性能和重构精度。