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针对压缩采样匹配追踪信道估计算法需已知稀疏度而稀疏度不易得到这一问题，研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代，能够在有限长度的训练序列下，得到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析，提出了一种稀疏度估计算法，结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势，并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。