多天線多維時(shí)變信道參數(shù)的重要性重采樣方法研究.pdf

1、本文闡述了無線信道的衰落特性、多天線時(shí)變信道狀態(tài)空間模型和序列重要性重采樣算法，主要研究多天線多維時(shí)變信道參數(shù)的重要性重采樣方法，對基于序列重要性重采樣算法的多天線時(shí)變信道增益和頻偏聯(lián)合估計(jì)的重要性重采樣方法進(jìn)行理論分析和仿真驗(yàn)證比較。主要包括以下三點(diǎn)內(nèi)容:
　　 1.介紹序列重要性重采樣算法的理論基礎(chǔ)和原理，并借鑒多天線多維時(shí)變信道空間模型，在此基礎(chǔ)上分析研究多天線多維時(shí)變信道參數(shù)的重要性重采樣方法。
　　 2.從重采

2、樣質(zhì)量和計(jì)算復(fù)雜度兩方面對四種基本的重要性重采樣方法進(jìn)行理論分析和比較，并通過數(shù)值仿真對四種算法的均方估計(jì)誤差和計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行比較。結(jié)果表明，系統(tǒng)重要性重采樣算法的均方誤差最小且計(jì)算復(fù)雜度最低。由于重采樣會帶來樣本枯竭多樣性丟失新的問題，所以對改進(jìn)的重要性重采樣方法進(jìn)行總結(jié)，并針對其中的部分分層重采樣給出了一種改進(jìn)方法—改進(jìn)的部分分層重采樣，并通過仿真將改進(jìn)算法與系統(tǒng)重采樣算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明，改進(jìn)方法不僅計(jì)算復(fù)雜度更低且均方誤差更小