基于二階統(tǒng)計(jì)的盲信道辨識(shí)算法的仿真及性能比較.pdf

1、傳統(tǒng)的盲信道辨識(shí)和均衡都是基于高階統(tǒng)計(jì)算法,從而存在許多弊端.直到九十年代中期,基于二階統(tǒng)計(jì)的線性信道辨識(shí)算法才被提出.目前大概可以分為五種基本算法.有最早的線性預(yù)測(cè)算法(LPA),由于此算法主要取決于信道沖激響應(yīng)的第一個(gè)系數(shù),所以如果該系數(shù)值太小,將會(huì)導(dǎo)致其性能大大降低.在此基礎(chǔ)上又提出了新的改進(jìn)算法,外積分解算法(OPDA),多步線性預(yù)測(cè)算法(MSLP),約束最小輸出能量算法(CMOE),以及最小二乘平滑算法(LSS).這幾種算法都

2、是基于輸出信號(hào)的二階統(tǒng)計(jì)估計(jì)信道響應(yīng)的外積,然后利用特征值分解或是奇異值分解,由外積矩陣得到信道響應(yīng)的估計(jì)值,它們的思路是一致的,但是具體的實(shí)現(xiàn)方法卻不一樣,而該篇論文就是要通過對(duì)它們的分析和仿真,比較這幾個(gè)算法的性能.第一章介紹該技術(shù)的研究背景及發(fā)展?fàn)顩r.第二章詳細(xì)介紹這些算法,以及它們之間的關(guān)系,并比較它們的計(jì)算復(fù)雜度,從而找到相對(duì)步驟最為簡(jiǎn)單的算法.第三章用matlab對(duì)其中的三種算法:LPA,OPDA,CMOE進(jìn)行仿真,通過在不