基于二階統(tǒng)計的盲信道辨識算法的仿真及性能比較.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、傳統(tǒng)的盲信道辨識和均衡都是基于高階統(tǒng)計算法,從而存在許多弊端.直到九十年代中期,基于二階統(tǒng)計的線性信道辨識算法才被提出.目前大概可以分為五種基本算法.有最早的線性預測算法(LPA),由于此算法主要取決于信道沖激響應的第一個系數,所以如果該系數值太小,將會導致其性能大大降低.在此基礎上又提出了新的改進算法,外積分解算法(OPDA),多步線性預測算法(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、是基于輸出信號的二階統(tǒng)計估計信道響應的外積,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的估計值,它們的思路是一致的,但是具體的實現方法卻不一樣,而該篇論文就是要通過對它們的分析和仿真,比較這幾個算法的性能.第一章介紹該技術的研究背景及發(fā)展狀況.第二章詳細介紹這些算法,以及它們之間的關系,并比較它們的計算復雜度,從而找到相對步驟最為簡單的算法.第三章用matlab對其中的三種算法:LPA,OPDA,CMOE進行仿真,通過在不

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