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1、粒子濾波技術(shù)對(duì)非線性系統(tǒng)和非高斯環(huán)境噪聲適應(yīng)性強(qiáng)、濾波算法簡(jiǎn)單以及不受估計(jì)參數(shù)維數(shù)影響,可以很好的解決多參數(shù)估計(jì)中存在的非線性和非高斯的問(wèn)題。平坦衰落信道下多參數(shù)聯(lián)合估計(jì),用傳統(tǒng)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)性能較低,有時(shí)還需要發(fā)送訓(xùn)練序列。因此,應(yīng)用粒子濾波方法研究平坦衰落信道下的多參數(shù)聯(lián)合估計(jì)有十分重要的意義。本文的主要工作概括如下:
1.在已知統(tǒng)計(jì)特性的平坦衰落信道下,比較了普通的粒子濾波算法和混合卡爾曼濾波(MKF)算法的性能,結(jié)果表明
2、:無(wú)論系統(tǒng)干擾噪聲是高斯的還是非高斯的,MKF采用較少的粒子數(shù)可以達(dá)到近似普通的粒子濾波的性能。
2.在未知統(tǒng)計(jì)特性的平坦衰落信道下,系統(tǒng)干擾噪聲為非高斯噪聲時(shí),推導(dǎo)了基于混合重要性函數(shù)的MKF盲檢測(cè)算法,在變粒子數(shù)盲檢測(cè)算法和進(jìn)化粒子濾波盲檢測(cè)算法中應(yīng)用到。
3.在未知統(tǒng)計(jì)特性的平坦衰落信道下,提出了一種變粒子數(shù)盲檢測(cè)算法。首先,利用基于混合重要性函數(shù)的MKF盲檢測(cè)算法(較多粒子)估計(jì)信道的模型參數(shù),然后應(yīng)用改進(jìn)隨
3、機(jī) M檢測(cè)算法(較少粒子)檢測(cè)碼元。變粒子數(shù)盲檢測(cè)器的優(yōu)點(diǎn)是復(fù)雜度低,不需要發(fā)送訓(xùn)練序列;其缺點(diǎn)是如果信道模型參數(shù)是變化的,需要在不同的算法之間切換。仿真結(jié)果表明變粒子盲檢測(cè)器,具有良好的性能,并且總體復(fù)雜度低。
4.在未知統(tǒng)計(jì)特性的平坦衰落信道下,提出了基于進(jìn)化粒子濾波盲檢測(cè)算法來(lái)緩解樣本貧化現(xiàn)象的影響。重采樣后,采用進(jìn)化粒子濾波算法來(lái)改善信道模型參數(shù)樣本集的多樣性。無(wú)論系統(tǒng)干擾噪聲是高斯的還是非高斯的,仿真結(jié)果顯示了算法的
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