基于隐式训练和加权最小二乘的迭代信道估计

张桦; 朱近康

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基于隐式训练和加权最小二乘的迭代信道估计

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用隐式训练即在发送端将周期非随机序列直接迭加到数据序列上的方式,在接收端同时利用接收序列的一、二阶统计特性,得到一种新的针对FIR时不变或慢变信道的迭代信道估计算法.改进算法的估计误差小于使用一阶统计特性算法的估计误差,同时接收信号中随机部分的自相关矩阵的正定特性决定了迭代的鲁棒性.仿真结果表明:选用适当的迭代初值,可使迭代信道估计算法快速收敛,且MSE性能优于只利用一阶统计特性的算法.同时给出了发送功率恒定情况下,采用该方法时的BER性能.

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来源
《华中科技大学学报：自然科学版》 |2008年第4期|13-16|共4页
作者
张桦; 朱近康;
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作者单位

中国科学技术大学电子工程与信息科学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信道均衡;
关键词
无线通信; 信道估计; 隐式训练; 加权最小二乘;

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