【摘 要】
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粒子滤波是一种基于蒙特卡罗模拟和贝叶斯递推的估计方法,可以很好地解决非线性非高斯状态模型的多参数估计。本文主要研究了粒子滤波方法在无线通信信道中的盲均衡,基于粒子
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粒子滤波是一种基于蒙特卡罗模拟和贝叶斯递推的估计方法,可以很好地解决非线性非高斯状态模型的多参数估计。本文主要研究了粒子滤波方法在无线通信信道中的盲均衡,基于粒子滤波理论的盲均衡方法与其它均衡方法相比,优点在于它不需要对当前的估计参数化,而是利用离散的随机测度来对期望分布进行近似。论文主要工作概括如下: 1.参照粒子滤波在未知统计特性的平坦衰落信道下的状态空间模型,提出了频率选择性衰落信道下的动态状态空间模型。 2.在已知统计特性的频率选择性衰落信道下,提出了遗传粒子滤波均衡器,并将它与基于最优重要性函数的粒子滤波均衡器做了比较,仿真结果表明:无论系统噪声是高斯噪声还是非高斯噪声,遗传粒子滤波均衡器都具有良好的性能。 3.在未知统计特性的频率选择性衰落信道下,提出了进化粒子滤波盲均衡器,并将它与基于混合重要性函数的粒子滤波盲均衡器、基于平滑核的粒子滤波盲均衡器、变粒子数粒子滤波盲均衡器作了比较,仿真结果表明:无论系统噪声是高斯噪声还是非高斯噪声,进化粒子滤波盲均衡器性能优于基于平滑核的粒子滤波盲均衡器和基于混合重要性函数的粒子滤波盲均衡器,当信噪比较低时变粒子数粒子滤波盲均衡器的性能较好,但是随着信噪比的增加,进化粒子盲滤波均衡器的性能优于变粒子数粒子滤波盲均衡器的性能。
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