【摘 要】
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针对现有正交频分复用（OFDM）系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM
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针对现有正交频分复用（OFDM）系统高斯粒子滤波频偏估计算法复杂度高、实时性较差的不足,结合OFDM系统状态空间线性非线性混合的特点,提出了一种新的基于混合高斯粒子滤波的OFDM频偏估计算法。该算法采用状态空间模型对其进行了建模分析,通过将卡尔曼滤波与高斯粒子滤波相结合,在时间更新阶段直接更新高斯分布参数代替逐个粒子更新,在量测更新阶段采用线性变换法生成采样粒子群代替传统高斯采样过程,降低了滤波复杂度,避免了粒子退化和贫化问题。仿真实验和分析表明,该算法在保证滤波精度、快速收敛的同时有效地减少了算法运行时
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