【摘 要】
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针对经典粒子滤波(PF)算法在MIMO-SCFDE系统时变信道估计中出现权值退化的问题,提出了基于人工免疫粒子滤波(AIPF)算法的MIMO-SCFDE系统时变信道估计方法。该方法将人工免疫
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61671468)
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针对经典粒子滤波(PF)算法在MIMO-SCFDE系统时变信道估计中出现权值退化的问题,提出了基于人工免疫粒子滤波(AIPF)算法的MIMO-SCFDE系统时变信道估计方法。该方法将人工免疫的思想引入到PF算法中,有效缓解了PF算法权值退化的问题,提高了信道估计的精度。仿真结果表明,相比LS算法,Kalman滤波算法以及经典PF算法,AIPF算法在高斯分布噪声环境以及非高斯分布噪声信道环境下均可以得到较低误码率(BER)以及归一化均方误差(NMSE),而且在非高斯分布噪声环境下具有较好的顽健性,可以有效提
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