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针对单载波频域均衡系统中载波频偏估计问题，建立非线性状态空间模型，提出Unscented高斯粒子滤波（UGPF）频偏估计算法．在时间更新中，利用高斯粒子滤波（GPF）对待估状态变量的状态后验及预测概率分布进行高斯近似，压缩重采样处理环节，能有效缓解粒子退化对滤波性能影响；量测更新中，引入Unscented卡尔曼构造重要密度函数，融合最新观测值对粒子样本进行修正，优化滤波算法性能．仿真结果表明，该算法较最大似然（M吐）、标准粒子滤波（SPF）及高斯粒子滤波算法具有更高的估计精度与更快的收敛速度，在非高斯噪声