带判决反馈的盲最大似然序列估计

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本文提出了一种新型的带有判决反馈的减小状态最大似然序列估计RSSDFPSP,新算法带有两个信道估值器并且可以工作在盲环境下.使用最大似然序列估计(MLSE)来处理信道冲激响应的前导干扰及主径,反馈滤波器处理后尾干扰,并且用PerSurvivingProcesing(PSP)算法来得到MLSE部分的信道冲激响应,信道估值器2得到后尾干扰.计算机模拟表明,这种RSSDFPSP方案在减小MLSE的计算复杂度的同时能最大限度地得到MLSE的性能,是MLSE在计算复杂度与性能之间的较好折中. In this paper, a new type of RSSRPSPS with reduced state maximum likelihood sequence with decision feedback is proposed. The new algorithm has two channel estimators and can work in a blind environment. The maximum likelihood sequence estimation (MLSE) is used to process the preamble interference of the channel impulse response and the main path and the feedback filter to process the tail-end interference. The channel impulse response of the MLSE part is obtained by the Per Surviving Procesing (PSP) algorithm. The channel The estimator 2 gets back-end interference. Computer simulation shows that this RSSDF-PSP scheme can maximize the MLSE performance while reducing the computational complexity of the MLSE, which is a good compromise between the computational complexity and the performance of the MLSE.
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