【摘 要】
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针对在低信噪比情况下16APSK信号频偏捕获困难的问题,讨论了一种结合Kalman滤波和最大似然估计的非数据辅助频偏估计算法。该算法对包含载波频偏信息的相位序列进行最大似然
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,石家庄铁道大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51405313)
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针对在低信噪比情况下16APSK信号频偏捕获困难的问题,讨论了一种结合Kalman滤波和最大似然估计的非数据辅助频偏估计算法。该算法对包含载波频偏信息的相位序列进行最大似然频偏估计,通过Kalman滤波,降低了噪声对估计精度的影响。对结合Kalman滤波和最大似然估计的16APSK频偏估计算法进行了仿真。仿真结果表明,在低信噪比条件下,结合Kalman滤波的最大似然频偏估计算法可获得良好的性能。
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