盲最大似然序列估计算法的研究

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盲均衡是指能够不借助训练序列,仅利用接收序列本身的先验信息就能均衡信道特性,使均衡器的输出序列尽量逼近发送序列的一种新型自适应均衡算法。它是移动通信系统中抗衰落的三大技术之一,也是通信和信号处理领域的前沿课题,在通信,声纳,雷达,地震勘探,生物医学工程,控制工程等领域中得到广泛应用。盲最大似然序列估计算法是一种主要的盲均衡算法,现已成为当前国内外的研究热点。 本文所做的主要工作: (1) 系统地研究了盲最大似然序列估计算法的现状,首次将其归纳为基于Viterbi算法、基于逐个幸存处理、基于最大期望算法和基于M算法的盲最大似然序列估计算法。 (2) 分析比较了传统的LMS盲最大似然序列估计算法和RLS盲最大似然序列估计算法,推导了算法形式,分析了算法的性能,并进行了计算机仿真。 (3) 针对现有LMS和RLS盲最大似然序列估计算法复杂度高的缺陷,提出了sign-LMS盲最大似然序列估计算法,该算法使用了硬限
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