基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计

来源 :上海师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yp7611

【摘要】

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粒子滤波可以用来处理非线性非高斯问题,而序列重要性重采样算法能较好地解决粒子滤波中的粒子退化问题,由此将序列重要性重采样算法运用于MIMO时变信道进行半盲估计.实验结

【作者】

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石丹凤张静

【机构】

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上海师范大学信息与机电工程学院

【出处】

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上海师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2013年1期

【关键词】

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序列重要性重采样算法 MIMO时变信道半盲估计粒子滤波 the sequential importance resampling algorithm MIM

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粒子滤波可以用来处理非线性非高斯问题,而序列重要性重采样算法能较好地解决粒子滤波中的粒子退化问题,由此将序列重要性重采样算法运用于MIMO时变信道进行半盲估计.实验结果表明:与使用传统的粒子滤波方法相比,基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计方法均方误差和误码率降低,从而改善了接收端的符号检测性能.

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