基于离散正则模型的时变信道盲辨识算法

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以CDMA时变信道离散正则模型为基础,提出了基于改进的矩阵外积分解的时变信道盲辨识算法。算法对传统的矩阵外积分解算法进行修正,使其适应离散正则模型两级盲辨识,并引入了精确的时延阶数估计,克服了现有算法需要预先知道信道时延实际阶数的局限,使其在仅知道信道阶数上界的条件下完成盲辨识。仿真结果表明了该算法的有效性。 Based on the CDMA time-varying channel discrete-time regular model, a blind time-varying channel identification algorithm based on improved matrix integral decomposition is proposed. The algorithm modifies the traditional matrix factorization algorithm to adapt to the two-level blind identification of discrete-time regular models and introduces accurate estimation of the delay order, which overcomes the limitation of prior algorithms that the prior order of channel delay needs to be known So that it can perform blind identification only knowing the upper bound of channel order. Simulation results show the effectiveness of the algorithm.
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