同频混合信号参数联合最大似然递归估计

何晓霜; 瞿孟虹; 游凌

doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

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同频混合信号参数联合最大似然递归估计

何晓霜, 瞿孟虹, 游凌

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何晓霜, 瞿孟虹, 游凌. 同频混合信号参数联合最大似然递归估计[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

引用本文:

何晓霜, 瞿孟虹, 游凌. 同频混合信号参数联合最大似然递归估计[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

HE Xiao-shuang, QU Meng-hong, YOU Ling. Joint ML Iterative Estimation of Carrier Frequency, Phase, Channel for Co-Frequency Signals[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

Citation:

HE Xiao-shuang, QU Meng-hong, YOU Ling. Joint ML Iterative Estimation of Carrier Frequency, Phase, Channel for Co-Frequency Signals[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

同频混合信号参数联合最大似然递归估计

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

详细信息

中图分类号: TN95

Joint ML Iterative Estimation of Carrier Frequency, Phase, Channel for Co-Frequency Signals

摘要: 为提高成对载波多址(PCMA)模式下参数估计精度，简化实现流程，提出一种混合信号条件下频偏、相偏、信道联合估计算法。该算法基于最大似然准则，利用数据辅助技术，推导出联合参数估计显性表达式，并给出递归求解方法。对该算法估计性能进行的定量分析表明，估计性能逼近混合信号条件下克拉美罗界(Cramer-Rao bound)，能适应频率选择性信道。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。
- 联合估计 /
- 克拉美罗界 /
- 同频干扰 /
- 最大似然

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同频混合信号参数联合最大似然递归估计

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

刊出日期: 2015-06-15

中图分类号: TN95

关键词:

摘要: 为提高成对载波多址(PCMA)模式下参数估计精度，简化实现流程，提出一种混合信号条件下频偏、相偏、信道联合估计算法。该算法基于最大似然准则，利用数据辅助技术，推导出联合参数估计显性表达式，并给出递归求解方法。对该算法估计性能进行的定量分析表明，估计性能逼近混合信号条件下克拉美罗界(Cramer-Rao bound)，能适应频率选择性信道。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。

English Abstract

何晓霜, 瞿孟虹, 游凌. 同频混合信号参数联合最大似然递归估计[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

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何晓霜, 瞿孟虹, 游凌. 同频混合信号参数联合最大似然递归估计[J]. 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 339-343. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.004

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