本文選題：盲均衡 + 盲辨識(shí)　； 參考：《山東農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年05期

【摘要】：本文給出了一種基于二階統(tǒng)計(jì)量的相關(guān)信源盲均衡與辨識(shí)算法,應(yīng)用接收信號(hào)的自相關(guān)矩陣將信道參數(shù)估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為與自相關(guān)矩陣有關(guān)的特征向量求解問題。仿真結(jié)果表明該算法對(duì)輸入為相關(guān)信源的信道辨識(shí)與均衡具有較好的效果,只用較短的觀察數(shù)據(jù)就可以完成系統(tǒng)的辨識(shí),二階算法運(yùn)算量明顯減小,且有效地降低了碼間干擾。
[Abstract]:In this paper, a blind equalization and identification algorithm for correlated sources based on second-order statistics is presented. Using the autocorrelation matrix of received signals, the channel parameter estimation problem is transformed into a eigenvector problem related to the autocorrelation matrix. The simulation results show that the algorithm has a good effect on channel identification and equalization in which the input is a related source. The system identification can be completed with only a short observation data. The second order algorithm can reduce the computational complexity and effectively reduce the inter-symbol interference (ISI).
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)包頭師范學(xué)院;
【基金】：國家自然基金(61163025) 包頭師范學(xué)院青年科學(xué)基金(BSYKJ2011-24) 包頭師院教改課題(BSJG13Y034)
【分類號(hào)】：TN911.5

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1886928