【摘要】：本文根據(jù)單通道接收兩路MPSK混合信號(hào)在過采樣下的基本模型,針對(duì)粒子濾波算法在單通道信號(hào)盲分離中的性能瓶頸以及高復(fù)雜度問題,提出了基于MCMC方法的新算法。該算法對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行過采樣處理,能夠利用更多的波形信息,從而有效抑制噪聲的影響。新算法利用Gibbs采樣估計(jì)MPSK調(diào)制符號(hào)的后驗(yàn)概率,近似實(shí)現(xiàn)了貝葉斯最優(yōu)估計(jì),并利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)參數(shù)的迭代估計(jì)。理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)表明,相對(duì)粒子濾波算法,本文提出的新算法在誤碼率性能以及復(fù)雜度方面具有良好的表現(xiàn)。
[Abstract]:According to the basic model of single channel receiving two MPSK mixed signals under oversampling, a new algorithm based on MCMC method is proposed to solve the performance bottleneck and high complexity of particle filter algorithm in blind separation of single channel signals. The algorithm can oversample the received signal and make use of more waveform information, which can effectively suppress the influence of noise. Using Gibbs sampling to estimate the posteriori probability of MPSK modulation symbol, the Bayesian optimal estimation is approximately realized, and the iterative estimation of parameters is realized by using the least square method. Theoretical analysis and simulation experiments show that the proposed new algorithm has good performance in bit error rate performance and complexity compared with particle filter algorithm.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系;
【基金】：安徽省高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目(KJ2011A275) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471335) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2013ZX03003007)
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2330579