利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法

发布时间：2017-12-22 07:06

  本文关键词：利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法　出处：《西安交通大学学报》2015年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对最大似然时延估计算法的峰值搜索计算复杂度较高且容易陷入局部收敛,造成估计误差较大的问题。提出了一种利用蒙特卡罗的最大似然时延估计(MCML)算法。首先利用信道频域响应估计矢量建立似然函数;然后把时延估计问题转化为求解随机变量的期望问题,将采用指数化似然函数构造的标准化概率密度函数趋近于冲激函数,使得随机变量的方差趋近于零;最后采用蒙特卡罗方法对随机变量进行抽样,从而利用抽样的均值估计出时延。较之传统方法,蒙特卡罗方法避免了网格搜索,降低了计算复杂度,保证了全局收敛性和估计精度。仿真结果表明:在信噪比0~25dB的条件下,MCML算法均能始终逼近克拉美罗界;当信噪比为25dB时,MCML算法的时延估计分布范围缩小为马尔科夫链蒙特卡罗算法的34%。
【作者单位】： 解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2012AA01A502,2012AA01A505)
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 在定位系统中,测量端通过接收辐射源信号精确估计到达时间(time of arrival,TOA),从而实现高精度目标定位[1]。因此,TOA估计一直都是国内外十分关注的研究热点,其中超分辨TOA估计技术是研究的重点。该项技术被广泛应用于声呐、雷达[2]和通信中的目标定位[3]等各个领域。超分辨

【参考文献】

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1 李晶;裴亮;曹茂永;郁道银;;一种用于多径环境的超分辨率TOA定位算法[J];电波科学学报;2006年05期

2 王方秋;张小飞;汪飞;;IR-UWB系统中基于root-MUSIC算法的TOA和DOA联合估计[J];通信学报;2014年02期

3 张e，

本文编号：1318858