重要性采样的最大似然多径信道估计算法

发布时间：2018-04-09 17:18

  本文选题：时延　切入点：幅度　出处：《空军工程大学学报(自然科学版)》2015年06期

【摘要】：提出了一种基于重要性采样方法的最大似然多径信道估计方法。该方法将时延与幅度估计解耦,利用蒙特卡罗算法(MC)对未知参数的分布函数抽样,计算样本均值直接得到多径时延和幅度估计结果,避免了耗时较长的多维网格搜索和对初值较为敏感的迭代算法。仿真结果表明,对于多径路数分别为5、15的情况,均能获得较好的信道估计。相比于现有的其他一些算法,该算法不仅能够同时获得时间延迟估计,同时也能对幅度精确估值。
[Abstract]:A maximum likelihood multipath channel estimation method based on importance sampling is proposed.In this method, the delay and amplitude estimation are decoupled, the distribution function of unknown parameters is sampled by Monte Carlo algorithm, and the multipath time delay and amplitude estimation results are obtained directly by calculating the sample mean.Multi-dimensional grid search and iterative algorithm which are sensitive to initial value are avoided.The simulation results show that better channel estimation can be obtained when the number of multipath paths is 5 ~ 15 respectively.Compared with other existing algorithms, this algorithm can not only obtain time delay estimation simultaneously, but also estimate the amplitude accurately.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61001111)
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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