|
扩展功能
|
|
| 本文信息 | |
 |
补充材料 |
|
PDF(793KB) |
|
[HTML全文] |
|
参考文献 |
| 服务与反馈 | |
|
加入引用管理器 |
|
引用本文 |
|
Email Alert |
|
文章反馈 |
|
浏览反馈信息 |
| 本文关键词相关文章 | |
|
盲识别与均衡 |
|
子空间跟踪 |
|
二阶统计 |
|
双递推最小二乘 |
|
单输入一多输出 |
| 本文作者相关文章 | |
|
欧阳缮 |
| PubMed | |
|
Article by Ou, Y. S. |
双递推最小二乘二阶统计盲信道识别和均衡算法
欧阳缮
桂林电子科技大学信息与通信学院, 桂林,541004
对于单输入一多输出(SIMO) FIR信道, 文中提出一种基于二阶统计的自适应盲识别和均衡算法. 首先, 基于输入数据矩阵的QR 分解把盲信道识别问题转换为低秩矩阵近似解. 然后, 应用双递推最小二乘(Bi-LS)子空间跟踪方法来推导快速递归盲信道识别算法. 新算法仅需要O(md2) 计算复杂度或者O(md)如果仅是均衡, 其中m 为接收数据矢量的维数(或信道矩阵的行秩), 而d 是信号子空间维数(或信道矩阵的列秩). 为了克服后向迭代的缺陷, 也提出一种逆QR子空间跟踪和信道均衡递推算法. 逆QR递推算法十分适合于脉动阵并行实现. 模拟结果证明了所提出的算法对于信道识别和均衡的有效性.
国家重点基础研究发展计划(批准号: 2008CB317109)、国家自然科学基金(批准号: 60572054)、全国优秀博士学位论文作者专项基金(批准号: 200239)、教育部留学回国人员科研启动基金、广西自然科学基金(批准号: 0448073)资助项目