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基于变分Bayes期望最大化VBEM(variational Bsayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了快时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法.在VBEM框架下,信号检测和信道估计分别由修正的列表球形译码算法和软输入Kalman算法完成,检测器和估计器分别考虑了信道和检测信号的估计误差协方差矩阵.当信道时变剧烈时,存在较大检测误差的数据在软输入Kalman算法中引入异常值(outliers),由于Kalman算法对于异常值的敏感性,系统会在错误传播的影响下出现误码平台.为削弱异常值的影响,利用鲁棒统计理论设计了VBEM框架下改进的鲁棒软输入Kalman算法,该算法能在出现异常值的条件下保持较好的信道跟踪能力.仿真结果表明:在快速时变多径信道条件下,文中设计的鲁棒VBEM算法优于传统的VBEM算法和EM算法. 相似文献
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