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联合最大似然贝叶斯信道估计
引用本文:沈壁川,郑建宏,申敏. 联合最大似然贝叶斯信道估计[J]. 重庆邮电大学学报(自然科学版), 2008, 20(5): 545-548
作者姓名:沈壁川  郑建宏  申敏
作者单位:重庆邮电大学,重庆重邮信科股份有限公司,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆重邮信科股份有限公司,重庆,400065;重庆邮电大学,重庆重邮信科股份有限公司,重庆,400065
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:在高信噪比情况下统计贝叶斯估计是一种有效的信道估计方法,但是在低信噪比时由于噪声估计不准确,其性能逐渐下降.研究了基于鲁棒的非线性降噪方法,提出了一个简化的联合最大似然贝叶斯信道估计.计算机仿真结果和分析表明这种方法在较高和较低的信噪比情况下,提高了信道估计和联合检测的性能.

关 键 词:最大似然方法  贝叶斯信道估计  噪底  Teager-Kaiser滤波器
收稿时间:2007-12-25

Joint maximum likelihood and Bayesian channel estimation
SHEN Bi-chuan,ZHENG Jian-hong,SHEN Min. Joint maximum likelihood and Bayesian channel estimation[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications, 2008, 20(5): 545-548
Authors:SHEN Bi-chuan  ZHENG Jian-hong  SHEN Min
Affiliation:Chongqing Chongyou Information Technology Ltd., Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P.R. China
Abstract:Statistical Bayesian channel estimation is effective in suppressing noise floor for high SNR, but its performance degrades due to less reliable noise estimation in low SNR region. Based on a robust nonlinear de-noising technique for small signal, a simplified joint maximum likelihood and Bayesian channel estimation is proposed and investigated. Simulation results are presented and analysis shows it is promising to improve channel estimation and joint detection performance for both low and high SNR situations.
Keywords:maximum likelihood estimation  bayesian channel estimation  noise floor  Teager-Kaiser filter
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