| 归一化LMS盲最大似然序列估计算法 |
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| 引用本文： | 陈星.归一化LMS盲最大似然序列估计算法[J].科技情报开发与经济,2006,16(23):185-186. |
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| 作者姓名： | 陈星 |
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| 作者单位： | 山东工商学院信息与通信工程系,山东,烟台,264005 |
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| 摘 要： | 阐述了归一化LMS盲最大似然估计算法的基本原理,通过计算机仿真试验证明了该算法在收敛速度、稳态剩余误差等方面均优于传统的LMS盲最大似然估计算法,并提出了该算法的研究方向。
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| 关 键 词： | 归一化LMS 最大似然序列估计 逐个幸存处理 |
| 文章编号： | 1005-6033（2006）23-0185-02 |
| 收稿时间： | 2006-08-03 |
| 修稿时间： | 2006年8月3日 |
The Normalized Blind LMS MLSE Algorithm |
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| CHEN Xing.The Normalized Blind LMS MLSE Algorithm[J].Sci-Tech Information Development & Economy,2006,16(23):185-186. |
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| Authors: | CHEN Xing |
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| Abstract: | This paper expounds the basic principle of the normalized blind LMS MLSE(maximum likelihood sequence estimation)algorithm,and by using the computer simulation experiment,proves that this algorithm is better than the traditional blind LMS MLSE algorithm in the convergence speed and the mean square error,and advances the developing direction of this algorithm. |
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| Keywords: | normalized LMS MLSE per-survivor processing |
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