为了减轻脉冲无线超宽带(impulse radio ultra-wide band,IR-UWB)接收机高采样频率的负担,提出了基于压缩感知和递归最小二乘的低采样率信道估计算法。该算法先令接收到的训练符号通过随机滤波器,并对其欠采样,对采样到的信号进行递归...为了减轻脉冲无线超宽带(impulse radio ultra-wide band,IR-UWB)接收机高采样频率的负担,提出了基于压缩感知和递归最小二乘的低采样率信道估计算法。该算法先令接收到的训练符号通过随机滤波器,并对其欠采样,对采样到的信号进行递归最小二乘计算,最后利用压缩感知重构算法得到信道参数的估计值。提出的算法能够在低采样率的情况下对IR-UWB信道参数进行有效估计。该算法一方面降低了接收机对于模数转换器的要求;另一方面,低采样率产生较小的数据量,从而降低了估计算法的计算量。展开更多
在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动...在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度。展开更多
针对单通道混合信号的时延估计问题,提出了一种基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)的算法,将时延估计分为了基于循环统计量的粗估计和基于RLS的细估计过程,用二乘方的时间平均准则,对时延粗估计值进行迭代更新,完成整个估...针对单通道混合信号的时延估计问题,提出了一种基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)的算法,将时延估计分为了基于循环统计量的粗估计和基于RLS的细估计过程,用二乘方的时间平均准则,对时延粗估计值进行迭代更新,完成整个估计过程。该算法结构简单,收敛速度快,估计精度提升明显,但较依赖于两路信号的时延差。仿真实验结果证明了该算法的有效性。展开更多
文摘为了减轻脉冲无线超宽带(impulse radio ultra-wide band,IR-UWB)接收机高采样频率的负担,提出了基于压缩感知和递归最小二乘的低采样率信道估计算法。该算法先令接收到的训练符号通过随机滤波器,并对其欠采样,对采样到的信号进行递归最小二乘计算,最后利用压缩感知重构算法得到信道参数的估计值。提出的算法能够在低采样率的情况下对IR-UWB信道参数进行有效估计。该算法一方面降低了接收机对于模数转换器的要求;另一方面,低采样率产生较小的数据量,从而降低了估计算法的计算量。
文摘在最小二乘方法(RLS,recursive least square)的基础上,提出利用格型递归最小二乘(LRLS,lattice recursiveleast square)算法对AR模型参数进行自适应估计。该算法为模块式的多极格型结构,降低了一般RLS算法的计算复杂度。利用实测的动态数据结合AIC准则建立自适应AR预报模型,并将该模型应用于船舶运动预报中,仿真结果表明,相对于最小二乘算法,基于LRLS算法的AR预报模型可有效提高船舶运动预报精度。
文摘针对单通道混合信号的时延估计问题,提出了一种基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)的算法,将时延估计分为了基于循环统计量的粗估计和基于RLS的细估计过程,用二乘方的时间平均准则,对时延粗估计值进行迭代更新,完成整个估计过程。该算法结构简单,收敛速度快,估计精度提升明显,但较依赖于两路信号的时延差。仿真实验结果证明了该算法的有效性。
