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基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究
1
作者
陈星
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2008年第4期394-396,共3页
为解决LMS类算法简单但收敛速度慢,RLS类算法收敛跟踪性能好但计算太复杂的不足,提出了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法,即将牛顿梯度算法与Viterbi-MLSE算法相结合。牛顿梯度法是用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并...
为解决LMS类算法简单但收敛速度慢,RLS类算法收敛跟踪性能好但计算太复杂的不足,提出了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法,即将牛顿梯度算法与Viterbi-MLSE算法相结合。牛顿梯度法是用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并由矩阵求逆定理导出了一种新的相关函数自适应滤波算法。分析了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法的基本机理,并通过实验仿真验证了其可靠性。与传统的基于LMS的盲最大似然序列估计算法相比,具有收敛速度快的特点。
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关键词
牛顿梯度法
最大似然序列估计
码间干扰
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职称材料
题名
基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究
1
作者
陈星
机构
山东工商学院信息与通信工程系
出处
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2008年第4期394-396,共3页
文摘
为解决LMS类算法简单但收敛速度慢,RLS类算法收敛跟踪性能好但计算太复杂的不足,提出了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法,即将牛顿梯度算法与Viterbi-MLSE算法相结合。牛顿梯度法是用当前时刻的梯度估计代替前一时刻的梯度估计,并由矩阵求逆定理导出了一种新的相关函数自适应滤波算法。分析了基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法的基本机理,并通过实验仿真验证了其可靠性。与传统的基于LMS的盲最大似然序列估计算法相比,具有收敛速度快的特点。
关键词
牛顿梯度法
最大似然序列估计
码间干扰
Keywords
Newton gradient
MLSE
intersymbol interference
分类号
TN911.5 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究
陈星
《太原理工大学学报》
CAS
北大核心
2008
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