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利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识
1
作者
周德鑫
冯大政
赵梦
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第11期1837-1840,共4页
针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项...
针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。
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关键词
盲系统辨识
高阶统计量
辨识条件
多输入多输出线性系统
子空间分解
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职称材料
题名
利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识
1
作者
周德鑫
冯大政
赵梦
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
陕西省教育厅教育技术装备管理中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第11期1837-1840,共4页
基金
国家自然科学基金资助课题(60372049)
文摘
针对多输入多输出线性系统(FIR MIMO)的盲辨识问题,提出了一个线性的基于方程误差的高阶累积量(HOS)算法的改进算法。该算法利用一组输出信号的四阶累积量矩阵的零空间,把一个未知多输入多输出(MIMO)信道的冲激响应辨识成一个常的单项矩阵。对于信道长度一致的不同用户的MIMO系统来说,算法只需要很弱的辨识条件。和原算法相比,改进算法充分利用了输出信号的累积量矩阵固有结构,从而提高了算法的估计性能。计算机仿真验证了算法的有效性。
关键词
盲系统辨识
高阶统计量
辨识条件
多输入多输出线性系统
子空间分解
Keywords
blind system identification
higher order statistics
identifiability condition
multiple-input multipleoutput linear systems
subspace decomposition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用高阶累积量的盲多输入多输出系统辨识
周德鑫
冯大政
赵梦
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005
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