【摘 要】
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本文基于无线移动通信系统信道估计,提出了一种新的利用训练序列对特征参数进行高度自适应跟踪的最小均方(LMS)方法--时变步长训练序列最小均方(TVCPTLMS)法。该方法通过对常
【机 构】
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电子科技大学中山学院,广东中山 528402
【出 处】
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2007年北京地区高校研究生学术交流会
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本文基于无线移动通信系统信道估计,提出了一种新的利用训练序列对特征参数进行高度自适应跟踪的最小均方(LMS)方法--时变步长训练序列最小均方(TVCPTLMS)法。该方法通过对常规LMS算法步长进行自适应的科学设计以便跟踪特征参数变化,从而解决了常规LMS盲方法收敛速度慢、估计性能不高等缺点。仿真证明:对于不同的时延扩展、时间以及多普勒频移,该方法均表现出了比常规方法更优的估计性能。同时,该方法不仅可以估计无线移动通信系统信道特征参数,而且还可以应用于雷达、航天等多种领域估计其他特征参数。
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