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基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究
The Algorithm of Blind MLSE Based on Newton Gradient
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]山东工商学院信息与通信工程系,山东烟台264005
年 份：2008
卷 号：39
期 号：4
起止页码：394-396
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、JST、ZGKJHX、核心刊
摘 要：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
分 类 号：TN911.5]
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