针对多普勒条件下接收端复信号的频率估计难的问题,研究了一种基于离散傅里叶变换与迭代频率估计的内插综合算法。区别于经典的内插算法,新算法在迭代频率内插算法基础上充分利用复数快速傅里叶变换结果的实虚部值,并通过最大峰值频谱和相邻两侧谱线以极高精度内插估计出复信号的频率参数。仿真结果分析表明,在二次迭代条件下信噪比为-10 d B时,该算法估计均方根误差仍能逼近克拉美-罗限的1.002 1倍。该算法在同等条件下比经典的Rife、Quinn和IIN算法具有更高的准确性、稳定性和可靠性。
针对传统的定步长最小均方误差(fixed step size-least mean square,FSS-LMS)算法不能同时兼顾快速收敛和较小稳态误差,以及变步长最小均方误差(variable step size-least mean square,VSS-LMS)算法也不能满足较快的收敛速度和较好的抗...
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针对传统的定步长最小均方误差(fixed step size-least mean square,FSS-LMS)算法不能同时兼顾快速收敛和较小稳态误差,以及变步长最小均方误差(variable step size-least mean square,VSS-LMS)算法也不能满足较快的收敛速度和较好的抗噪声性能等问题,提出了一种在Sigmoid函数中引入递减的等比序列,在估计误差的自相关函数基础上,用前后时刻的绝对误差来代替当前时刻的瞬时误差,加强了对步长因子控制的算法。仿真结果表明,在不同的信噪比环境下,提出的算法较其他LMS算法具有收敛速度快、抗噪声性能强和稳态误差小等特点。同时,给出了卫星通信系统的仿真模型,并且将提出的算法应用到了该系统模型的自适应均衡器之中,系统的误码性能有较大的改善。
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