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时间:2019-01-31
《基于多模型自适应技术信道估计的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要在数据通信中,通信信道的传输速率和效率一直是衡量通信质量的重要指标,信道均衡是提高通信传输速率和效率的重要手段之一,而信道均衡的前提是对信道的准确估计,因此对信道的辨识是一个具有重要理论和应用意义的关键性问题。信道辨识过程是一个非线性、时变和不确定的复杂过程,该过程的可辨识化和模型化是实现信息有效传输的关键环节,对于通信系统的设计和优化具有重要价值。然而,以往的研究总是停留在单一的、孤立的、零散的对通信信道模型的估计上,并没有形成一个统一的整体,而且当通信环境随终端的移动而改变时,系统的输入输出特性通常会快速的或不连续的改变,传统的单一模型根本无法全面、准确地描
2、述。这就给在实际的移动无线环境当中,通信信道的模型估计与预测带来很大的困难。多模型自适应技术的不断发展和完善,给通信信道模型的研究提供了新的启示。多模型自适应是通过离线训l练和设计与在线识别和决策的巧妙结合,将有限个简单估计器的估计规则集有机的结合成一种在大范围内具有高鲁棒性的系统。综合考虑多模型自适应技术的诸多优点,以及通信信道的实际特性,本文探索性地提出将多模型自适应技术的理论和研究方法应用于对通信信道模型的估计与切换过程中,尝试构建了基于多模型自适应技术的信道模型集、设计了切换策略并讨论了多模型信道估计方法的性能度量。本文研究的基于多模型自适应技术的信道估计方
3、法较之传统的单一固定模型信道估计方法,能更精确和及时地逼近通信信道的动态性能。关键词信道估计;多模型自适应;模型集;切换策略ABSTRACTIndigitalcommunication,therateandefficiencyoftransmissionchannelareimportantcriterionswhenevaluatingthequalityofcommunicationsystem.Equalizerisoneoftheimportantmethodstoimprovetherateandefficiencyofcommunicationsyste
4、m,however,thepremiseofequalizeristoacquireaccuratechannelestimation,thus,charmelestimationisasignificantissueincommunicationtheoryandpractice.Theprocessofchannelestimationisnonlinear、time—variantandindeterminacy,thedifferentiabilityandmodelingofthechannelestimationisthekeyprocessofachi
5、evingefficientinformationtransmission.Itisagreatvaluefordesigningandoptimizingofthecommunicationsystem.However,traditionalresearchonchannelestimationusuallyreliesonsingle、isolated、scatteredchannelmodels,withoutcomingintobeingauniformsystem,furthermore,whencommunicationenvironmentvaries
6、withtransferterminal,theinputandoutputcharacteristicofcommunicationsystemalwayschangefastanddiscontinuously,traditionalsinglechannelmodelcannottrackthesecharacteristiccomprehensivelyandexactly.Itisadifficultprobleminchannelestimationandforecast.Theincreasingdevelopmentofmultiplemodelad
7、aptivetechnologygaveusanimportantapocalypseonchannelestimation.Multiplemodeladaptivetechnologycombineswithoff-linetraininganddesignandon-lineidentificationanddecision—making,composinglimitedestimatorsintoo/1integrityestimationsystemwhichhavesmisfiedrobustness,Inthisthesis,combinewith
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