原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对非同一分布的输入信号序列,线性分组方法不能设计出最优编码的问题进行研究,提出一种以信道估计为基础,对非线性分组编码进行解码的信号检测方法,将基本的最小均方(LMS)自适应算法推广到对二维空时编码信号的权矩阵自适应迭代估计过程.同时,分析了对输入信号序列编码所生成的非线性编码矩阵之间的相关性,运用解相关LMS自适应算法对时间选择性衰落信道进行估计.在白噪声情况下,根据估计信道和噪声统计量,推导出对非线性编码进行解码的最大似然决策方法.仿真实验表明,扩展LMS方法和解相关LMS方法跟踪时变衰落信道响应都具有较强的快速收敛性和系统稳定性,非线性空时分组编码系统比线性编码系统编码能力提高了2 dB,运用最大似然决策方法使系统误码率降低了32%.
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文献信息
篇名 基于信道估计的非线性编码系统的信号检测算法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 非线性空时分组编码 扩展最小均方算法 解相关最小均方算法
年,卷(期) 2003,(8) 所属期刊栏目 长江学者论坛
研究方向 页码范围 857-860
页数 4页 分类号 TN914.5
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.08.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹俊兴 成都理工大学信息工程学院 106 910 17.0 24.0
2 刘枫 西安交通大学电子与信息工程学院 12 92 5.0 9.0
3 张太镒 西安交通大学电子与信息工程学院 91 887 15.0 27.0
4 孙建成 西安交通大学电子与信息工程学院 20 233 9.0 15.0
传播情况
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2003(0)
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研究主题发展历程
节点文献
非线性空时分组编码
扩展最小均方算法
解相关最小均方算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导