基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究

• 作者: 陈星
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 牛顿梯度法 最大似然序列估计 码间干扰
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机信息与电力工程
• 页码范围: 394-396
• 页数: 3页
• 分类号: TN911.5
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈星	山东工商学院信息与通信工程系	2	0	0.0	0.0