利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法

• 作者: 巴斌 朱世磊 胡捍英 郑娜娥
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 最大似然 蒙特卡罗 时延估计 克拉美罗界
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 页码范围: 24-30
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201508005

摘要

针对最大似然时延估计算法的峰值搜索计算复杂度较高且容易陷入局部收敛,造成估计误差较大的问题.提出了一种利用蒙特卡罗的最大似然时延估计(MCML)算法.首先利用信道频域响应估计矢量建立似然函数;然后把时延估计问题转化为求解随机变量的期望问题,将采用指数化似然函数构造的标准化概率密度函数趋近于冲激函数,使得随机变量的方差趋近于零;最后采用蒙特卡罗方法对随机变量进行抽样,从而利用抽样的均值估计出时延.较之传统方法,蒙特卡罗方法避免了网格搜索,降低了计算复杂度,保证了全局收敛性和估计精度.仿真结果表明:在信噪比0～25 dB的条件下,MCML算法均能始终逼近克拉美罗界;当信噪比为25 dB时,MCML算法的时延估计分布范围缩小为马尔科夫链蒙特卡罗算法的34％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡捍英	解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院	124	707	13.0	20.0
2	朱世磊	解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院	9	32	4.0	5.0
3	郑娜娥	解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院	34	116	7.0	7.0
4	巴斌	解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院	29	73	6.0	7.0