一种优化高斯粒子滤波的载波频偏估计算法

• 作者: 何启亮 焦玲 童骞 蒋磊 许华
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 高斯粒子滤波 免重采样 重要密度函数 Unscented卡尔曼滤波 频偏估计
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文

摘要

针对单载波频域均衡系统中载波频偏估计问题,建立非线性状态空间模型,提出Unscented高斯粒子滤波(UGPF)频偏估计算法.在时间更新中,利用高斯粒子滤波(GPF)对待估状态变量的状态后验及预测概率分布进行高斯近似,压缩重采样处理环节,能有效缓解粒子退化对滤波性能影响;量测更新中,引入Unscented卡尔曼构造重要密度函数,融合最新观测值对粒子样本进行修正,优化滤波算法性能.仿真结果表明,该算法较最大似然(ML)、标准粒子滤波(SPF)及高斯粒子滤波算法具有更高的估计精度与更快的收敛速度,在非高斯噪声条件下仍具有较好的频偏跟踪性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许华	空军工程大学信息与导航学院	48	147	5.0	9.0
2	蒋磊	空军工程大学信息与导航学院	32	131	5.0	9.0
3	童骞	空军工程大学信息与导航学院	4	1	1.0	1.0
4	焦玲	空军工程大学信息与导航学院	5	4	1.0	1.0
5	何启亮	空军工程大学信息与导航学院	2	4	1.0	2.0