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在脉冲噪声环境中用于快衰信道估计的改进型算法

王东昱 张欣 杨大成

王东昱, 张欣, 杨大成. 在脉冲噪声环境中用于快衰信道估计的改进型算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(2): 314-318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00907
引用本文: 王东昱, 张欣, 杨大成. 在脉冲噪声环境中用于快衰信道估计的改进型算法[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(2): 314-318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00907
Wang Dong-yu, Zhang Xin, Yang Da-cheng. Estimation of Fast Fading Channel Using Enhanced Algorithms in Impulse Noise Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(2): 314-318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00907
Citation: Wang Dong-yu, Zhang Xin, Yang Da-cheng. Estimation of Fast Fading Channel Using Enhanced Algorithms in Impulse Noise Environment[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(2): 314-318. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00907

在脉冲噪声环境中用于快衰信道估计的改进型算法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00907

Estimation of Fast Fading Channel Using Enhanced Algorithms in Impulse Noise Environment

  • 摘要: 该文分析了在存在噪声干扰的情况下,进行估计快衰信道的方法。在无线通信系统中,快衰信道可以采用AR(Auto-Regressive)模型进行预测,而LS (Least Square)算法和自适应Kalman滤波器可以分别对AR模型的参数和信道的冲激响应进行估计,但是这两种算法对噪声干扰非常敏感。该文提出改进型的RLM算法和Kalman 滤波器,并在存在噪声的情况下,使用它们并行对AR参数和信道的冲激响应进行联合估计。仿真结果显示:相比于传统的算法,改进后的算法在联合估计信道时,提高了抵抗大脉冲干扰的能力,加快了待估的参数的收敛速度。
  • [1] Koike S. Adaptive threshold nonlinear algorithm for adaptive filters with robustness against impulsive noise[J].IEEE Trans. on Signal Process.1997, 45(9):2391-2395 [2] Weng J F and Leugn S H. Adaptive nonlinear RLS algorithm for robust filtering in impulse noise. Proce. of IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS97, Hong Kong, 1997: 2337-2340. [3] Zou Y, Chan S C, and Ng T S. A robust M-estimate adaptive filter for impulse noise suppression[J].IEEE Proc. Vision, Image and Signal Processing.2001, Vol.148:289-294 [4] Haykin S. Adaptive Filter Theory. Publishing House of Electronics Industry (Printice-Hall), 1998. [5] Tsatsanis M K, Giannakis G B, and Zhou G. Estimation and equalization of fading channels with Random coefficient[J].Signal Processing.1996, 53:211-229
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-07-26
  • 修回日期:  2006-01-13
  • 刊出日期:  2007-02-19

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