导读:本文包含了最大似然序列估计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:OFDM,载波间干扰抑制,多符号差分检测,最大似然序列估计
最大似然序列估计论文文献综述
贾子彦,半田志郎[1]（2012）在《基于最大似然序列估计的MSDD OFDM载波间干扰抑制法(英文)》一文中研究指出为抑制多符号差分检测(MSDD)OFDM系统中的载波间干扰(ICI),分析了载波间干扰的统计性影响,并在最大似然序列估计过程中考虑了这些影响。提出了通过在最大似然序列估计过程中利用全部子载波信号的信息估计并抑制载波间干扰的方法。为降低计算复杂度,进一步提出了几种利用部分子载波信号信息的次优载波间干扰抑制法。仿真结果表明:所提出的次优方法在平坦及频率选择性瑞利信道中均可显着提高误码率性能。(本文来源于《电讯技术》期刊2012年01期）
鞠佩剑[2]（2011）在《基于最大似然序列估计的电均衡研究和设计》一文中研究指出光纤通信系统由于其大容量、高速率的优点已经逐渐成为信息传输网络最重要的组成部分。随着传输速度的增加,低速时不是十分严重的色散问题逐渐显现出来。由于10Gb/s的光纤及其设备已经被广泛应用,将其全部替代为40Gb/s或更高速率的光纤及设备是不经济的。为提高设备利用率,均衡技术逐渐引起人们的注意。相对于光信号均衡而言,基于电域信号处理的电域均衡方法更加经济实惠容易实现,而且自动化程度比较高。而电域均衡处理方法中的数字电信号均衡主流算法——最大似然序列估计,一直被认为是理论上最佳的均衡方式。最大似然序列估计均衡方法包含两个主要模块:信道估计模块和维特比均衡模块。信道估计模块的目的是对信道建立数学模型,模拟数字信号在信道内的失真过程;维特比均衡模块根据信道估计模块建立的数学模型,运用维特比算法对失真序列进行最大似然估计,最大程度还原失真数据。本文首先研究两种不同的信道建模模型——概率模型和有限冲击响应滤波器模型。针对概率模型,本文用非参数建模的方法,对不同速率的光纤信道进行了建模;针对有限冲击响应滤波器模型,本文提出了一种基于简化快速傅里叶变换的信道估计方法。其次,本文研究并实现了一种基于转换的维特比算法,并将上面的两种信道估计算法与这种维特比算法搭建在一起组成了两种最大似然序列估计均衡器。另外,通过不同仿真软件,本文搭建了综合仿真系统,对这两种均衡器进行仿真,并加以对比分析。综合仿真表明,本文提出的基于简化快速傅里叶变换的信道估计均衡器性能优于概率模型算法,而且运算时间提升了一个数量级。(本文来源于《华中科技大学》期刊2011-05-27）
裴敏艳,成文婧,魏急波[3]（2010）在《基于正交训练序列的MIMO系统联合最大似然时频同步和信道估计》一文中研究指出该文推导了多输入多输出(MIMO)系统中的符号定时、频偏和信道参数的联合最大似然(ML)估计。针对联合ML估计没有闭合的表达式、数值计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于重复结构的正交训练序列的简化估计算法。该估计算法形式简单、复杂度低,且仍为最大似然估计。最后仿真分析了最大似然参数估计的均方误差与接收信噪比和天线数目的关系,并与Cramer-Rao界作了比较,表明了该算法的有效性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2010年03期）
王平波,蔡志明[4]（2009）在《非高斯AR序列参数的最大似然估计》一文中研究指出自回归模型参数的最小二乘估计应用于非高斯数据,有效性便不复存在,而充分利用了概率密度信息的最大似然估计却仍然是该问题的有效估计.使用混合高斯自回归模型描述该类估计问题之后,讨论了其克拉美-罗限,导出了非高斯自回归序列参数的最大似然估计,给出Newton-Raphson迭代解法,并且探讨了如何加快这一迭代算法的收敛和如何将估计算法应用于实际数据两个细节问题.最后给出一组仿真实例,对比检验了最大似然估计和最小二乘估计的效果.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2009年03期）
王明俊,刘剑飞,曾祥烨,李娟,杨伟平[5]（2009）在《基于Viterbi算法的最大似然序列估计均衡器设计》一文中研究指出本文设计了一种基于Viterbi算法的最大似然序列估计(MLSE)均衡器,用于补偿光纤通信系统中由偏振模色散引起的码间干扰(ISI)。对于单信道40Gbit/s的不归零码(NRZ)系统,在加性高斯白噪声条件下进行仿真,结果表明最大似然序列估计(MLSE)均衡器能有效地抑制偏振模色散(PMD),改善系统性能。(本文来源于《2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集（上册）》期刊2009-03-07）
许小东,路友荣,戴旭初,徐佩霞[6]（2008）在《自适应减少复杂度的盲最大似然序列估计》一文中研究指出基于逐幸存路径处理原理和自适应选择幸存路径的思想,本文提出了一种自适应减少计算复杂度的盲最大似然序列估计新算法.通过分析和推导,给出了一种近似估计网格图最小欧式距离的方法,并利用该估计值对幸存路径进行取舍,在网格搜索中仅保留少数幸存路径来进行信道参数和发送符号序列的联合盲估计.理论分析和计算机仿真结果表明,对严重符号干扰信道,在较高信噪比条件下,本文提出的新算法具有较理想的误符号率性能和较低的计算复杂度.(本文来源于《电子学报》期刊2008年10期）
陈星,袁阔,王玉玲[7]（2008）在《基于MSE改进型Sigmoid变步长牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法》一文中研究指出针对盲最大似然估计算法收敛性能的缺陷及其产生原因,将自适应滤波中的变步长思想应用于该算法,将均方误差用于改进型Sigmoid函数作为牛顿梯度的盲最大似然估计算法的步长控制。该算法可以避免由于突发误码而造成的算法误调或发散,从而保证良好的跟踪性能。通过对几种不同类型均衡器的性能进行得实验仿真,验证了基于MSE改进型Sigmoid变步长牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法的优越性能。(本文来源于《2008通信理论与技术新发展——第十叁届全国青年通信学术会议论文集（下）》期刊2008-10-01）
陈星[8]（2008）在《基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究》一文中研究指出为解决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。(本文来源于《太原理工大学学报》期刊2008年04期）
侯伟昆,叶梧,冯穗力,柯峰[9]（2007）在《迭加训练序列OFDM系统的迭代最大似然信道估计》一文中研究指出迭加训练序列正交频分复用系统具有频谱效率高的优点.传统的基于迭加训练序列的信道估计方法仅使用一阶统计量,受功率分配和噪声影响较大.文中利用训练序列与数据信号相加后发送并经历相同信道的特性,提出一种最大似然方法进行系统的信道估计.该方法将发送的数据信号视为高斯随机变量,由此建立关于信道参数的似然表达式,采用循环最小化技术对参数进行迭代求解并获得方差下界,最后对算法的收敛性进行了分析.仿真实验表明,文中方法同时利用了接收信号的一阶与二阶统计量,从而获得了更优的均方误差和误符号率性能.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2007年09期）
高洁,孙立新[10]（2007）在《汇率序列存在缺失值时的最大似然估计》一文中研究指出一、简介利用状态空间模型中的Kalman滤波可以很好地解决时间序列模型的缺失数据问题。《存在缺失值的ARFIMA模型的最大似然估计》一文(高洁,《系统工程》2004年,第10期)通过修改Kalman滤波递推公式解决了长记忆ARFIMA模型的缺失数据问题,得到了存在缺失值(本文来源于《统计与决策》期刊2007年15期）
最大似然序列估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
光纤通信系统由于其大容量、高速率的优点已经逐渐成为信息传输网络最重要的组成部分。随着传输速度的增加,低速时不是十分严重的色散问题逐渐显现出来。由于10Gb/s的光纤及其设备已经被广泛应用,将其全部替代为40Gb/s或更高速率的光纤及设备是不经济的。为提高设备利用率,均衡技术逐渐引起人们的注意。相对于光信号均衡而言,基于电域信号处理的电域均衡方法更加经济实惠容易实现,而且自动化程度比较高。而电域均衡处理方法中的数字电信号均衡主流算法——最大似然序列估计,一直被认为是理论上最佳的均衡方式。最大似然序列估计均衡方法包含两个主要模块:信道估计模块和维特比均衡模块。信道估计模块的目的是对信道建立数学模型,模拟数字信号在信道内的失真过程;维特比均衡模块根据信道估计模块建立的数学模型,运用维特比算法对失真序列进行最大似然估计,最大程度还原失真数据。本文首先研究两种不同的信道建模模型——概率模型和有限冲击响应滤波器模型。针对概率模型,本文用非参数建模的方法,对不同速率的光纤信道进行了建模;针对有限冲击响应滤波器模型,本文提出了一种基于简化快速傅里叶变换的信道估计方法。其次,本文研究并实现了一种基于转换的维特比算法,并将上面的两种信道估计算法与这种维特比算法搭建在一起组成了两种最大似然序列估计均衡器。另外,通过不同仿真软件,本文搭建了综合仿真系统,对这两种均衡器进行仿真,并加以对比分析。综合仿真表明,本文提出的基于简化快速傅里叶变换的信道估计均衡器性能优于概率模型算法,而且运算时间提升了一个数量级。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最大似然序列估计论文参考文献
[1].贾子彦,半田志郎.基于最大似然序列估计的MSDDOFDM载波间干扰抑制法(英文)[J].电讯技术.2012
[2].鞠佩剑.基于最大似然序列估计的电均衡研究和设计[D].华中科技大学.2011
[3].裴敏艳,成文婧,魏急波.基于正交训练序列的MIMO系统联合最大似然时频同步和信道估计[J].电子与信息学报.2010
[4].王平波,蔡志明.非高斯AR序列参数的最大似然估计[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2009
[5].王明俊,刘剑飞,曾祥烨,李娟,杨伟平.基于Viterbi算法的最大似然序列估计均衡器设计[C].2008年中国高校通信类院系学术研讨会论文集（上册）.2009
[6].许小东,路友荣,戴旭初,徐佩霞.自适应减少复杂度的盲最大似然序列估计[J].电子学报.2008
[7].陈星,袁阔,王玉玲.基于MSE改进型Sigmoid变步长牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法[C].2008通信理论与技术新发展——第十叁届全国青年通信学术会议论文集（下）.2008
[8].陈星.基于牛顿梯度的盲最大似然序列估计算法研究[J].太原理工大学学报.2008
[9].侯伟昆,叶梧,冯穗力,柯峰.迭加训练序列OFDM系统的迭代最大似然信道估计[J].华南理工大学学报(自然科学版).2007
[10].高洁,孙立新.汇率序列存在缺失值时的最大似然估计[J].统计与决策.2007