一种新的基于粒子滤波的OFDM时变信道估计方法

提出了一种基于粒子滤波的OFDM时变信道和模型参数的联合估计方法.该方法将时变信道建成一个动态时变参数AR模型,在传统粒子滤波算法的基础上,引入核平滑收缩技术动态估计模型参数,进而估计信道状态,最终实现了状态方程参数和信道状态的联合估计.仿真结果表明:与传统的采用常系数AR模型的信道估计方法相比,该方法在估计精度和系统性能方面均有明显的改善.

一种基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法

提出了一种新的基于粒子滤波的非线性系统参数和状态联合估计方法.该算法利用粒子滤波方法,结合核平滑收缩技术,同时采用标准贝塔分布代替传统的高斯分布,来拟合系统未知参数的后验分布,最终实现非线性系统中参数的迭代估计.仿真结果表明,该算法提高了未知参数和状态的估计精度,在估计的收敛性方面也有明显的改善.

一种新的非线性非高斯信号分离方法

提出一种基于粒子滤波的非线性非高斯信号分离方法.该方法依据状态空间模型把信号分离问题转化为信号的状态和参数的联合估计问题,利用粒子滤波方法,结合核平滑收缩技术拟合系统未知参数后验分布,以实现非线性系统中多路信号的分离.仿真结果表明,与现有分离算法相比,该方法能有效解决非线性非高斯系统中多路信号的分离问题,并提高未知参数的估计精度.