检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京理工大学电子工程与光电技术学院,南京210094 [2]南京理工大学理学院,南京210094
出 处:《系统仿真学报》2008年第6期1623-1625,1629,共4页Journal of System Simulation
摘 要:基于贝叶斯预测技术,提出了一种实用的时变无线信道模型。在此基础上利用粒子滤波技术强大的随机搜索能力,给出了一种稳健的无线信道跟踪方案。与目前已有的方案相比,该方案不需要知道准确的信道统计特性并且能有效地降低静态低阶AR过程的建模误差。仿真结果表明该方案具有优越的信道跟踪性能和鲁棒性。Based on the Bayesian forecasting technology, a practical time-varying wireless channel model was proposed. Further more, on the basis of the proposed channel model, utilizing the powerful stochastic search ability of particle filtering, a robust wireless channel tracking scheme was developed. Comparing with the traditional tracking scheme, this scheme doesn't exactly need to know the channel statistics and can greatly decrease the influence of modeling error. Simulation results also show that the proposed scheme has superior tracking performance and robustness.
关 键 词:粒子滤波 贝叶斯预测 信道模型 信道跟踪 建模误差
分 类 号:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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