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一个先进的ISI抵消动态多
一个先进的ISI抵消动态多路径信道跟踪器 余子斌 2011.3.26 * 内容提要: 1.研究目的 2.研究内容 3.落到实处:PF-based——EKF-based (MIMO) communication 研究目的 无线信道是一个随机时变多路径信道,导致发射端按序发送的符号在接收端有可能出现“后来先到”的现象,也称为符号间干扰,简称ISI,影响可靠通信。 单路径信道通信 多路径信道通信 研究目的(2) 为克服ISI问题,要求估计信道特性,在接收端抵消ISI。 系统冲击响应的物理意义: FT 研究目的(3) 采用训练序列带来的问题(见下页) Then 研究目的(4) 由于无线信道存在动态变化的特性,实际可行的估计器应当序贯跟踪信道的变化。 训练序列码是对发射功率和信道带宽的一种浪费,且动态变化的信道要求大量的训练序列码,怎么办? 研究目的(4) 解决之道:联合信道估计和码检测方法。 Supervised training mode Tracking mode 总而言之,本项目为克服无线通信时变多路径信道带来的ISI问题研究先进算法序贯地对信道进行动态跟踪。 研究内容 贝叶斯随机滤波理论 (1) 状态—空间模型 状态方程(状态过程演化) 测量方程(观察过程演化) (2)模型与滤波的耦合 模型:概率表征。状态方程(1a)表征Markov转变概率 ,测量方程(1b)表征似然 模型基滤波:概率传播和递归 (1a) (1b) 研究内容(2) 贝叶斯随机滤波理论 (3)贝叶斯滤波:一个最精致的框架 基于模型(1a)和(1b),在给定观察 情况下,随着时间的进展,序贯估计条件滤波后验 (2) 所谓最高境界指模型基信号处理,建模:状态—空间模型,包含了“all relevant information required to describe the system under investigation”;处理:贝叶斯序贯状态估计,状态的后验pdf包含了 “all available statistical information”。因而可以说是提供了估计问题的“complete solution”。 贝叶斯滤波—最佳滤波:Estimating recursively in time the sequence of posterior densities: 无论是线性,还是非线性,也不论是高斯,还是非高斯。 研究内容(3) 卡尔曼滤波:线性状态方程与测量方程,高斯噪声背景下的最佳贝叶斯估计器是卡尔曼滤波器。 MMSE准则:使均方误差 最小 线性高斯 单模对称分布情况下,MMSE=MAP 研究内容(4) 研究内容(5) 扩展卡尔曼滤波(EKF) 线性化 研究内容(6) 质点滤波:无线信道并不一定符合高斯线性条件,这时卡尔曼滤波器对信道的估计性能变差。质点滤波器基于重要性采样—再采样模拟方法来概率采样信道响应的后验概率,对计算资源有一定要求,但并不局限在高斯线性条件下,因而具有普遍意义。 研究内容(7) 实际情况下,可能从 中直接采样数据难,从 中采样数据简单。 研究内容(8) Sequential Importance Sampling (SIS) Filter Sequential Importance Resampling (SIR) /Bootstrap Filter 存在问题:权退化 缓解方法:重采样 遗留问题:并没有克服权退化问题,仅是通过舍弃低权值质点来避免无用计算时间。且在高权值质点处的质点分裂引入了质点间的相关性,对平均等效期望是不利的。需研究MCMC PF。 落到实处:PF-based——EKF
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