论文摘要
针对高斯随机信号在传统时延估计算法估计下出现性能下降的问题,提出一种基于最小二乘样本拟合的时延估计算法。首先给出互相关的代价函数,利用sinc内插公式采用有限数量的样本估计相关数值,再通过最小二乘(LS)准则最小化其代价函数求出估计值,该估计值接近于无偏。给出算法的克拉美罗下界(CRLB)表达式,并将该算法与互相关算法、基于最小均方误差(MMSE)的算法进行性能比较。理论分析与实验结果表明,所提出的基于最小二乘样本拟合的算法性能优于互相关算法与基于MMSE的算法,并且能更好地逼近克拉美罗下界值。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 章旭晖,沈雷,帅涛
关键词: 时延估计,高斯随机信号,最小二乘准则,内插公式,克拉美罗下界
来源: 软件导刊 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,电信技术
单位: 杭州电子科技大学通信工程学院,中国科学院上海天文台
基金: 国家自然科学基金项目(11403078)
分类号: TN911.7;O241.5
页码: 161-164
总页数: 4
文件大小: 2716K
下载量: 120
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