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An adaptive hidden Markov model/Kalman filter algorithm for narrowband interference suppression with applications in multiple access communications

机译:自适应隐马尔可夫模型/卡尔曼滤波算法用于窄带干扰抑制及其在多址通信中的应用

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摘要

This paper presents a novel nonlinear filter for narrowband interference suppression in multiple access communication systems; in particular code division multiple access spread spectrum. The proposed algorithm combines a recursive hidden Markov model estimator, Kalman filter and the recursive expectation maximization algorithm. It is shown that the proposed algorithm outperforms current linear and nonlinear filtering techniques, presented by Rusch and Poor (see IEEE Transactions on Communications, vol.42, no.2/3/4, p.1969-79, 1994).
机译:本文提出了一种新颖的非线性滤波器,用于抑制多址通信系统中的窄带干扰。特别是码分多址扩频。该算法结合了递归隐马尔可夫模型估计器,卡尔曼滤波器和递归期望最大化算法。结果表明,所提出的算法优于Rusch和Poor提出的当前的线性和非线性滤波技术(请参阅IEEE Transactions on Communications,第42卷,第2/3/4号,第1969-79页,1994年)。

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