AWGN信道中的信噪比估计算法

摘要

首先介绍了四种典型的信噪比估计算法，接着研究了加性高斯信道(AWGN)中的信噪比估计的三种算法——高阶累积量估计法、自相关矩阵奇异值分解法和数据拟合估计法，最后在统一的仿真模型和数学度量下，对上述三种估计算法的估计性能进行了测试与比较，并给出了估计算法的克拉美罗界。　　MonteCarlo测试法表示当数据观察长度在2000以上时，在实际信噪比为[-10，20]dB内，高阶累计量估计法和自相关矩阵奇异值分解法可以控制估计标准差在0.6dB内；数据拟合估计法在实际信噪比为[-5，12]dB范围内，估计标准差在0.3dB内。自相关矩阵奇异值分解法的标准均方误差不超过0.03，而其它两种算法的标准均方误差接近于克拉美罗界。

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第1章绪论

1.1引言

1.2信噪比估计研究背景

1.3发展概况

1.4本文的主要内容

第2章信噪比估计算法的理论基础

2.1通信系统的一般模型

2.2信号与噪声

2.2.1信噪比的定义

2.2.2噪声

2.3信号与噪声的表征

2.3.1信号的低通表示

2.3.2白噪声的表示法

2.3.3数字调制信号的表示

2.4信道中的无码间干扰(ISI)的信号设计

2.5信号子空间与噪声子空间

2.5.1相关函数矩阵

2.5.2信号子空间与噪声子空间定义

2.6最短描述长度(MDL)算法原理

第3章信噪比估计算法

3.1最大似然估计

3.1.1系统模型

3.1.2最大似然(ML)估计算法

3.2二阶四阶估计法

3.3信号投影(SP)估计法

3.4基于信号子空间分解(SB)估计法

第4章信噪比估计算法的改进

4.1高阶累积量估计法

4.1.1高阶累积量基本概念

4.1.2高阶累积量估计算法

4.2自相关矩阵奇异值分解法

4.3数据拟合估计法

第5章算法仿真分析与比较

5.1仿真系统模型

5.2性能测试

5.3性能比较

5.3.1克拉美-罗界(CRB)

5.3.2比较结果

结束语

致谢

参考文献