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該文提出一種基于矩陣開方(computing Roots of Matrices, RM)的盲信道估計算法和一種自適應(yīng)矩陣開方(Adaptive computing Roots of Matrices, ARM)盲信道估計算法。RM 算法利用信息符號的有限字符集特性，在時域上通過對一個Toeplitz 下三角矩陣開方進(jìn)行信道解卷積，得到信道估計的閉合解。該運(yùn)算復(fù)雜度遠(yuǎn)低于現(xiàn)有的盲信道估計搜索算法，并且適用于信道階數(shù)較大、搜索算法不能處理的情況。仿真結(jié)果表明RM 信道估計性能接
近于搜索算法的最佳性能，而ARM 通過最陡下降迭代將代價函數(shù)最小化，可以進(jìn)一步提高信道估計的準(zhǔn)確性。
近于搜索算法的最佳性能，而ARM 通過最陡下降迭代將代價函數(shù)最小化，可以進(jìn)一步提高信道估計的準(zhǔn)確性。
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