粒子濾波及其在通信信號處理中的應用研究.pdf

1、分類號密級UDC1注學位論文粒子濾波及其在通信信號處理中的應用研究（題名和副題名）唐誼（作者姓名）指導教師姓名邵懷宗副教授電子科技大學成都（職務、職稱、學位、單位名稱及地址）申請專業(yè)學位級別碩士專業(yè)名稱通信與信息系統(tǒng)論文提交日期2011.04論文答辯日期2011.05學位授予單位和日期電子科技大學答辯委員會主席評閱人2011年月日注1：注明《國際十進分類法UDC》的類號。摘要I摘要粒子濾波是解決非線性、非高斯信號處理問題的有效算法，其基

2、本原理是用待估狀態(tài)后驗分布上的一群隨機樣本點的加權和來逼近狀態(tài)的真實后驗分布，并以此解決各種估計問題。這種后驗分布的離散逼近表示在樣本數(shù)足夠大時將收斂到真實的分布，且適用于任意的非線性、非高斯系統(tǒng)模型。雖然粒子濾波具有靈活、通用的特點，但其計算量卻非常龐大，因此結合具體的應用對粒子濾波算法進行改進是用芯片實現(xiàn)算法之前所必須解決的問題。本文以單通道同頻信號盲分離和平坦衰落信道上的信道數(shù)據(jù)聯(lián)合估計為應用背景來分析粒子濾波在實際應用中所存在的

3、一些問題并提出相應的改進方法。在單通道同頻信號盲分離的應用中，本文提出了一種基于動態(tài)粒子濾波的分離算法，該算法基于實際應用中的相位偏移、傳輸延遲等系統(tǒng)參數(shù)具有的慢變特性，對接收信號進行分幀處理并以兩個步驟實現(xiàn)信號的分離。首先，基于最優(yōu)貝葉斯估計準則，算法采用粒子濾波對系統(tǒng)參數(shù)進行遞推估計，估計過程中基于權重修正因子的大小拋棄一些對后驗分布貢獻小的粒子以達到動態(tài)調(diào)整粒子總數(shù)以降低計算量的目的；其次，待參數(shù)估計算法收斂后，利用估計得到的參數(shù)

4、，基于最大似然準則實現(xiàn)參數(shù)已知的信號分離，并在似然函數(shù)的遞推計算過程中，拋棄一些質(zhì)量差的軌跡來進一步降低計算量。仿真表明，本文提出的改進算法能獲得較好的參數(shù)估計性能，并能以較低的誤碼率實現(xiàn)信號分離。混合卡爾曼濾波是粒子濾波降維技術的一個特例，然而對于系統(tǒng)模型中的非線性狀態(tài)變量是離散型隨機變量的情況，使用混合卡爾曼濾波是很低效的。本文以平坦衰落信道上的信道數(shù)據(jù)聯(lián)合估計為應用背景來說明這一問題，并提出一種改進算法，其方法是：首先遞推獲得非線