基于EM算法的联合调制识别与参数估计

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用四节点同步接收,在信噪比大于-2dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。     

基于可靠性的线性分组码软判决译码算法研究

讨论了线性分组码软判决最大似然译码的原理,介绍了软判决译码中所用到的译码量度,给出了基于可靠性量度的非最优软判决译码算法——chase2译码算法实现步骤,经过计算机仿真表明,基于可靠性量度的译码算既降低了计算复杂度,同时又具有很好的误码性能。