文档介绍：
一种修正的奇异值分解信噪比估计算法#
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2,3**
(1. 北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876;
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2. 装备学院光电装备系,北京 101416;
3. 复杂电子系统仿真实验室,北京 101416)
摘要:本文提出了一种修正的奇异值分解信噪比估计算法(MSVD)。算法首先对信号进行带
限处理和上、下采样,以白化噪声,再估计信噪比。仿真结果表明,通过这种改进,可以在
较大范围内准确估计实际接收信号的信噪比,扩大了原始算法的适用范围。
关键词:信噪比;奇异值分解;盲估计
中图分类号:TN92
A Modified SVD Algorithm for SNR Estimation
LIU Shaolin1, LIU Danpu1, WU Tao2,3
(1. School of Information munication Engineering,Beijing University of Posts and
munications, Beijing 100876;
2. Department of Optical and Electrical Equipment,Academy of Equipment;
3. Science and Technology plex Electronic System Simulation Laboratory)
Abstract: This paper presents an improved autocorrelation matrix singular value position (SVD)
algorithm for SNR estimation. Different from the classic autocorrelation matrix SVD algorithm, the
proposed algorithm whitens the noise by applying band-limited processing, up-sampling and
down-sampling before the SNR estimation. The simulation results show that the proposed algorithm is
adaptive to a wide range of system parameters.
Key words: SNR; SVD; Blind estimation
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0 引言
信噪比是调制信号的一个重要特征参数,准确地估计信噪比对于了解信道特性以及通信
中的自适应功率控制有重要意义。
前人已经提出了很多有效的信噪比估计算法,大致可分为盲估计和非盲估计,比如最大
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似然估计、SSME(分割符号矩估计)、SNV(平方信噪比方差比估计)、奇异值分解法等
等。Pauluzzi DR 等对几种信噪比估计算法进行了介绍和比较[1],Turkboylari 等利用信号空
间投影的方法对时分多址(TDMA)系统进行信干比的估计[2],但它需要用训练序列构造接
收信号的相关矩阵。但是使用这些算法往往都有很多约束条件,尤其是基于