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卡尔曼滤波，很好的控制类资料，碰到了滤波肯定要先想到卡尔曼啊.。。

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基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

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Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.

虽然无先导卡尔曼UKF滤波技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波EKF技术, 但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统, UKF运算时间长, 算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点, 提出将二阶EKF运用到接收系统中, 该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶, 达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单, 运算速度也更快。仿真实验表明, 虽然二阶EKF与UKF的误码率相同, 但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。

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