将重要采样纳入EM学习中以在SPAD水下OWC中进行序列检测
本文针对单光子雪崩二极管水下光无线通信（OWC）系统中的序列检测，开发了一种基于重要性采样的期望最大化（EMIS）算法。 更具体地说，统计学习中的期望最大化（EM）算法为序列检测提供了一个通用框架，重要性抽样（IS）方法用于评估EM算法中所需的最小均方误差估计。 理论分析表明，所开发的EMIS算法通过低复杂度的逐符号检测实现了近乎最佳的性能。 仿真结果验证了所提出的EMIS算法的有效性。
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