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判决辅助最大似然(DA-ML)和软判决辅助最大似然(SDA-ML)载波相位估计器均假定静态分块载波相位,因此在高信噪比下会出现误差下限。通过引入多元高斯分布模型,提出广义SDA-ML相位估计算法,并通过分解信道协方差矩阵来降低计算复杂度。仿真试验结果表明,对于高阶QAM调制,广义SDA-ML可以显著降低DA-ML和传统SDA-ML的误差下限。