【摘 要】
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该文针对随机布局多天线信号联合时差估计Cramer—Rao下界（CRLB）开展研究，在深入研究多路联合参数估计和经典时差估计算法的基础上，首先建立信号模型，进而得到频域的联合概率密度
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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该文针对随机布局多天线信号联合时差估计Cramer—Rao下界（CRLB）开展研究，在深入研究多路联合参数估计和经典时差估计算法的基础上，首先建立信号模型，进而得到频域的联合概率密度函数，然后推导出Fisher信息矩阵和Cramer—Rao下界的解析表达式。最后，对结果进行了讨论分析，并同两路时差估计Cramer—Rao下界进行了对比。结果表明，多天线联合时差估计能够利用各信号的相同信息，有效提升时差估计性能，而且在低信噪比条件下估计性能改善更为明显。此外，可以看到增加天线数目不可能无限降低时差估计Cra
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