【摘 要】
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提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型（data-aided）频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明
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提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型（data-aided）频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围（估计范围达±40%符号速率）,与M＆M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界（CRLB）,并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测（ILP）算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。
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