通信背景下 Wiener-Hammerstein 模型辨识的一种新方法

我们提出了一种辨识 Wiener-Hammerstein 系统的新算法。该模型表示一个通信信道，其中两个线性滤波器由一个模拟放大器的非线性函数分隔。该算法能够恢复模型的每个参数，即两个线性滤波器和非线性函数。这与辨识等效 Volterra 系统的估计算法形成对比。该算法由三个主要步骤组成，并使用三个不同的导频序列。参数估计是在时域中通过多次实例化最小二乘算法完成的。然而，基于信号和滤波器频谱表示的论据被用于设计导频序列。我们还对所提出的算法进行了分析。我们通过理论和仿真估计了实现真实信道输出与估计模型输出之间达到目标均方误差所需的最小导频序列大小。我们得出结论，新方法需要缩减大小的导频序列：导频序列长度之和大约等于估计两个线性滤波器卷积积并带有回退量时所需的长度。此外，还提供了与 Volterra 方法的比较。