一种莱斯因子估计方法及系统与流程

技术特征：

1.一种莱斯因子估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模，获得接收样本模型；

根据所述接收样本模型计算所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩，构建并求解估计参数的方程组，以获取所述估计参数的数值；

根据所述估计参数的数值对莱斯因子进行估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述估计参数的数值有多组取值时，根据所述接收样本模型，建立接收样本似然函数；根据所述估计参数的多组取值确定所述估计参数的唯一取值，并根据所述估计参数的唯一取值对莱斯因子进行估计。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模，获得接收样本模型步骤具体包括：

其中，g(s_l；m_l,Ω_l)为s_l的概率密度函数；s_l为第l个接收样本的主路径分量的幅度，服从Nakagami分布；m_l为的第l个接收样本的未知的形状参数，Ω_l为第l个接收样本的未知的扩展参数，Γ(m_l)为伽马函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述接收样本模型计算所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩，构建并求解估计参数的方程组，以获取所述估计参数的数值步骤具体包括：

其中，和分别表示所述接收信号的二阶矩、四阶矩和六阶矩的估计，Ω表示未知的扩展参数，m表示未知的形状参数，σ²表示噪声方差。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述接收样本模型，建立接收样本似然函数步骤具体包括：

其中，m表示未知的形状参数，σ²表示方差，r表示所述接收信号，Ω表示未知的扩展参数，θ表示主路径分量的相位。

6.一种莱斯因子估计系统，其特征在于，包括：

第一计算模块，用于采用Nagakami分布对接收样本的主路径分量进行建模，获得接收样本模型；

第二计算模块，用于根据所述接收样本模型计算所述接收样本的二阶矩、四阶矩和六阶矩，构建并求解估计参数的方程组，以获取所述估计参数的数值；

第三计算模块，用于根据所述估计参数的数值对莱斯因子进行估计。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块还用于：

当所述估计参数的数值有多组取值时，根据所述接收样本模型，建立接收样本似然函数；根据所述估计参数的多组取值确定所述估计参数的唯一取值。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一计算模块具体用于：

其中，g(s_l；m_l,Ω_l)为s_l的概率密度函数；s_l为第l个接收样本的主路径分量的幅度，服从Nakagami分布；m_l为的第l个接收样本的未知的形状参数，Ω_l为第l个接收样本的未知的扩展参数，Γ(m_l)为伽马函数。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第二计算模块具体用于：

其中，和分别表示所述接收信号的二阶矩、四阶矩和六阶矩的估计，Ω表示未知的扩展参数，m表示未知的形状参数，σ²表示噪声方差。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第二模块用于根据所述接收样本模型，建立接收样本似然函数，具体包括：

其中，m表示未知的形状参数，σ²表示噪声方差，r表示所述接收信号，Ω表示未知的扩展参数，θ表示主路径分量的相位。