一种基于循环前缀的频率估计算法的改进算法

当前，最大似然算法是非数据辅助性算法的典型代表。根据算法内容，由计算模型进行了数学的推导和并且利用MATLAB仿真软件，进行了仿真并通过仿真曲线的分析，找出了影响该算法性能的因素。针对最大似然估计算法在SNR较小、循环前缀较小时，符号定时估计差的缺点，提出了一种新的改进算法即利用新的测度函数来进行定时同步估计和频率偏移估计，进而提高了符号定时估计和频率偏移估计在低循环前缀条件下的稳定性和效果。