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OFDMOQAM系统中基于BEM信道模型的盲载波频偏估计算法
OFDM/OQAM系统是一种常用的多载波调制技术，其在无线通信系统中被广泛应用。由于无线信号在传输过程中受到影响，使得信号的相位偏移和频偏误差等问题成为OFDM/OQAM系统中需要克服的关键问题之一。因此，基于BEM（BlindEqualizationandMultichannelestimation）信道模型的盲载波频偏估计算法成为解决这个问题的重要方法之一。
BEM模型假设信道具有线性时不变的特性，并将其分解为一个等效的前向滤波器和反向滤波器，这样就可以实现信道估计和相位偏移消除等功能。在盲载波频偏估计中，基于BEM模型的算法可分为盲估计和半盲估计两种方式。
盲估计算法的核心思想是利用信道传输的周期性和多普勒频移等特性进行估计。其中，有两个经典的盲估计算法：CyclicAutocorrelationFunction（CAF）和Expectation-Maximization（EM）算法。
CAF算法是利用了常规信号和OFDM信号的循环自相关函数（CyclicAutocorrelationFunction）之间的区别，实现了对OFDM信号的频偏估计。这种算法的优点在于易于实现，但频偏估计的精度不高。在实际使用中，CAF算法在信噪比低的情况下，估计精度明显下降。
EM算法是基于最大似然的思想，对OFDM信号的频偏进行估计。EM算法的思想类似于迭代优化，可以通过多次迭代来逐渐提高估计精度。但是，这种算法需要大量的计算量和时间，在实际应用中可能存在不可行性。
针对上述算法的普遍性不高和效率不足的问题，还有一类比较新颖的算法——半盲估计算法。这种算法既能够利用OFDM信号的周期性信息，又能够利用多普勒频移，实现更高的频偏估计准确度和更高的信噪比。
半盲估计算法主要分为两类：第一类是基于最小二乘法的算法，主要利用OFDM信号的结构，通过迭代求解得到最优解。另一类是基于GeneralizedApproximateMessagePassing（GAMP）算法的算法，该算法通过将信噪比为0和无限大的情况的先验概率密度函数映射到一个Gaussian混合模型上，让部分具有稀疏性质的信号更容易被估计。
在应用中，半盲估计算法由于能够实现比盲估计更高的估计精度，因此更加流行。而且，半盲估计算法也能够根据实际传输情况进行调整和优化，实现更高的效率和更低的系统误差。
总体来说，OFDM/OQAM系统中基于BEM信道模型的盲载波频偏估计算法，是一种实用性强的信号估计方法。在实际应用中，可以根据信道模型的具体情况进行选择和优化，从而实现更高的估计精度和更低的系统误差。