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摘要
现有的空中计算依赖融合中心的最大似然(maximum likelihood, ML)估计恢复来自不同设备传输信号的算术和，但在实践中，实现准确的信道增益预编码和设备之间的严格同步很困难，ML估计在非对齐空中计算场景中会遭受严重的错误传播，而且计算复杂度高。针对非对齐空中计算问题，设计了一个基于广义近似消息传递(generalized approximate message passing, GAMP)计算框架的最大后验估计器，即GAMP-MAP。该估计器使用传输符号数据的均值和方差作为先验以提高估计准确性，利用GAMP算法标量估计特性降低计算复杂度。在不同信道相位偏移和时间偏移下进行仿真实验，实验结果表明GAMP-MAP估计器的准确性明显优于ML估计器，其运行时间相对ML估计器和LMMSE估计器有显著下降。
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