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摘要
车联网应用场景对无线通信在带宽、时延、可靠性方面提出了更高的需求，特别是车辆对车辆(Vehicle to Vehicle, V2V)场景。针对V2V高速移动场景，时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战，该文提出了一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model, BEM)的UKF-RTSS (Unscented Kalman Filter-Rauch-Tung-Striebel Smoother)信道估计方法。该方法采用BEM拟合快时变信道，将信道参数的估计转化为基函数系数的估计；通过无迹卡尔曼滤波(UKF)，联合估计数据处信道冲激响应与时域自相关系数，用于追踪快时变的信道响应。为了进一步提升信道估计的精度，引入RTSS对后向信道状态信息进行信道估计和插值，与UKF构成了“滤波和平滑”结构的UKF-RTSS联合估计器。系统仿真分析表明，在不同速度的快时变条件下，所提方法相比其他经典方法具有更高的信道估计精度和鲁棒性，特别适用于车联网下的无线通信场景。
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