🤖z624530962@z624530962

“我们在考虑估计的时候首先要建立信号模型，然后再设计估计器的结构，而估计器的结构实际上是和你所选取的准则相关的。常用的准则包括了：对随机情况有MMSE,MAP（贝叶斯估计），对于非随机的情况有ML，LS 我觉得你所考虑的问题应该是估计参数（可以是随机的也可以非随机）随时间变化的情况，这时候我们叫波形估计。而卡尔曼滤波实际…”

“自适应滤波我觉得就是一种学习的过程，然后获得一些有用信息，在通信中我们通常用作参数估计。它包含了很多方法，这些方法是限制在一定约束条件下才能够应用的。其中维纳滤波和卡尔曼滤波是最优线性滤波。维纳滤波是线性、最小均方误差波形估计，卡尔曼滤波是线性、无偏、最小均方误差递推波形估计”

“你是就像知道透射的损耗还是通过求解方程得到准确解。透射模有现成的，但是需要根据你关心的频段选择，有些频段可能没有相应的模型。求解的话，有本高等电磁学的书里已经给出精确解了，但是比较麻烦，需要知道穿透的材料等介电常数，厚度等等参数 【 在 bingge 的大作中提到: 】 : 谢谢解释，我要做的仿真主要考虑电波透射的情况…”

“电波传播实际上就是在空间不同位置求解麦克斯韦方程组，当电磁波遇到空间遮挡的时候，产生了绕射，反射，折射，这些都可以叫散射，那么就有一些解法来求解散射问题，等价于分离变量，求散射方程。或者有数值解法，比如矩量法，有限元法，时域有限差分。 信道的话就是宏观看咯 【 在 bingge 的大作中提到: 】 : 应该是传播模型机…”

“你是要做什么。信道还是传播模型机制 发自「贵邮」”

“去看看一本检测，估计，调制理论，或者是统计信号处理，里面有CR界的推倒。具体的，还是和你的信号模型有关 发自「贵邮」”

“还有一些信道参数，时延，簇参数，”

“哦，你也是研究毫米波这块的么？主要做什么啊，信道测量与建模？ 【 在 spring 的大作中提到: 】 : TSR在NYU Wireless，这个不是啊 : 【 在 z624530962 的大作中提到: 】 : : 他是跟着T.S.R混的？ : : 发自「贵邮」 : : 发自「贵邮」”