Physics-Aware Initialization Refinement in Code-Aided EM for Blind Channel Estimation

Chin-Hung Chen

doi:10.1109/LSP.2026.3666849

Physics-Aware Initialization Refinement in Code-Aided EM for Blind Channel Estimation

2026-02-23

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DOI：10.1109/LSP.2026.3666849

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本文研究了期望最大化（EM）算法在盲码间干扰（ISI）信道估计中著名的局部最大值问题。该问题主要源于因初始化不良导致的相位和时移模糊，而盲EM估计本身无法解决。我们提出了一种有效的初始化精化算法，利用译码器输出作为模型选择的度量。基于信道物理特性和调制格式的有限候选模型被生成，并融入了相位和时移模糊的联合检测。结果表明，所提算法在高度不确定的初始条件下，使3抽头ISI信道的局部最大值情况显著减少至约三分之一。随着初始误差增大和信道记忆增强，改进效果更为显著。当应用于Turbo均衡器时，所提算法仅需在首次Turbo迭代中使用，从而限制了后续迭代中复杂度的增加。

Keyword:

Blind channel estimation

expectation maximization

initialization

phase ambiguity

shift ambiguity

turbo equalization

Physics-Aware Initialization Refinement in Code-Aided EM for Blind Channel Estimation

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