【人工智能】最大似然序列估计（MLSE）算法

一、

关键概念解释：

1. MLSE（最大似然序列估计）:

   • 这是一种算法，用于估计最有可能导致接收序列的传输符号序列。该算法在考虑信号在信道中传播时所受的各种影响（如延迟、失真等）后，尝试恢复最初发送的数据。

2. 状态Trellis:

   • 在MLSE中，所有可能的符号序列通过状态的形式表示，每个状态对应于特定时间点的符号序列。状态Trellis是一种用于表示这些状态以及它们之间转换的图形方法，有助于算法确定最佳的路径（即最有可能的传输序列）。

3. PAM-M信号集:

   • 这里提到的PAM-M指的是多级脉冲振幅调制，其中M表示不同的振幅水平数量。这是一种调制技术，通过改变信号的振幅来传输数据。文中提到的“2Δ”是相邻振幅级别之间的间距。

4. 分支度量:

   • 在状态Trellis中，每个转换（或称为“分支”）都有一个成本或“度量”，这个度量是基于转换前后状态的符号与接收到的信号之间的差异。通常这种差异通过欧几里得