LMMSE，线性最小均方误差估计

资 源 简 介

LMMSE，线性最小均方误差估计

详 情 说 明

LMMSE（线性最小均方误差估计）是一种广泛应用于信号处理和统计估计领域的参数估计方法。其核心思想是通过线性模型对未知参数进行估计，使得估计结果与实际值之间的均方误差达到最小。

LMMSE的主要特点包括：

线性约束：估计器必须是观测数据的线性组合，这简化了计算复杂度，适用于大规模数据处理。 均方误差最小化：通过优化均方误差（MSE）作为代价函数，确保估计结果在统计意义上最优。 高斯假设下最优性：当噪声和信号服从联合高斯分布时，LMMSE等同于最小均方误差（MMSE）估计，即全局最优。

LMMSE广泛应用于通信系统的信道估计、雷达信号处理以及机器学习中的线性回归问题。相比于非线性方法，其计算高效性使其在实时系统中更具优势。