unifying接收器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

考量相位誤差、頻率誤差、雙性選擇通道之全雙工正交分頻多工系統之結合通道與資料偵測

為了解決unifying接收器的問題，作者黃司傑 這樣論述：

傳統半雙工正交分頻多工系統至今已成為寬頻系統之核心傳輸技術。然而半雙工系統侷限了頻譜效益，近年來全雙工正交分頻多工系統被發展來倍增頻譜效益，但全雙工系統本質上遭遇自我干擾問題，即使採用了相關類比與數位干擾消除技術，殘留自我干擾仍會影響系統效能。此外，實作上系統將遭遇其它像是相位雜訊與頻率偏移效應，將導致信號星狀圖旋轉與子載波間干擾現象，降低系統效能。更糟糕地是，若是系統處在移動環境中，則相對應通道則變成時間與頻率選擇通道，增加解調困難度。於本論文，吾人考量相位誤差、頻率誤差，利用最大化事後機率估測準則，整合估測信號與通道。為了簡化設計，首要步驟吾人利用基底擴增模型將雙性選擇通道轉成基底擴增係

數。然而相關機率密度函數仍無法精準求得，因此吾人利用貝氏統計推論，提出一種近似接最大化事後機率準則收機，並利用訊息傳遞技術，降低複雜度與加速。根據電腦模擬結果，所提出的接收機確實可以有效解調信號，尤其是在高速移動環境中。

使用調頻連續波MIMO雷達之行進汽車偵測與追蹤

為了解決unifying接收器的問題，作者侯馨雅 這樣論述：

本論文主要考慮使用調頻連續波MIMO雷達之多台汽車追蹤問題。廣為人知的方法為交互多模型演算法和聯合機率資料關聯。然而，結合IMM與JPDA 演算法無考慮在路面上的環境，因此效能不是最佳的。假設裝置MIMO雷達的車輛具有GPS接收器，首先，我們提出地圖資訊輔助的追蹤演算法; 接著，我們更進一步提出地圖資訊輔助的單一IMM演算法，與多個IMM演算法。另一種追蹤演算法，稱為檢測前追蹤，為了降低計算複雜度，我們提出改善TBD演算法。模擬結果顯示，本論文所提出的方法相較於現有的追蹤方法有較好的效能。