1樓：劉璐 alue
題主並沒有明確效能的定義。但衡量效能的指標可以有很多，例如複雜度、BER、SINR、MSE等等。
ML在信源等概時就是MAP，可以認為是理論上資訊損失最小的方法，缺點是往往要遍歷和比較似然函式，複雜度高；
當傳送訊號存在一定的規律時，可以不用遍歷，而採用一些低複雜度的演算法，viterbi就是這個作用；
MMSE對應的是條件期望，就是在已知接收訊號時，傳送訊號的均值。當均值就是條件概率最大的點時，MMSE和MAP等價，例如常見的高斯分布。
ZF對應的目標分別是無串擾，複雜度上ZF會略小於MMSE（因為ZF沒有考慮雜訊）,同時資訊損失上ZF會多一點。當訊雜比很大時，二者效能相同。
線性濾波會有雜訊放大的缺點。DFE就是為了避免這個問題，引入了反饋。一般DFE會級聯線性濾波，形成ZF-DFE或者LMMSE-DFE。
綜上複雜度排序大概為： ZF < MMSE < ZF-DFE < MMSE-DFE < viterbi < ML
資訊損失效能的排序正好相反。
上面只是對一般情況的感性分析。有些特殊場景（例如常見的高斯雜訊條件下），訊號的後驗概率就是個二次型的單調減函式，那麼對後驗概率求極值，也就是導數為0的點，正好就是個線性濾波的形式，那麼此時MAP或者ML就等於維納濾波，也就是LMMSE。
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