使用符号混沌序列的系统识别论文提出了 EM-UKS 估计器，用于在非线性输入激发时对线性 FIR 通道进行系统识别。

在论文的图3中有一个FIR模型的系统识别对比图

在哪里$x[n]$是一个混沌输入并且$w[n]$是方差未知的 AWGN。

当 FIR 系统由 (a) 混沌确定性数值输入、(b) 混沌量化输入（称为符号输入）、(c) 滤波高斯输入和 (d) PRBS 输入驱动时，使用 CRLB 与 MSE 比较性能。

Q1：当输入是白高斯和PRBS时，估计技术是什么？是不是普通的最小二乘，因为他们提到他们正在与非盲人的 CRLB 进行比较。因此，OLS 是一种非盲技术。

这是我在输入为白噪声时的实现方式：

 h = [1    0.65   -0.2];  % MA channel coefficients
    x = randn(1000,2);  % white noise input
    u = filter(h,1,x);
    y = awgn(u,10,'measured'); % adding noise w of SNR =10dB
    X = [y,ones(n,1)];
    [b,C]=lscov(X,y) 

Q2：我不确定如何使用 PRBS 来实现。有人可以提供代码吗？

Q3：当作者提出的输入是混沌和符号时，使用EM-UKS进行系统识别是盲还是半盲，为什么？