拟牛顿分数低阶恒模算法的研究

为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法.由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高且具有较好的韧性.利用Matlab 对两种算法进行仿真,仿真结果对新算法性能的提高进行了验证.     

基于自适应CKF的恒模盲波束形成算法

针对均匀线阵,利用信号的恒模特性,与容积卡尔曼滤波相结合,提出一种新的盲自适应波束形成算法。通过对恒模算法的优化代价函数进行变换,使其满足系统状态空间模型。利用容积卡尔曼滤波算法进行自适应滤波,以实现抑制干扰和消除噪声。所提算法对状态空间模型中的系统噪声和过程噪声进行了自适应处理,免除滤波噪声参数的设置,增强了算法的通用性,并引入了收敛因子,加速系统的收敛速度。仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

蚁群算法在盲均衡问题中的应用研究

蚁群算法是一种生物仿生算法,该算法具有正向反馈、并行计算等特点,可以有效地避免算法收敛到局部最优解。将蚁群算法用于求解盲均衡问题的恒模代价函数,提出一种基于蚁群算法的盲均衡算法,新算法加快了收敛速度,减少了码间干扰的影响,降低了误码率。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

Phased MIMO雷达恒模正交波形优化设计 Phased-MIMO雷达恒模正交波形优化设计

由于受到发射机功率和波形能量的限制,现代雷达系统一般选择恒模波形来实现发射功率的最大化利用。针对Phased MIMO雷达子阵单元之间的恒模正交波形优化设计问题,基于矩阵谱逼近的思想,本文提出了一种新的波形设计框架。首先假设输出信干比的需求得到划分的子阵数目,根据最大信噪比准则对子阵单元进行波束形成,提高了雷达系统的抗干扰性能,其次采用迭代矩阵谱逼近算法(iterative matrix spectral approximation algorithm, IMSAA)对子阵单元之间的正交波形进行优化设计,相对于multi-CAN算法,该算法能够获得更好的相关性能,而且运算效率较高,最终实现了恒模波形的优化设计。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于信号子空间的半盲多用户检测

将线性共轭的思想引入到基于子空间的半盲多用户检测,设计了基于子空间方法的线性共轭半盲多用户检测器,有效地改善了系统的输出信干比和误码率性能.PASTd 算法由于复杂度低而被广泛的应用于多用户检测,然而,PASTd算法跟踪到的信号子空间不正交,从而导致收敛速度极慢.针对这一问题,对PASTd算法进行了改进,提出一种修正的PASTd算法,并将其应用于线性共轭半盲多用户检测器,从而有效的提高了收敛速度,降低了计算复杂度.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法。该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspacetracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decom-position,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度。     

一种用于多径衰落水声信道的盲均衡算法仿真研究

在水声数字通信中，严重的多径衰落和多普勒频移是影响通信性能的两个主要因素。研究了一种分数间隔判决反馈盲均衡结构，以有效地克服水声信道多径衰落的不利影响。同时，针对水声信道的时变多普勒特性，在分数间隔判决反馈结构的基础上，提出了一种修正常数模分数间隔判决反馈盲均衡与二阶数字锁相环相结合的盲均衡算法，以纠正信道引入的载波相位旋转。最后通过计算机仿真，将该算法与常数模波特间隔判决反馈盲均衡算法进行了性能对比，仿真结果证明了该算法的有效性。因此，该算法具有良好的实用性和应用前景。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

基于子空间跟踪的扩频码盲估计算法

针对直接序列扩频(DS/SS)信号的扩频码盲估计问题,改进了特征分解的方法,利用滑动窗技术取得码同步,并提出了一种基于信号子空间跟踪的PN(pseudo noise)码恢复算法。计算机仿真表明,由于这种算法避开了直接的特征分解求解,降低了数据的存储量,易于硬件实现,具有良好的收敛特性,性能上优于已有的梯度算法和神经网络算法。     

基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了对数正态误差函数和新变步长,提出了基于对数正态误差函数的变步长盲均衡新算法。通过调整对数正态误差函数的均值与方差及变步长特性参数来加快该算法的收敛速度并减小收敛后的均方误差。用深海声道轴信道,对该算法的性能进行了仿真研究。结果表明:该算法收敛速度快、收敛后均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷。     

基于最大输出信噪比的L-DACS1接收机盲自适应波束形成算法

由于L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system1, L-DACS1)和民航测距机(distance measuring equipment,DME)系统的频谱有部分重叠,因此在L-DACS1接收机中需要考虑DME干扰的抑制问题。提出了基于最大输出信噪比的干扰抑制和盲波束形成算法。由于DME脉冲干扰的功率较大,首先采用子空间跟踪算法来得到干扰子空间,然后将接收数据向干扰子空间的正交补空间进行投影以抑制DME干扰。干扰抑制后,接收数据中只剩下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号和噪声了。为了充分利用阵列天线的优势,采用了输出信噪比最大准则来进行波束形成,将天线方向图的主瓣对准OFDM信号来向,以提高接收机输出信号的信噪比。仿真表明,该方法不需要先验信息就能够在抑制干扰的同时进行盲波束形成,在OFDM信号来向上获得高增益的主瓣,进而提高输出信噪比;另外,所提的波束形成方法在输入信噪比较低的环境下依然能够形成稳定的波束,将主瓣对准信号来向。     

基于子空间的MIMO OFDM盲载波同步方法

针对MIMO OFDM系统,分析了多径信道与频域信号Hadamard积子空间的特点,构造了适合多天线条件下的基于子空间投影的频偏估计代价函数.该代价函数只和归一化频偏与接收数据有关,不需要信道信息和发送数据信息,因此是一种能有效提高数据传输效率的盲频偏估计方法.与已有盲同步方法相比,所提方法不需要使用虚子载波,因而频谱利用率可得到进一步提高.文中对算法的性能进行了仿真,验证了算法可对一个子载波间隔内的归一化频偏进行精确估计.结果表明,该方法性能优于已有文献提出的MIMO OFDM盲载波同步方法.     

基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法

针对常数模（Constant Modulus Algorithm,CMA）收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析基于正交小波变换的盲均衡器结构及奇对称误差函数的特性基础上,提出了一种基于正交小波变换的奇对称误差函数盲均衡算法（WT-OSE,orthogonal Wavelet Transform based Odd Symmetry Error function blind equalization algorithm）,该算法通过归一化正交小波变换来加速收敛速度,用误差函数的奇对称性以减小均方误差,利用变步长来进一步加快收敛速度。水声信道的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的均方误差。

Abstract：

Aiming at the slow convergence rate and big mean square error of Constant Modulus Algorithm（CMA）,orthogonal wavelet transform based odd symmetry error function blind equalization algorithm blind equalization algorithm was proposed,on the basis of orthogonal wavelet transform based blind equalizer structure and characteristics of odd symmetry error function,the convergence rate of the proposed algorithm could be improved by normalized orthogonal wavelet transform and its mean square error could be reduced by odd symmetry of error function and the convergence rate was further improved via using the performance of variable step size.Simulation tests with underwater acoustic channel indicate that the proposed algorithm has not only faster convergence rate but also less mean square error.     

基于子空间法的空时分组码系统信道盲估计

结合多信道子空间理论,结合空时分组码的正交特性,提出了新的盲信道估计算法。首先,根据空时分组码结构特点,将原编码矩阵分解,并将接收矩阵合理地构造,把原信道矩阵重新构造成新的重构信道矩阵。然后求出重构信道矩阵的噪声子空间,之后利用信号子空间与噪声子空间正交特性,构造出信道矩阵作为变量的线性方程组,因而可以得到信道矩阵的闭式解。对三种典型的空时分组码进行仿真验证,仿真结果表明本算法的有效性。     

基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法

为了克服常数模算法（CMA）收敛速度慢,稳态误差大的缺点,提出了基于可变分段误差函数的常数模盲均衡新算法.该算法可通过调节分段点位置来改变误差函数特性,并得到适合信道均衡的具有奇对称性的误差函数,从而具有收敛速度快或稳态误差小的特点.用两径水声信道和负声速梯度水声信道对算法的性能进行仿真研究,结果表明：对于前一信道均衡,新算法的收敛速度明显快于CMA;对于后一信道均衡,新算法的稳态误差明显小于CMA.