对称α稳定分布噪声下基于Kalman滤波迭代信道估计

为了提高加性脉冲噪声衰落信道环境下的通信传输性能,提出了一种适用于对称稳定分布噪声的基于Kalman滤波的迭代信道估计方法。该方法利用时变信道的先验统计信息将信道建模为一阶自回归模型,并将最小分散系数准则应用于Kalman滤波信道估计方法中,从而更充分地利用了时变信道和非高斯噪声的先验信息。在较为严重的时变脉冲信道下,该方法比最小平均p范数估计方法性能要优约2 dB。仿真结果表明:该方法能消除脉冲噪声和稳定分布二阶矩不存在等不利因素的影响,能快速准确地跟踪并预测时变信道的变化,且性能显著地优于传统的最小均方误差和最小平均p范数信道估计方法。     

脉冲噪声环境下基于最大相关熵准则的仿射投影算法

在许多工程技术应用中,噪声常呈现较强的冲激性,在数学上可用稳定分布模型来表示.常规的自适应滤波算法对于稳定分布噪声的鲁棒性较差.最大相关熵准则的提出,可以有效地改善在稳定分布噪声条件下自适应滤波算法的性能.以对称α稳定分布噪声为脉冲噪声模型,使用最大相关熵准则作为代价函数,提出基于最大相关熵准则的仿射投影算法,将前一次迭代的计算误差作为自变量代入相关熵函数中,使得改进后的仿射投影算法在脉冲噪声环境下取得良好的收敛效果,并通过实验证明了新算法在强脉冲噪声以及广义信噪比较低的情况下有较快的收敛速度和较好的收敛性能.     

声纳探测信号自适应脉冲噪声对消算法

针对浅海环境噪声严重影响声纳探测信号检测性能的问题,提出了一种非线性变换的自适应脉冲噪声对消算法。算法首先对回波信号和参考通道噪声信号同时进行非线性变换,对脉冲噪声进行软阈值滤波,在此基础上,采用最小均方误差算法实现自适应噪声对消,可获得稳健的收敛性能。α-稳定分布脉冲噪声条件下的仿真和某次实验中的声纳探测回波信号处理证明了算法的有效性。     

α 稳定分布噪声下基于EM算法的多径时延估计算法

实际应用中大量非高斯信号和噪声具有显著的尖蜂脉冲特性.这类信号带宽较窄,采用传统高斯模型下基于相关运算的多径时间延迟方法进行时延估计时,会因各个峰值的相互重叠而带来较大的估计误差.为此,根据信号噪声特性,在α稳定分布模型下,提出一种基于EM方法的高分辨率多径时延估计算法(P-EM算法).新算法基于分数低阶统计量理论,采用p阶相关思想,具有在脉冲噪声环境下,比较准确估计多径时间延迟的能力.理论分析和计算机仿真表明了该算法的韧性.     

航道多载波的通信时延与多普勒频移联合估计

针对海上航道立体监测系统中水声信道高斯噪声和对称α稳定(SαS,Symmetric α Stable) 脉冲噪声干扰的复杂环境,以基带OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplering）水声通信系统的发射信号作为研究对象,提出了一种基于分数低阶循环模糊函数的多循环频率时延与多普勒频移联合估计算法．该方法将分数低阶矩与循环平稳特性相结合,能够在SαS脉冲噪声条件下检测信号的循环平稳特性．仿真结果表明:在脉冲噪声和干扰环境中该算法均能稳定工作,估计性能优于基于二阶循环模糊函数．     

基于改进无迹卡尔曼滤波的多径估计算法

【目的】在导航定位系统中，基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是，在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时，会导致估计结果误差很大甚至发散。另外，由于此类算法是基于最小均方误差准则，算法在受到非高斯噪声干扰时尤其是重尾非高斯噪声，会出现估计精度显著下降的问题。【方法】为了在高斯噪声和非高斯噪声下都能够保持较好的多径估计结果提高定位精度，本文提出一种自适应最大相关熵无迹卡尔曼滤波(adaptive maximum correntropy unscented kalman filter, AMCUKF)多径估计算法，算法在观测更新过程中引入最大相关熵作为优化准则，以解决在非高斯噪声下的估计精度下降的问题，在噪声协方差更新过程中用观测量的残差序列对噪声协方差矩阵进行递归更新，取代过程噪声和观测噪声协方差初值的选取。【结果】在高斯噪声和非高斯噪声下分别进行了仿真实验，通过与两种基于卡尔曼滤波框架的估计算法进行对比表明，AMCUKF多径算法不仅能够在高斯噪声下保持较好的多径估计结果，而且在非高斯噪声下也能够保持更高的多径估计精度，有效抑制非高斯噪声的干扰。     

一种变步长符号梯度脉冲噪声对消算法

针对最小均方误差(least mean square,LMS)自适应噪声对消器在脉冲噪声干扰条件下实现噪声对消失效的问题,提出了一种变步长符号梯度最小均方误差(variable step size sign LMS,VSSLMS)脉冲噪声对消算法?VSSLMS算法利用符号函数对误差信号?参考噪声信号取符号运算构成符号梯度? 符号算子的量化操作可以抑制脉冲噪声对自适应算法的影响,为进一步提高VSSLMS脉冲噪声对消性能,采用误差功率归一化准则设计步长控制函数,给出了一种变步长算法,该算法能减小由于符号算子引入的量化误差对收敛速度和收敛精度的影响?利用计算机仿真把提出的VSSLMS脉冲噪声对消算法与改进的归一化LMP算法(MNLMP)进行了比较,结果表明,VSSLMS算法具有更快的收敛速度,同时具有与MNLMP算法相近的稳态剩余误差?因此,VSSLMS算法在脉冲噪声对消中具有实际应用价值?     

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

基于共变谱的CZT多源时延估计新方法

针对现实环境中经常出现的强脉冲、非高斯噪声,以α稳定分布作为噪声模型,研究了被动系统中的多源时延估计问题.同时考虑到α稳定分布噪声会降低基于二阶统计量的传统方法的性能,依据分数低阶统计量理论并引入线性调频Z变换(CZT),提出了一种脉冲噪声环境条件下的多源时延估计新方法,仿真表明该方法可有效解决脉冲噪声环境中多源时延估计的高精度问题,其性能优于常用的共变法.     

自适应矩估计最大相关熵算法的混沌序列预测

为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计自适应调整算法的权重参数,在不同阶段为算法提供了更好的最优权重搜索方向,从而提高了AdamMCC的预测性能.采用Mackey-Glass和Lorenz两类混沌时间序列进行仿真实验,验证文中提出的AdamMCC的收敛性能和稳态性能.实验结果表明,在非高斯环境下的预测过程中,相比于最小均方算法、最大相关熵算法和分数阶最大相关熵算法,文中提出的基于自适应矩估计的最大相关熵算法在保持鲁棒性的同时,还能以合理的计算复杂度获得更高的预测精度.