基于重构信道的组分层空时系统接收天线选择

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.     

分布式MIMO系统中基于矩阵分割的检测算法

针对分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中由于收发天线在地域上的离散分布所引起的异步接收问题,提出了一种基于矩阵分割的串行检测算法。该算法先从等效信道矩阵中划分出较小的矩阵,然后在此矩阵内进行检测。检测出的结果,部分用于干扰消除,部分用于和之后的检测结果合并。最后,从干扰消除后的信道矩阵中再划分矩阵,重复检测步骤,直至所有信号被检测出。在瑞利衰落信道下的计算机仿真表明,该算法与已有的分布式天线下的排序干扰对消(distributed antenna ordering successive interference cancellation, DA-OSIC)检测算法相比,可支持信号的连续发送,且随着发送序列的增长,算法性能逐步逼近DA-OSIC算法,并具有较低的计算复杂度。     

基于预编码矩阵的迭代均衡算法

针对长期演进(long time evolution,LTE)下行多输入多输出正交频分多址链路(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO OFDM)异步通信系统中的天线间干扰和多径干扰的问题,提出一种低复杂度的基于预编码矩阵的迭代均衡算法。在发射端,该算法通过预编码矩阵将信号扩展到所有子载波上,从而降低部分子载波深衰落对扩展前原始信号的影响。在接收端,利用最小均方差误差排序QR分解(minimum mean square error sorted QR decomposition, MMSE SQRD)软输入软输出干扰消除均衡算法,一方面避免传统基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)并行软干扰消除均衡算法中复杂的矩阵求逆运算,进而降低了算法复杂度,另一方面利用信道排列优先检测信噪比最大的传输符号提高检测准确性。同时通过预编码对重构信号中误差进行扩展,进而缓解在迭代干扰消除过程中的误差传播。仿真结果证明,在2发2收场景下,误码率在10^-3时,算法经过5次迭代后系统性能相比于现有的迭代均衡算法改善约4 dB。     

超宽带系统中的迭代多用户检测算法

针对超宽带通信系统的多用户检测问题,将Turbo理论中的迭代思想应用于跳时超宽带多址通信系统的多用户检测中,提出了一种基于Turbo码的多用户检测与跳时超宽带多址系统相结合的联合应用方案———迭代多用户检测器,并推导出了一种基于软干扰消除和最小均方误差(MMSE)滤波的低复杂度迭代多用户检测算法,仿真结果证明,在室内超宽带信道条件下,使用该算法的这种接收结构的性能显著优于传统接收机,经过几次迭代后多址干扰被有效地抑制,系统性能明显提高。     

一种采用Householder变换递归实现的复矩阵QR分解算法

QR分解可以改善矩阵条件数,从而提高数值稳定性。由于传统的基于Householder变换的QR分解算法无法有效处理复数矩阵,限制了它的进一步应用。本文提出了一种复数形式的QR分解算法,该算法通过对传统算法进行修改,采用Householder变换递归实现了复矩阵的QR分解,修正后的算法公式可以有效处理复数信号,同时保持了实矩阵QR分解算法的良好性能。新的算法公式对于各种采用QR分解的应用均具有重要意义。通过对其在最小二乘问题中的应用进行仿真,验证了算法在复信号环境下的性能。     

衰落信道下加权抵消的线性并行干扰消除多用户检测器

在衰落信道下,提出了具有加权抵消的线性并行干扰消除多用户检测器(weight cancelled linear parallel interference canceller, WLPIC),不同于传统的线性并行干扰消除检测器（linear parallel interference canceller, LPIC）估计多址干扰的方法,WLPIC利用前一级软输出乘以一个相应的加权系数来恢复后一级期望用户信号中的多址干扰,并进行干扰抵消。基于最小均方误差准则,给出了加权系数的计算公式。对WLPIC进行了误码性能分析。理论分析和仿真结果表明,WLPIC能有效地克服远近效应,性能优于LPIC和匹配滤波检测器。     

MIMO系统中基于斜投影的盲空时多用户检测算法

针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)的码分多址(code division multiple access, CDMA)系统,提出了一种基于斜投影的盲空时多用户检测算法。该算法结合MIMO系统的空间分集技术与Alamouti空时分组码 (space time block coding, STBC)方案,自适应地跟踪干扰子空间和多天线信道,在此基础上对接收信号进行斜投影抑制多址干扰(multiple access interference, MAI),解决了传统的基于子空间的最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)盲空时多用户检测算法收敛速度慢和强干扰的情况下稳态性能低的问题,提高了多用户检测的鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果表明该算法的有效性。     

一种改进的QR分解VBLAST解码算法

基于传统的QR分解算法,将最大似然算法应用到QR分解算法中,提出了一种改进的VBLAST解码算法,称为MLQR算法.该算法主要克服QR算法最先检测层性能差的缺点,将最大似然法应用到QR算法中,以最大限度地提高最先检测的两层信号的性能,然后回代到QR算法中检测余下层信号.仿真结果表明,提出的MLQR算法比QR算法和迫零算法在误码性能上要好,特别是在高信噪比下性能得到明显改善.     

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法在应用迭代最小二乘算法得到的前馈数据向量中按序将已检测并判决出的信号进行消除,并将前馈数据向量合并到反馈擞据向量中,避免了已判决出的信号对前馈数据向量的干扰,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的采用迭代最小二乘按序判决反馈算法相比,所提算法检测性能提高,误码率显著下降.     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

Ping-pong effects study in PIC turbo joint detection for TDD CDMA

A kind of turbo joint detection scheme based on parallel interference cancellation (PIC) is studied; then, the eigenvalues of iteration matrix is deeply analyzed for studying the ping-pong effects in PIC JD and the corresponding compensation approach is introduced. Finally, the proposed algorithm is validated through computer simulation in TDD CDMA uplink transmission. The result shows that the ping-pong effects are almost avoided completely in the presence of the compensation scheme, and system performance is greatly improved.     

Particle filter based stochastic interference cancellation for frequency-selective MIMO channel equalization

To mitigate the effects of the previous symbol decision errors of a decision-feedback(DF)equalizer on the current decision,a particle filter(PF)based DF equalizer for frequency selective multiple-input-multiple-output (MIMO)channel is proposed.On the basis of the analyses of DF equalization for the MIMO wireless system,it is found that a stochastic interference cancellation(IC)scheme call be employed to prevent the error propagation in a severe space-time interference scenario.This is because the random rather than the deterministic scheme can reduce the probability of an error decision even if an error decision occurs.Besides,the signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR)based IC order,which is obtained via pilot,Can guarantee the optimality of the cancellation.The bit error rate(BER)performance of the proposed scheme is verified through simulation experiments under different multipath interference environment.     

基于导频的同频噪声干扰对消技术

大功率发射机产生的宽带噪声干扰会对共址高灵敏度接收机造成不同程度的同频噪声干扰。针对此问题，提出了基于导频的同频噪声干扰对消技术,该技术基于自适应对消原理,通过在发射端引入幅度和频率可控的稳定的导频信号,实现同频噪声的有效对消。建立了基于导频的同频噪声干扰对消理论模型,得到了同频噪声干扰对消比与导频幅度、频率之间的解析关系,可用于指导导频幅度、频率的精确控制。超短波频段的仿真和实验表明,使用基于导频的同频噪声干扰对消技术可以稳定、有效地消除同频噪声干扰。     

基于数字对消的跟踪干扰抑制方法

抗跟踪干扰已逐渐成为跳频通信中的研究热点和难点。针对跳频通信抗跟踪干扰难以实现的问题,采用数字对消方法实现跟踪干扰抑制。首先,基于跟踪干扰信号特点及战术背景,提出跟踪干扰信号估计方法,完成数字对消中参考信号的提取;然后,将干扰信号与混合信号进行对消完成干扰抑制;最后,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)开发板,搭建了半实物仿真实验平台。实验结果表明,所提方法能够有效抑制跟踪干扰。对于不同的干扰频点,信干比(signal to interference ratio, SIR)提升不同,干扰抑制效果受干扰信号强度的影响。当干扰信号方差σ_w²在0.75~1.5时, SIR提升的平均值能达到10 dB,当σ_w²=0.25或2时,则小于8 dB。     

高斯色噪声下混合信号二维DOA估计方法

针对色高斯噪声环境下混合信号二维波达方向(two-dimensional direction of arrival, 2D-DOA)估计问题,提出四阶累积量与斜投影算子相结合的混合信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。首先利用接收数据构造四阶累积量矩阵切片替代传统协方差矩阵来抑制高斯色噪声,并通过传播算子方法(propagator method,PM)估计非相干信号的仰角与方位角。然后采用正交三角(orthogonal triangular,QR)分解构造特定的斜投影算子,使接收信号中仅包含相干信号信息。将矩阵重构与PM相结合来解相干并估计相干信号的仰角与方位角。可以实现高斯色噪声背景下混合信号的2D-DOA估计,且估计信号的方位角和仰角能够实现自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。