采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法

为进一步提高恒模盲均衡算法的性能,文中提出了一种采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法。利用两次相邻均衡迭代前后的归一化权值变化量定义瞬时梯度变化率,并依此设置判据实现均衡迭代过程中的恒模算法和判决引导算法的适时切换,实现双模式盲均衡算法。双模式盲均衡算法可以有效结合恒模算法稳健和判决引导算法快速收敛和收敛精度高的优点,提高盲均衡算法的性能,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

基于自适应变步长盲平均Sign算法的干扰抑制

提出了一种适用于直接序列码分多址（DS／CDMA）系统中抑制多址干扰（MAI）和窄带干扰（NBI）的变步长盲平均Sign算法（AS-asign）。该算法把盲平均Sign算法和变步长思想结合起来，对盲平均Sign算法的步长采用二次最小均方（LMS），克服了盲平均Sign算法受步长影响的缺点，并使计算复杂度降低。仿真结果表明，AS-asign算法能够自动迅速地适应环境的变化，抑制多径干扰和窄带干扰，并且稳态时的信扰比高于AS-LMS算法。     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。     

浅析盲反卷积算法及其进展

在信号的传输过程中,由于时间延迟等存在,观测到的信号是源信号和通道的卷积,介绍了一些盲反卷积的基本算法,并对未来的盲反卷积算法发展方向进行了展望.     

Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究

简要阐述了Sign-LMS盲最大似然估计算法的基本原理。通过计算机仿真试验,在典型电话信道,对称信道以及普通信道中,对该算法与传统的LMS盲最大似然估计算法性能作了比较,并证明了该算法在收敛速度、均方误差等方面均优于传统算法。从理论上证明了该算法的复杂度,但是该算法的简单是以牺牲稳态性能为代价的,并提出了今后Sign-LMS盲最大似然估计算法的研究方向———如何减少稳态剩余误差。     

盲信号分离的自稳定算法

在传统盲分离算法的迭代过程中，为了保证分离矩阵的行正交性，都要对其进行反复的正交化，以避免算法的不收敛。针对这个问题，笔者主要研究了在Stiefel Manifold上的盲分离算法，该算法使分离矩阵不需要每一步都进行正交化。仿真表明，本文提出的新算法具有很好的稳定性。     

基于模拟退火思想和粒子群算法的盲源分离

简要介绍了基于模拟退火思想的粒子群算法的基本原理，并将之应用于盲源分离算法中，以解决基本粒子群算法收敛速度缓慢的问题。用MATLAB仿真表明，基于该改进算法的盲源分离效果良好，具有收敛速度快、性能稳定等特点。     

基于最大峰度准则和遗传算法的盲辨识与盲均衡

根据最大峰度准则设计了一种针对线性系统的盲辩识与盲均衡算法。该算法在对系统参数进行估计的同时，用求逆滤波器的方法估计均衡器系数，并利用最大峰度准则不断调整系统参数的估计值，使其逼近实际值。由于采用了高阶累积量，算法对高斯噪声有较好的抑制能力。针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题，又提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索。仿真实验表明，本算法具有快速收敛性能和高精确度等优点，能够大大提高均衡后的输出信噪比。     

基于阵列结构的盲分离算法

为了进一步改善阵列信号处理中盲源分离算法的分离性能,提出了一种新的基于阵列结构的盲分离算法.该算法的基本思想是利用已有的盲源分离算法(EASI和FastICA算法)估计混合矩阵,根据估计出来的混合矩阵和均匀线阵的特点来重构混合矩阵,对分离矩阵进行较正,达到改善算法分离性能的目的.仿真结果表明,该文提出的EASI-1算法的平均干信比比EASI算法低7.5 dB,FastICA-1算法的平均干信比比FastICA算法低4.3 dB.     

基于典型相关性分析的自适应拟牛顿盲源分离算法

通过分析经典的典型相关性分析标准,提出一种新的源信号抽取标准,并利用在线拟牛顿算法求解新标准,进而得到一种新的基于典型相关性分析的盲源信号抽取算法,实现了盲源分离.理论分析表明,新源信号抽取标准的唯一全局最小值点是经典典型相关性分析标准的最大值点.仿真结果表明,新算法收敛速度更快.     

一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法

为抑制CDMA系统中的多址干扰,提出一种基于非参数似然比准则的ICA盲检测算法.该算法直接由观测信号样本出发,使用核函数估计分离信号的概率密度函数,并结合梯度下降法和似然比准则进行目标用户的信号检测.计算机仿真及与其他算法的比较表明,该算法抑制多址干扰的能力介于FastICA检测和最小均方误差(MMSE)检测之间.     

基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法

提出了一种基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法。该算法利用接收信号的二阶循环平稳性,依据MMSE准则,不经过辨识直接均衡信道。由于利用了信号的周期循环平稳性,该算法可以实现非最小相位系统的盲均衡。仿真实验表明,与基于子空间的盲均衡算法和基于CMA的盲均衡算法相比较,该算法运算复杂度低、收敛速度快、且不会陷入局部最优点。此外,由于该算法不经过辨识直接均衡信道,所以受信道阶数误差的影响较小。     

一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器

提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器，该检测器以最小平均输出能量为准则，把盲检测问题转化为优化问题，利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明，该检测器在性能上优于传统的检测器，且计算量少，收敛速度快，便于实时处理。     

基于协方差矩阵的自适应盲分离算法

提出了一种新的线性混叠信号的盲分离算法,该算法利用信号相互独立时其协方差矩阵的对角化特征作为分离准则,采用最速下降法进行分离.该算法对源信号和混叠矩阵没有过多要求且计算量不大,理论分析与仿真结果表明:该算法具有很好的分离效果.     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

基于辅助粒子滤波的盲多用户检测快速算法

针对粒子滤波在盲多用户检测中计算复杂的问题，构建了一种低复杂度的辅助粒子滤波盲多用户检测快速算法．在同步快变平衰落信道下，该算法对超过门限数目的粒子进行分类，并以匹配滤波检测器的检测值作为相应类别粒子权系数的加速依据，以不同类别粒子的概率差闽值及匹配滤波检测器的检测值作为粒子滤波所需粒子数目是否足够的判断准则，自动调节不同情况下所需的粒子数目，通过降低粒子数目来降低粒子滤波盲多用户检测算法的计算复杂度．仿真结果表明，辅助粒子滤波快速算法在多用户检测性能上可与原粒子滤波算法相比拟，且计算量可降低30％～40％．     

一种基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制技术

盲干扰抑制技术是在不知道系统参数 ,不需要训练序列的情况下 ,有效抑制 Direct Spread Code DivisionMultiple- Access(DS- CDMA)系统的多址干扰的有效方法。根据受限最小输出能量准则并利用空间正交投影技术 ,该文提出了一种新的基于共轭梯度算法的盲自适应干扰抑制算法。仿真分析比较表明 ,与现有的基于 L east Mean- Square(L MS)算法、基于 Recursive L east- Squares (RL S)算法等盲自适应干扰抑制技术相比 ,该算法具有收敛速度快速稳定、输出性能好、计算复杂度适中等优点     

微弱裂纹信号的ICA盲源分离提取

针对机械设备关键基础部件早期故障信号提取困难这一问题,提出了一种基于独立分量分析(ICA)的盲源分离去噪方法。采用Fixed-point ICA算法和基于负熵的判据,对不同信噪比下金属裂纹信号进行提取。研究结果表明,此方法受噪声强度及信号频段的影响比较小,可有效提取出所需信号;且获得的信号波形失真很小,是一种较好的微弱信号提取方法。