多输入多输出Volterra滤波均衡

为了从带有噪声的输出信号中恢复出输入信号，研究了多输入多输出（MIMO）Volterra滤波均衡器的设计问题，并给出了具体的设计步骤，讨论了当使用p阶阶逼近Volterra滤波均衡器代替无限阶Volterra滤波均衡器时的收敛性及误差界，引进了MIMOVolterra滤波器局部l^2稳定性的概念，利用多维z变换，给出了p阶逆的计算公式，然后研究了Volterra滤波均衡器的设计算法，并讨论了它的收敛性及误差界，仿真结果表明，所提方法不仅可以直接应用到多输入多输出系统，而且还可应用到阵列信号处理及无线通信系统中。     

多输入-多输出系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对多输入-多输出(MIMO)系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

多输入多输出非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法

为解决多输入多输出(MIMO)非线性系统Volterra频域核辨识困难的问题,提出了一种MIMO非线性系统Volterra频域核的非参数辨识方法.该方法先对待辨识的MIMO非线性系统的各输入端添加不同频率成分的单音激励信号,再对系统的输出端信号进行采样并使用Vandermonde法使各阶核输出分离,然后根据单音激励下MIMO非线性系统Volterra核的频域输出特性,推导出该类系统Volterra频域核的辨识公式.由于采用了多音信号激励MIMO非线性系统,实现了一次激励下多点辨识的目的,因此提高了辨识效率.该方法仅依赖于系统的输入输出数据,具有较强的实用性.采用该方法对一个双输入双输出的非线性系统Volterra频域核进行辨识,最大偏差小于10-5,验证了该方法的有效性.     

基于自适应滤波算法的FIR MIMO系统均衡

为了实现对多输入多输出(MIMO)系统的均衡,提出了一种基于自适应滤波算法的自适应均衡方法。应用判决反馈式均衡器(DFE)的结构,把MIMO信道均衡问题的模型建模成一个简化的滤波模型。这个滤波模型使MIMO系统均衡问题中均衡器的设计问题转化为自适应滤波中最优滤波器的设计问题。两种典型自适应滤波器设计算法——LMS算法和RLS算法被应用于该模型中进行仿真,仿真结果显示了算法的收敛性和均衡方法的可行性。这种自适应均衡方法不需要对信道进行辨识,具有较小的运算量,并且可以适应信道变化。     

MIMO系统级联的多输入单输出均衡器研究

针对MIMO系统接收端信号之间的相关性影响其盲均衡效果的问题,提出一种级联的多输入单输出(MISO)均衡器。每级MISO均衡器恢复一个发射信号,之后利用信道估计算法对混合信号进行修改,修改后传递到下一级MISO均衡器进行类似的处理。通过原理分析以及性能仿真可见,级联的MISO均衡器能够克服信号相关性对均衡效果的不良影响,与传统MIMO均衡器相比,算法收敛后信号星座点更集中,全局用户间总干扰比也更低;并且下一级MISO均衡器的均方误差低于上一级。     

MIMO水声信道分数间隔自适应均衡的研究

 针对水声通信MIMO系统频率选择性衰落信道提出了一种分数间隔的判决反馈均衡器.结合采用二阶销相环路补偿载波相位偏移的方法,该均衡器消除了码间干扰,同时还降低了噪声增益.最后,通过仿真实验比较了单输入单输出(SISO)系统分数间隔判决反馈均衡和多输入多输出(MIMO)系统恒模算法的分数间隔判决反馈均衡器的特性.     

基于最小方差控制的闭环辨识信号设计

讨论了系统辨识实验信号的设计方法．从实际控制器和理想控制器间误差的角度出发，评价系统性能指标为系统在实际和在理想控制器控制下输出误差的平方均值最小．当输入信号或输出信号能量有限时，分别推导出辨识输入信号功率谱密度．当控制策略为最小方差控制时，给出信号功率谱的具体表达式．结论对在最小方差控制下的闭环辨识信号设计有指导作用．     

一种简化的多变量MRAC系统设计

针对多输入—多输出(MIMO)系统,基于Popov超稳定理论设计了一种简化的多变量模型参考自适应控制器.该控制器只通过对子系统的控制输入和系统输出的滤波导数进行反馈,使可调参数减少,从而简化了控制器结构.数值仿真验证了该方案的可行性.     

集中式多输入多输出雷达等效阵列增益推导

为便于分析集中式多输入多输出雷达性能,给出了一种集中式MIMO雷达等效阵列增益的近似推导.分析了集中式MIMO雷达阵列处理输出信号相对于匹配滤波器输出信号的信噪比提高因子,推导了SISO雷达和MIMO雷达阵列输出信号的信噪比公式,在此基础上,给出了集中式MIMO雷达阵列等效合成增益表达式,并对结果进行了仿真分析.仿真结果表明,阵元数增加一倍,相控阵雷达阵列增益增加3.0dB,而集中式MIMO雷达等效阵列增益只增加1.5dB.集中式MIMO雷达可通过长时间积累的方法来解决由于阵列等效增益减小带来的检测性能下降问题.     

一类非线性MIMO系统的神经网络直接自适应鲁棒解耦控制

针对一类未知非线性MIMO系统(多输入/多输出系统),应用“主导输入”的概念,基于神经网络理论提出一种直接自适应鲁棒解耦控制方法.该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差及输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

多输入多输出系统中基于多级维纳滤波的均衡算法

基于多级维纳滤波器,提出了一种多输入多输出系统中的降秩自适应均衡算法.该算法利用多级维纳滤波器得到一组子空间基向量,通过子空间投影,把均衡器输出限定在低维子空间内,从而降低了自适应均衡的迭代复杂度,加快了收敛速度.理论分析和仿真表明,降秩均衡算法有效地提高了均衡器的收敛速度,降低了计算复杂度,并在多级维纳滤波器的级数不超过 10 的情况下,就能达到近似满秩均方误差性能.     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

基于时域误差要求的巴特沃斯滤波器设计

考察了将输出信号时域误差要求引入经典滤波器设计指标的问题。从导出的时域误差上界可见,在对滤波器进行相位补偿后,这一误差上界已与滤波器幅度平方函数相联系,从而可据此形成时域误差设计指标。在此基础上,提出了一种新的可同时满足频域与时域性能指标的巴特沃斯滤波器设计方法,并给出了设计示例。     

反馈滤波器长度对判决反馈均衡器性能的影响

为了使判决反馈均衡器的性能达到最佳,提出了一种判决反馈均衡器变步长可变阈值动态长度算法,并将该算法应用于研究反馈长度对自适应变长判决反馈均衡器性能的影响。结果表明：变长自适应判决反馈均衡器在前馈滤波器长度收敛到一定的范围内、判决延迟保持一定的情况下,反馈长度并不是越长越好。得出了反馈长度与自适应判决反馈均衡器的误差函数之间是一个U形函数关系的结论,该结论可以用于指导判决反馈滤波器的设计。     

一种总体最小二乘算法及在Volterra滤波器中的应用

针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题，提出了一种鲁棒的总体最小二乘自适应算法．该算法利用滤波器的增广权向量的瑞利商为损失函数，导出了其自适应迭代公式，并利用随机离散学习规律对权向量模的分析进行算法梯度修正，提高了算法的噪声鲁棒性，而且使得算法简单，稳定性好，收敛精度高．将该算法应用于Volterra滤波器，可使滤波器在非线性系统中的信噪比达到10dB，在学习因子为0．01时，算法仍然能够保持良好的收敛性．仿真结果表明，即使在高噪声环境或使用较大学习因子的情况下，该算法的鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度均明显高于其他总体最小二乘方法．     

Training Sequence Design for Coordination on Multiple Point System

Although the Cramer-Rao Bound(CRB) can be used as the benchmark of estimation algorithm performance,it’s too complicated for joint training sequence(TS) design for multiple input multiple output(MIMO) orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) coordination on multiple point(CoMP) systems.So a minimum mean square error(MSE) based sub-optimal sequence design criterion was proposed,including ideal sequence correlation property and sequence length constraint.The simulation results verify the theory analysis.     

基于多输入多输出-正交频分复用系统的动态马尔可夫链蒙特卡罗检测算法

在多输入多输出-正交频分复用系统中,基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的贝叶斯多用户检测算法可以有效地抑制多径衰落、载波频偏以及相位噪声干扰,但因收敛速度较慢导致实时性较差.针对这一问题,提出一种动态马尔可夫链蒙特卡罗检测算法.该算法利用系统状态样本间的相关性和所设定的收敛阈值门限,实现动态选取系统状态采样值的迭代收敛区间,以求在确保算法检测性能的同时,进一步提高检测估计运算的实时性.仿真结果表明,该算法具有收敛速度快、误码率低等优点.