线性受限最小二乘恒模波束形成算法

将线性受限条件运用于最小二乘,提出了一种线性受限最小二乘恒模波束形成算法,称为LC-LSCMA,并将它与传统的最小二乘恒模波束形成算法(LSCMA)及预解扩最小二乘恒模波束形成算法(P-LSCMA)进行了仿真比较。仿真结果表明,提出的LC-LSCMA算法比LSCMA及P-LSCMA的信干比性能和误码率性能要好,特别在低信噪比情况下性能仍优于LSCMA。     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统，提出了一种改进的自适应恒模算法，即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上，提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真，表明了空时恒模算法（ST-CMA）比传统的恒模算法（CMA）在相同参数条件下有性能的提高。     

基于最小二乘常模算法的盲多用户检测

提出将最小二乘常模算法 (LSCMA)用于盲多用户检测 ,此算法对任意线性无关输入数据集具有全局快速收敛性及稳定性。将LSCMA与传统最陡下降常模算法 (SDCMA)及线性受限常模算法(LCCMA)比较 ,LSCMA收敛速度比另两者更快 ,但复杂度较高     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFB-LSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFB-LSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

空时分组编码系统中的空时恒模算法

研究了基于空时分组编码下的盲均衡系统,提出了一种改进的自适应恒模算法,即空时恒模算法。空时恒模算法是在利用传输信号恒模特性以及发掘编码方式统计特性的基础上,提出的一种自适应盲均衡恒模算法。该文通过MATLAB仿真,表明了空时恒模算法(ST-CMA)比传统的恒模算法(CMA)在相同参数条件下有性能的提高。     

一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘盲多用户检测算法 

提出了一种基于天线阵列的判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法，称为DFBLSCMA算法。首先用天线阵列中每根天线的均衡输出与期望用户波达方向(DOA)的共轭进行相关形成判决量，然后用检测器的输出与此判决分量的误差信息去调节多用户检测器的抽头系数。仿真结果表明，DFBLSCMA算法比传统的LSCMA算法性能要好，特别在低信噪比下性能仍优于LSCMA。     

基于恒模算法的Hopfield神经网络盲多用户检测算法的研究

将恒模算法与Hopfield神经网络的能量函数相结合,提出了基于连续Hopfield神经网络的盲多用户信号检测算法。     

电磁频谱衰落信道的相位校正盲均衡算法研究

针对电磁频谱衰落信道中常规恒模盲均衡算法对所接收信号相位变化不敏感的缺点,研究了一种即携带接收信号的幅值信息,同时还携带接收信号相位信息的修正恒模盲均衡算法。论文在对修正恒模盲均衡算法进行推导的基础上,利用电磁频谱衰落信道,仿真了高阶正交幅度调制信号的修正恒模盲均衡算法性能。仿真结果表明,修正恒模算法在均衡后星座图不仅汇聚程度大幅提高,而且纠正了由电磁频谱衰落信道带来的相位偏转,在收敛速度和降低残余符号间干扰方面均改善了均衡器的性能。     

基于MSE变换的变步长恒模盲均衡算法

在介绍恒模盲均衡算法基础上,提出一种新的变步长恒模盲均衡算法,算法中的步长由MSE经变换后控制。新算法解决了传统恒模算法中,由于采用固定步长而造成的收敛速度与收敛精度之间的矛盾。理论分析和计算机仿真实验均表明该算法与传统的恒模算法相比,都具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。     

电磁频谱衰落信道的相位校正盲均衡算法研究

针对电磁频谱衰落信道中常规恒模盲均衡算法对所接收信号相位变化不敏感的缺点,研究了一种即携带接收信号的幅值信息,同时还携带接收信号相位信息的修正恒模盲均衡算法。论文在对修正恒模盲均衡算法进行推导的基础上,利用电磁频谱衰落信道,仿真了高阶正交幅度调制信号的修正恒模盲均衡算法性能。仿真结果表明,修正恒模算法在均衡后星座图不仅汇聚程度大幅提高,而且纠正了由电磁频谱衰落信道带来的相位偏转,在收敛速度和降低残余符号间干扰方面均改善了均衡器的性能。
     

基于线性预测外推的高分辨率雷达成像

为了提高实验室合成孔径雷达(SAR)成像系统的分辨率,采用自回归(AR)模型,对采集到的数据进行距离向和方位向上的线性预测外推,对外推后的数据进行快速傅里叶变换(FFT)。实验结果表明,相比于传统的快速傅里叶变换成像算法,在同样的硬件条件下,使用该方法可以提高该系统的纵向及横向的分辨率,得到更清晰的雷达图像,或使用较小孔径长度就可以获得相同质量的雷达图像;并且该算法计算速度较快,易于操作,便于在系统上实现实时成像。     

脉冲电磁场对草酸钴粉末表面分维的影响

以氯化钴为原料,草酸铵为沉淀剂,在脉冲电磁场作用下,采用常规沉淀方法成功地制备了形貌不同的草酸钴粉体,SEM照片和颗粒表面3D视图分析显示草酸钴团聚体颗粒具有分形结构特征。采用差分盒维法计算了团聚体颗粒表面的分形维数,并采用分形维数和轴向比对草酸钴粉末颗粒的形貌进行了表征。结果表明,施加脉冲电磁场条件下制备的草酸钴粉末颗粒的表面分形维数在1.986~2.096之间;脉冲电磁场的作用使草酸钴分维D值增大,颗粒分形形态由开放型转变为紧密型。     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。     

CR OFDM系统中具有QoS要求的自适应资源分配算法

为了使CR OFDM系统能满足认知用户的QoS要求,针对系统中认知用户和授权用户间的互干扰影响,提出了一种具有QoS要求的自适应资源分配算法——ARAQ算法。算法中通过进行满足QoS要求的资源分配实现了容纳更多的认知用户,通过进行剩余子载波资源的再分配,进一步提高了频谱利用率。仿真结果表明:ARAQ算法比贪婪算法能容纳更多的认知用户数,同时频谱利用率很接近贪婪算法的频谱利用率且具有较低的算法复杂度。     

一种无线认知网络中的自适应波束成型模式选择算法

为了能够在避免对主用户干扰的同时,进一步提高频谱的利用效率,提出了一种自适应的波束成型模式选择算法。针对当前的认知网络很少考虑在空间上将主从用户进行分离,将多天线技术引入无线认知网络,利用其提供的空间自由度,从用户基站在主用户信道的零空间内设计发射波束,这样可以使得2个网络共存时,主用户能够无干扰地进行数据传输。同时,随着发射信噪比的变化,从用户基站自适应地在机会式波束成型和正交空分多址2种模式间进行选择,从而最大化网络的容量。分析和仿真结果都表明,这是一种解决网络共存、提高频谱效率的有效方法。     

认知无线电中一种基于循环谱的信号功率检测算法

为了提高信号功率的检测精度,在循环谱分析的基础上提出了一种基于循环谱的信号功率检测算法,该算法利用循环谱技术的谱分离特性在噪声中精确提取接收信号功率,并以M PSK信号为例给出了该算法详细的理论分析。计算机模拟仿真结果表明,无论是在高信噪比还是在低信噪比条件下,基于循环谱的接收信号功率检测算法的检测精度相比传统的检测方法均有较大的性能增益。该算法具有很好的应用前景。     

OFDM信号的相关比软合作检测

多用户合作检测是认知无线电用户用来提高对基本用户检测能力的重要手段。为了提高相关比检测在低信噪比下的检测性能,提出了一种基于相关比检测的软合作检测方法,该方法能够有效地检测出OFDM类型的基本信号。分析和仿真结果表明,这种方法不仅继承了相关比检测的恒虚警特性,而且检测性能大大提高,对噪声的鲁棒性也更强了。与能量检测的比较显示,该方法能够在不增加复杂度的情况下,在更低信噪比条件下工作,对噪声特性没有要求,非常适合应用于认知无线电技术。     

基于收缩精度的遗传算法逐级进化策略

为了有效克服传统遗传算法主观设定进化代数的弊端并提高算法进化期间的搜索效率,根据控制论中的反馈控制机理,通过适应度函数值的分散程度定义了收缩精度,并按照收缩精度将算法的进化期划分为不同的3个时期。在不同的进化期,采用不同形式的适应度函数以加大种群内个体之间的差异度。对交叉算子进行了改进,采用相关性配对交叉与改进的自适应交叉概率相结合的交叉算子,使算法达到较快的收敛速度。最后的算例表明,改进的遗传算法科学有效。     

基于伊留辛公设的Q_2原状黄土弹塑性本构模型

为了较好地模拟非饱和Q2原状黄土的剪胀性和软化性,进行了一系列非饱和Q2原状黄土室内试验,获得非饱和Q2原状黄土的物理及力学参数。结合应变空间的塑性力学理论,推导出Q2原状黄土的屈服函数和以塑性功为硬化参数的硬化规律。根据伊留辛公设和相关联流动法则,建立了应变空间的Q2原状黄土弹塑性本构模型。通过计算与试验实测值的比较,表明该本构模型能反映Q2原状黄土的剪胀性和软化性。     

基于复数格基缩减的V-BLAST系统检测算法及性能分析

为了提高系统性能,从实数格基缩减出发,推广得到了一种通用的复数格基缩减算法,给出了其在V-BLAST系统中的应用。通过与MMSE扩展相结合,分析缩减与扩展的先后顺序,提出了MMSE-Ⅰ和MMSE-Ⅱ两类基于复数格基缩减算法的V-BLAST检测方案。分析和仿真结果表明,检测中采用复数格基缩减算法与实数算法相比,可以大幅降低复杂度而不影响系统性能;基于复数格基缩减的MMSE-Ⅱ逐层干扰抵消检测算法,可以解决格基缩减引起的有效发送符号之间的相关性问题,且性能接近于ML检测。为了进一步降低复杂度,给出了一种性能损失较小的次优排序方案。