基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计

在存在多通道信号干扰及背景噪声的情况下，本文提出了一种基于四阶累积量的自适应参数型时间延时估计方法。该方法准确地进行多径传输情况下的时间延时估计，有效地抑制相关高斯噪声的影响，仿真结果说明了方法的有效性。该时间延时估计方法可用于声纳及雷达系统的目标定位。     

依据高阶累积盲解卷积

对盲均衡（盲解卷积）提出了两种三阶累积量的基本算法，在算法中依据非因果的ＡＲ（自回归）模型及与逆滤波器系数相关的方程，把非最小相位系统的盲均衡问题转化为解相应的线性方程组的问题，保证了这种解法的唯一性。在算法中仅利用了累积量的对角线切片，从而使该算法简单、准确。仿真实验结果表明，该算法是可行有效的     

基于梯度矢量平均值的变步长恒模盲均衡算法

提出了一种新的变步长恒模盲均衡算法。新算法采用梯度矢量平均值的平方值作为调整步长的参量,解决了传统恒模算法(CMA:Constant Modulus Algorithm)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,新算法与传统的恒模算法相比,具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差。