多载波CDMA上行链路中的盲信道估计算法

介绍了OFDM 的多载波CDMA系统上行链路中的一种盲信道估计算法。通过分析接收端的信号， 利用接受信号和已知扩频码的二阶统计性估计出目标用户的信道脉冲响应。最后的仿真结果表明，该算法 比把目标用户以外的用户信息当作噪声的算法具有更好的性能。     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.     

非同步DS-CDMA系统中多径时延的估计

在使用阵列天线的DS-CDMA系统的基站中，利用改进的Direct Matrix Inversion（DMI）算法对接收到的定位信号进行TOA估计，其精度可以小于一个码片宽度，并可分辨出每个用户各条主要的多径信号，取其中有最小TOA的路径为主径，用于用户的位置估计，讨论了算法中各种参数的影响，进一步用RLS盲算法对用户的TOA进行跟踪。     

异步带限DS/CDMA系统中用户识别和时延估计

讨论了适合异步带限DS／CDMA系统的用户识别和时延估计算法,该算法基于最小输出能量（MOE）准则,可分为两个阶段：用户识别和时延估计。用户识别阶段用于判别用户是否传输信号,条件仅为已知用户扩频码。若用户传输信号,一个粗略的时延估计可同时得到,那么后续的时延估计阶段将通过有效的搜索策略来获得精确的时延估计。仿真结果表明,该用户识别／时延估计算法具有抗远近效应能力,时延估计精度高于子空间方法,根据亿真结果,提出了一个改进型算法“先时延估计,后用户识别。该改进型算法可大大提高用户识别性能。     

基于核独立成分分析的盲多用户检测算法

针对部分多用户检测算法需要对信道参数进行估计的缺点，提出了一种基于核独立成分分析的盲多用户检测算法．该算法根据源信号的不同分布情况，在重建核希尔伯特空间内选取不同的非线性函数作为对比函数，将信号从低维空间映射到高维空间．在高维空间，接收端利用已知信息，将目标用户扩频码作为解混矩阵的初始值，利用自适应方法进行迭代，有效地解决了盲信号分离的无序性，实现了目标用户信号的提取．仿真实验表明，该算法的误码率性能在用户数量增大和远近效应严重的情况下都远优于基于匹配滤波器的单用户检测器，与传统独立成分分析方法相比更具灵活性和鲁棒性．     

高速环境下多小区联合信道估计算法

在已经投入运行的高铁列车环境下,存在着频繁的小区切换和小区接入过程,而这两个过程都产生强的相邻小区干扰.在接收端进行信号检测时,单个小区联合检测必须扩展到多个小区联合检测,相应的信道估计算法也必须扩展到多小区.传统信道估计算法对本小区和相邻小区进行信道估计时,其他小区的用户信号均被视为噪声,增加了噪声的总功率,低了信道估计精度,最终降低了多个小区联合检测算法的性能.本文提出的信道估计算法把相邻小区的强干扰用户纳入信道估计矩阵来降低噪声,达到提高信道估计精度的目的.仿真表明,该算法同时提高了本小区用户信道估计精度和邻小区强干扰用户信道估计精度.     

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.     

CDMA移动用户多径时延的盲估计

提出了一种将MUSIC算法推广应用于CDMA移动台进行多径时延估计的新方法。该方法结合用户的特征序列,不需要导频信号,直接对接收的用户信号进行时延估计,为处于小区边界的用户同时利用几个基站发射的信号实现多径分集、改善性能创造了条件。     

一种新的适用于CDMA系统的R-CDMUSIC算法

提出一个直扩码分多址(DS-CDMA)通信系统的接收信号模型，并在这个模型的基础上推导出一种适用于DS-CDMA系统的DOA(directions of arrival)算法——Root-Code Directed MUSIC。算法利用期望用户的扩频序列与接收信号的信号子空间的关系，来估计信号的DOA。该算法突破了在传统的DOA算法中检测的DOA数要小于阵列的天线数的限制，同时，本算法的性能也远远好于一般的DOA算法。     

基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割方法

提出了一种基于Unit-Linking PCNN和HSI空间的彩色图像分割新方法.在RGB空间中,由于R,G,B分量之间有很高的相关性,直接利用这些分量不能得到所需的效果.在提出的算法中,彩色图像首先被转化到HSI颜色空间,图像分解成彩色通道(H和S分量)和亮度通道(I分量).对彩色通道采用基于Unit-Link-ing PCNN的分割算法进行分割,对亮度通道采用最大类间方差阈值算法进行分割,然后将分割后的结果用大概率合并的方法进行组合,得到最终分割结果.试验结果表明,这种方法具有很好的彩色图像分割效果.     

一种利用接收信号冗余特征的基于子空间的盲信道估计算法

提出了一种基于子空间OFDM盲信道估计算法的改进算法。由于OFDM传输方程不能直接推导子空间算法,故给出了一种新的方法对OFDM传输方程作矩阵变换,该方法利用接收信号的冗余特性,得到一个结构简单的新方程,经理论分析证明,该算法对于循环前缀CP（Cyclic Prefix）的长度没有严格要求,大于或小于信道阶数,皆可以成立。     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

二维扩展频谱系统下的PARAFAC接收机

对二维扩展频谱系统的接收信号经过IDFT(离散傅里叶反变换)模块后的信号进行分析,表明此信号具有三线性模型特征;为此,提出了二维扩展频谱系统下PARAFAC(平行因子)接收机算法,该算法先利用三线性交替最小二乘(TALS)算法估计出信源矩阵,然后对其进行判决.仿真结果说明:二维扩展频谱系统PARAFAC接收机算法性能随着SNR增加越来越逼近于非盲相干检测接收机,而且在较低SNR条件下它们具有相近的性能.该算法无需时域扩频码、频域扩频码和信道衰落信息,是一种真正意义上的盲的检测算法.     

基于随机网格张量分解的多用户毫米波大规模MIMO系统信道估计

利用毫米波信道的稀疏散射特性和张量的空间结构,提出了一种随机网格张量分解的信道估计方法,接收信号被表示为一个四阶张量,采用随机张量压缩对单个用户信道进行解耦;采用网格张量分解方式,将大尺度的用户信道张量分解为若干个小尺度张量,并行且独立地分解所有子张量,由相关因子矩阵估计信道参数.仿真结果表明,该算法能获得较为准确的信...     

基于MTD模型的联合GSM语音解码算法

利用GSMEFR语音编码参数的时间相关性,提出了基于参数估计的信道、信源联合解码算法．该算法首先采用MTD模型对信源参数进行高阶马尔可夫建模,然后将MTD模型参数作为解码端的先验信息,同时利用信道或信道解码提供的接收数据似然值,计算发送参数的后验概率,进行基于MAP,MS或延迟MS准则的参数估计．仿真结果表明,对于GSMEFR语音传输系统,本文提出的联合解码算法性能明显优于信道、信源独立解码算法,提高了参数和语音的全局信噪比,有效改善了系统性能．     

基于叠加训练序列的稀疏信道估计

对于稀疏多径衰落信道,提出了一种叠加训练序列和匹配跟踪算法相结合的信道估计方法.为了提高系统带宽效率,采用迭代的叠加训练估计信道响应,该方法将一低功率周期性的训练序列直接叠加于信息序列,利用接收数据的均值求得信道响应,不需要任何额外带宽资源.在许多无线通信环境中,信道呈现稀疏特性,利用该稀疏特性,采用匹配跟踪算法估计信道响应中的非0点,以此可以降低加性高斯白噪声引起的性能损失.通过计算机仿真表明,本文的方法可以达到很好信道估计性能.     

一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法

提出了一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法,在时域OFDM符号中插入PN序列作为训练序列,将其与对应的接收序列作圆周相关处理,并通过迭代逐次检测出信道各径参数,进而获得信道频率响应估计.仿真结果表明,在相同的信噪比和信道利用率条件下,提出的方法比频域梳状导频估计方法具有更高的信道估计精度.     

基于小波变换的单通道盲分离中源信号数目估计算法

推导了常用数字调制信号的小波变换幅度函数表达式,并给出了统一的近似表达式。在此基础上给出了单通道接收混合信号模型中小波变换幅度函数的近似表达式。通过充分利用与混合信号中奇异点有关的码元周期信息,给出一种基于小波变换的单通道接收条件下源信号数目估计算法,实现了在无先验知识的情况下对源信号数目的估计,并通过仿真验证了算法的可行性和有效性。     

一种用于MIMO系统的改进型快速天线选择算法

通过比较信道容量公式中的参数,利用行列式结合律特性和逐级递增天线数量的指导思想,提出了一种改进型快速天线选择算法．该算法与传统的快速天线选择算法相比,能够更快地选择出对信道容量贡献最大的接收或发送端天线,在不影响信道容量和系统误码率性能的情况下,可显著降低计算复杂度．