基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成

基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束形成算法在实际中得到了广泛的应用,但当其应用到子阵级时,自适应方向图主瓣变形且旁瓣升高,抗干扰性能严重下降.针对这些问题,提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,引入罚函数对自适应方向图进行约束使其逼近期望的静态方向图;同时在干扰子空间约束波束响应为0,对干扰信号进行抑制.该算法在有效抑制干扰的同时,能够使主瓣保形并保持较低的旁瓣,还能获得较好的输出信干噪比.通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.      

一种基于综合目标函数的神经网络学习算法

为提高多层前向神经网络的学习速度和算法的稳定性,提出一种基于综合目标函数的改进学习算法.该算法在误差平方和目标函数中引入一个辅助约束项构成综合目标函数,并利用综合目标函数训练网络的输出层权值,采用牛顿法推导出训练输出层权值的递推公式.辅助约束项隐含有对网络输出平滑性的约束,提高了学习算法的稳定性.利用该算法对不同非线性函数生成的样本数据的学习结果表明,新算法的收敛速度、精度均优于Karayiannis等人的二阶学习算法.     

利用线性约束的二阶最小均方算法进行自适应空时抗干扰

在无线衰落的通信信道中,空时编码的多输入多输出的（MIMO）系统具有很好的性能,但是多址干扰也很严重,提出一种自适应线性约束的二阶最小均方（LC-SOLMS）空时抗干扰算法,来抑制多址干扰和噪声。模拟结果证明：该算法具有较好的干扰抑制能力和快速的收敛性能。     

基于遗传算法与非线性规划的串联四连杆机构优化

建立模型以解决飞机货运舱门解锁机构的串联四连杆机构的尺寸优化,将几何约束、传动性能约束、边界条件约束和运动轨迹约束等作为优化的约束条件,利用遗传算法和非线性规划完成机构的优化,并对比了2种算法结果的优劣与特点.结果表明:2种算法优化有效改善了机构输出角的运动关系,使之更接近于理想情况;非线性规划优化的输出角在上升阶段与理想情况差异较大,而在平稳阶段的角度保持稳定性较好.     

一类输入有约束线性系统的数据驱动PID控制器设计

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和抗积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法.采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辨识算法在线计算PID参数.当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象.改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似抗积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求.通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性.     

存在指向误差情况下的低旁瓣自适应波束形成

针对确定自适应阵列系统,在传统的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法基础上提出一种在期望信号方向估计有误差的情况下,能减小指向误差的低旁瓣自适应波束形成算法,该算法运用波束保形函数,集中主瓣波束,抑制旁瓣波束,提高了阵列输出的信干噪比(SINR),计算机仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

两种基于分数低阶统计量波束形成的推广

为抑制脉冲稳定分布噪声对波束形成的影响,通常采用分数低阶统计量进行处理,将现存的两种基于分数低阶统计量的波束形成方法分别进行推广,证明了两种推广后算法对应的协方差矩阵是互为共轭的,并且对协方差矩阵的非奇异性进行了讨论.仿真实验表明:与传统的线性约束最小功率波束形成相比,两种推广的波束形成算法,在脉冲稳定分布噪声下能够保证无畸变输出,并且具有更低的旁瓣.     

基于半定规划的零陷控制方法

自适应波束形成算法能够将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现震动等情况下,由于干扰位置的扰动而使得自适应权和数据失配.针对上述问题,提出了一种基于半定规划的对干扰源零陷展宽方法,该方法通过对干扰源的波达方向附近范围内的方向向量的约束,来展宽干扰源的零陷范围.该方法能够有效地提高系统的鲁棒性能,使得干扰和噪声的功率输出最小,保证对干扰源的抑制能力.仿真结果验证了算法的有效性.     

鲁棒约束最小二乘恒模算法

在实际的通信环境中,信号方向向量偏差使得线性约束最小二乘恒模算法的性能急剧下降.针对这一问题,提出了鲁棒约束最小二乘恒模算法.该算法通过在代价函数中增加一个方向向量存在偏差的模值约束条件来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下推导出权重向量的递推公式.另外,采用递推算法计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度.所提算法对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而保证了阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提鲁棒约束最小二乘恒模算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境.     

基于全局双约束的矿井尘雾图像增强方法

为提高煤矿尘雾图像的可观测性,提出一种基于全局双约束的Retinex算法的尘雾图像增强算法（GCFCDL-Retinex）。首先,将输入图像进行内外循环,训练聚类和稀疏双重约束下的过完备字典,对图像中的噪声分量进行抑制;然后,通过Retinex算法对照度分量和反射分量进行估计及提取,并对提取的照度分量进行自适应Gamma校正;最后输出增强后的图像。研究结果表明：在煤矿井下的复杂环境中,所提出的图像增强算法能够有效提高矿井下尘雾图像的对比度和清晰度,去除真实粉尘,同时抑制图像光晕、边缘模糊的现象,增强后的图像色彩自然,视觉效果明显提升。研究结论为矿井下视频监控清晰化的工程应用提供理论依据。     

估计强干扰信号波达角度的一种新方法

在强干扰环境下，选择特定的步长因子，能够促使恒模算法抑制强干扰信号，然而，恒模算法的收敛过程较长，且输出信干燥比不高。首先导出了恒模算法权向量和干扰信号的波达角度之间的关系，然后利用这一关系能够迅速求出强干扰信号的波达角度，最后，计算机仿真验证了该方法。在已知期待信号波达角度的条件下，就可以把天线阵的主波束对准期待信号，而把零陷对准强干扰，较好地实现波束形成。     

一种格约减辅助的协作多址接入方案

针对传统协作多址接入(CMA)系统可靠性不高的问题,提出了一种格约减(LR)辅助的协作多址接入方案(LR-CMA).首先将传统CMA系统中源端到目的端的信道等效成虚拟多输入多输出(MIMO)模型,然后在接收端用LR算法改善虚拟MIMO信道矩阵的正交性,减少信号之间的干扰,最后检测并恢复信号.通过计算机仿真将LR-CMA方案与传统CMA方案相比较,结果表明,2种方案的复杂度均随维度呈指数增长,但LR-CMA方案的误码率性能要优于传统CMA方案,接近复杂度很高的最大似然检测的误码率性能,在信噪比为30 dB时,其误码率差距超过14dB,并且LR-CMA方案在衰落信道下可以获得最优的分集增益和复用增益的均衡.     

Single-User Blind Channel Equalization Using Modified Constant Modulus Algorithm

A modified constant modulus algorithm (MCMA) for blind channel equalization is proposed by modifying the constant modulus error function. The MCMA is compared with the conventional constant modulus algorithm (CMA) for symbol-spaced equalization of 4PSK signals. The result shows that the performance of the MCMA is superior to that of the CMA in both convergence rate and intersymbol interference for frequency selective channels in noisy environments. Simulation results using 8PSK signals also demonstrate that a fractionally spaced equalizer can preserve performance over variations in symbol-timing phase, whereas a baud-rate equalizer cannot.     

APSK信号的混合盲均衡方法

针对幅度相移键控(amplitude phase shift keying,APSK)信号,为在载波相位恢复之前进行均衡,以减小码间干扰(inter-symbol interference,ISI)对载波恢复的影响,提出一种将恒模算法(constant modulus algorithm,CMA)和半径指导的均衡(radius directed equalization,RDE)方法相结合的盲均衡算法,该算法的代价函数是CMA代价函数和RDE代价函数的加权和。利用径向分散度的概念,该算法可以根据当前均衡程度自动地调整两种代价函数的权重,实现从CMA到RDE的软切换,从而自动适应不同均衡阶段和不同信噪比的情况。与单纯CMA均衡相比,该算法的收敛速度更快,而且稳态性能也更好,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于酉空时码的盲信道均衡新算法

在具有码间干扰的多入多出（MIMO）无线通讯系统中,针对酉空时编码,提出了一种新的分数间隔矩阵恒模盲均衡算法。这种新算法比矩阵恒模算法表现出更快的收敛速度、更好地抑制噪声的性能。这种均衡器可以和非相干检测器配合使用．从而存存在码间干扰的情况下实现低复杂度的完全盲均衡。     

超宽带系统中盲自适应降秩接收机

针对超宽带系统中的多址干扰和码间干扰问题,提出了一种低复杂度的盲自适应接收机,该接收机首先采用多级维纳滤波算法抑制多址干扰并提取期望信号各多径分量;再进一步采用紧缩近似投影子空间跟踪方法估计信道并进行最大比合并,提高输出信干噪比。仿真结果表明,其误码性能优于匹配滤波器、传统Rake接收机、解相关Rake接收机和基于恒模算法的自适应接收机,且收敛速度较快、复杂度较低。     

衰落信道下的恒模多用户检测技术

针对CDMA系统中的多用户检测问题,提出了一种应用恒模性质的新算法.分析了衰落信道下的等效离散接收信号模型,给出其矩阵表达式,进而推导出了接收端均衡器的权系数与等效扩频码矩阵间的关系.计算机仿真表明该算法理论正确,可以获得较好的收敛特性.     

一种新型的恒模自适应阵列初始化方法

智能天线在移动通信中的应用已经引起了广泛的关注．恒模阵列能够形成自适应波束，但其初始权矢量的选取影响着对所需信号的捕获性能．该文提出一种在信号到达方向(DOA)已知的情况下，基于泰勒(Taylor)阵列的恒模阵列权值初始化新方法．仿真结果表明，这种新方法不仅能解决抗干扰问题，还可加快恒模算法的收敛速度．     

恒模算法的一种在线自适应初始方法

利用恒模均衡器与维纳均衡器之间的关系,在Lang Tong等人提出CSR CMA的基础上,使用了一种新的初始化方法,对传统的恒模算法(CMA)进行了改进,使其可以在线自适应调整其初始权值,从而可以改善恒模算法的收敛性能,并防止恒模算法的误收敛。计算机仿真试验验证了改进算法优良的收敛性能。     

归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡仿真研究

为提高恒模盲均衡算法收敛速度,提出了一种归一化自适应共轭梯度恒模盲均衡算法并进行了仿真研究。利用级联滤波方法对恒模盲均衡器输入进行了重新定义,并在此基础上采用自适应共轭梯度算法对均衡器参数进行更新,对均衡器输入采用归一化进行处理,以保证算法的稳定性。共轭梯度算法计算复杂度介于LMS和RLS算法之间,与LMS算法相比较具有更快的收敛速度,仿真结果证明归一化自适应共轭梯度算法恒模盲均衡与传统恒模盲均衡算法相比具有更好的均衡性能,复杂信道条件下剩余码间干扰可降低约10 dB,均衡系统中引入的级联滤波器可视为时变信道的一部分,表明算法对于时变信道同样有效。