IR-UWB测距在多径信道下的时延性能分析

TOA(Time of Arrival)估计是目前基于UWB的室内精确定位最常用的方法。然而由于室内多径因素的影响,TOA估计会不准确,使得测距也有较大误差。本文研究LOS环境下,IR-UWB信号在室内多径信道中的时延特性。研究发现,发射的脉冲信号宽度与室内UWB信道信噪比对测距精度影响很大,从而为基于TOA的IR-UWB测距提供了有益参考。     

频选瑞利快衰落信道下的迭代多用户检测算法

针对频选快衰落信道,提出一种新的信道模型及相应的自适应信道跟踪算法;针对宽带DS-CDMA系统上行链路,提出一种改进的部分并行干扰消除(PPIC)算法.PPIC算法在估计出的信道信息辅助下实现干扰抑制与多用户检测,同时将检测结果反馈至信道跟踪算法辅助实现自适应地估计时变信道,从而实现频选快衰落信道下DSCDMA系统上行链路的迭代多用户检测.数值仿真实验验证了本文算法的有效性.     

应用H1自适应滤波的浅海水声信道估计

浅海水声信道是目前最困难的无线通信信道之一,可建模成稀疏衰落信道,其噪声以S S分布来描述.提出了基于H1自适应滤波的稀疏双选衰落信道估计算法,针对S S分布噪声中个别脉冲对信道估计影响较大的情况,分别对信号的实虚部进行限幅以消除影响算法稳定度和性能较大的脉冲噪声. 仿真结果表明：在S S分布噪声下,所提出的针对脉冲噪声的5预处理提升了系统性能;无论是多径信道还是双选衰落稀疏信道,基于H1自适应滤波的信道估计算法的性能优于sIPNLMS算法.     

MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测

将约束最小输出能量（CMOE）准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址（STBC MIMO MC—CDMA）系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度．比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能．     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.     

基于训练序列的发射分集OFDM系统的子空间跟踪信道估计

针对基于训练序列的发射分集OFDM系统提出了两种信道响应的时延子空间和幅度跟踪信道估计方法：第一种方法直接对信道的时域冲激响应进行跟踪；第二种方法对信道时域冲激响应的离散傅里叶变换(DFT)进行跟踪，进一步提高了信道估计性能．结合维纳内插滤波技术对两发一收空时分组编码的发射分集OFDM系统进行了仿真，通过对信道估计结果进行子空间跟踪，显著提高了系统性能．     

不完全信道状态信息下的Turbo-BLAST系统及性能

在Turbo-BLAST方案基础上,针对信道估计有误差情况,利用不完全的信道状态信息推导出等效噪声方差,然后提出一种改进的并行干扰抵消迭代检测算法. 该算法对完全信道估计和信道估计有误差情况均有较好的适用性. 实验结果表明,所提算法可以有效改善系统误比特率性能.     

Kalman滤波器在WCDMA功率控制中的应用

介绍一种适合于分组交换WCDMA无线网络的Kalman滤波器功率控制方法.当数据包连续传送时,信道干扰具有时域上的相关性,Kalman滤波器可用来预测干扰功率.通过干扰预测和路径增益的估计,可确定合适的符合SINR要求的发送功率.给出了仿真结果,结果表明,使用Kalman滤波器的功率控制方法可以提高功率控制的性能.     

一种新的MIMO-OFDM系统信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的LS信道估计算法,提出一种基于加窗的LS迭代信道估计算法,利用对信道频域响应进行加窗,降低了实际MIMO-OFDM系统信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏,从而使利用时域低通滤波进行噪声直接删除的方法变得有效.理论分析与仿真实验表明:提出的算法能够比传统的LS信道估计算法获得更高的估计精度.     

RLS自适应滤波的迭代信道估计与符号检测算法

在现有的OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法的基础上,针对高速移动通信信道,利用RLS自适应滤波器在非平稳环境下有效跟踪输入统计量随时间变化的能力,提出了一类基于对迭代初始值进行RLS自适应预测的迭代信道估计算法.通过对每次迭代的初始值进行递归计算提高其有效性,减少了后继迭代次数,并提高了收敛值的准确性.仿真结果表明:和传统迭代算法相比,该算法加快了迭代收敛速度,提高了估计精度.在复杂度适当增加的前提下,降低了系统误码率,提高了系统性能.     

GPS空时自适应滤波矩阵重构抗干扰算法

小快拍数、干扰移动及天线平台震动引起协方差矩阵估计误差增加,导致现有的全球定位系统(global positioning system,GPS)空时自适应滤波抗干扰算法的性能急剧下降,为此提出了一种基于矩阵重构的GPS空时自适应滤波抗干扰算法.该算法利用Capon空间谱估计方法重构干扰加噪声协方差矩阵,并对矩阵进行时域平滑得到空时滤波权值.仿真结果表明,该算法在多干扰、低信噪比、小快拍数情况下降低了阵列误差的影响,提高了阵列天线输出信干噪比,与对角加载算法和矩阵锐化算法相比提升5dB左右.     

非均匀环境下雷达动目标检测的空时自适应处理

研究一种非均匀环境下地面动目标检测的STAP算法. 该算法将直接数据域内基于正弦曲线幅相估计的检测算法从空域维扩展到空时二维,提高目标回波幅度的估计精度,改善输出信杂噪比,有效地克服了原算法对弱目标检测性能差和虚警率高等缺陷. 仿真结果验证了这种方法的有效性.     

一种改进的强跟踪滤波算法

强跟踪滤波算法由于对判断滤波发散的阈值设置较小,以较大概率产生渐消因子而导致对滤波增益过调节,最终对状态估计不够平滑. 在分析强跟踪滤波算法运行机理的基础上,提出了一种改进的强跟踪滤波算法. 通过适当提高判断滤波发散的阈值,有效降低了误判滤波发散的概率,并能针对不同维数量测方程确定不同的弱化因子,避免了凭经验加入弱化因子解决这一问题的缺陷. 数值仿真结果表明：改进的强跟踪滤波算法对系统状态突变不但具有较强的鲁棒性,而且能有效保持滤波精度和对状态估计的平滑性,从而验证了该算法的可行性和有效性.     

时空调制扩频通信定位系统抗多径测角测距方法

在时空调制扩频通信系统基础上,针对多径环境提出一种抗码片内多径干扰的测角测距方法.首先分析了时空调制信号在多径下的接收和解调信号,接着就解调表达式采用冲激响应估计和多径分量提取算法,实现了码跟踪误差和多径分量的联合估计,再利用换算关系得到方位角和距离.仿真结果表明,在多径下系统的测角测距性能得到很大的改善.     

基于空域调制效应的干扰极化参数估计

干扰极化估计精度是影响雷达极化抗干扰能力的重要因素,而雷达天线空域极化特性存在一定的病态性,使来波极化估计的最小二乘解在病态情况下变得不稳定. 针对最小二乘方法估计来波极化所存在的病态性问题,提出一种改进极化矢量估计的约束最小二乘方法.首先分析影响来波极化估计稳定性的因素,针对具体的天线型式给出病态情况下的计算机仿真结果,推导了带二次约束的极化估计最小二乘解并给出了算法流程. 仿真结果表明了改进极化估计均方误差的有效性,该方法可显著提高干扰极化估计精度,提高雷达极化抗干扰能力.     

一种阵列天线与干扰抵消技术相结合的宽带CDMA接收机

提出了一种自适应阵列天线与干扰抵消技术相结合的DS-CDMA接收机,通过改进的并行干扰抵消技术,对阵列天线合成后"峰指"信号中的多址干扰信号作进一步的消除或抑制.通过理论分析和仿真,验证这种接收机在Rayleigh衰落信道下,较单独使用阵列天线接收或并行干扰抵消技术,具有更好的接收性能.     

基于Kalman滤波方法的多传感器信息融合最优白噪声反卷积滤波器

应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性.