变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法

对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算.将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行遮代估计,同时建立了步长因子和误差信号问的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式.所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

有色噪声系统的迭代辨识与递推辨识方法仿真比较研究

针对ARARX模型(即动态调节模型),提出了分别辨识系统模型参数向量和噪声模型参数向量的新型最小二乘迭代辨识方法.其基本思想是:通过极小化一个信息矩阵中含噪声项的准则函数,导出两个参数向量的最小二乘估计式,进一步将估计式中信息矩阵所含的未知噪声项用其迭代估计代替,而其迭代估计又用前一次迭代的参数估计进行计算.在每步迭代计算中,二者执行了一个递阶计算过程.与滤波式递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在线辨识,而且在每一步迭代计算中,反复利用了系统可测数据信息,因而能够获得高精度参数估计.仿真例子证实了理论研究结果.     

递推最小二乘算法的补充性证明

在使用递推最小二乘算法时，通常考虑的情况是训练样本所构成的方程组为矛盾方程组时该算法的收敛情况。本研究对递推最小二乘算法进行了理论证明及分析，指出了在任意第k步，未知参数估计值收敛于前k组数据的极小范数解(如果前k组数据所组成方程组为相容方程组)或者极小范数最小二乘解(如果前k组数据所组成方程组为矛盾方程组)，并且此解是唯一的；仿真结果同样也验证了该结论的正确性。     

基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。     

基于Tikhonov正则化理论的时差定位新算法研究

提出了基于Tikhonov正则化理论的多站时差定位新方法.将基于拟最优原则的Tikhonov正则化方法应用于经过线性化处理后的定位方程组的求解,这种方法的优势之一在于它不需要任何关于噪声分布的信息.给出了有关正则解收敛性的理论结果,并介绍了正则化定位的计算方法.在计算机仿真部分,以普通最小二乘定位算法为参照,给出了在不同误差条件下两种算法的定位结果.数据结果显示,正则化定位算法的定位精度相对较高,且抗噪声干扰的能力也较强,这证明了正则化定位算法的可行性.     

TOA模式下TLS辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法

提出了一种到达时间(time of arrival, TOA)模式下总体最小二乘(total least square, TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution of precision, GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。     

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.     

一种不依赖超参数的稀疏信号单快拍DOA估计方法

基于传感器阵列输出模型的稀疏重构, 研究了利用单快拍数据进行相干信号波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的问题。定义一个干扰协方差矩阵作为权矩阵, 通过加权最小二乘(weighted least squares, WLS)准则的迭代自适应求解, 实现单快拍DOA高精度估计算法, 简称WLS-IAE算法。详细分析了算法的计算复杂度, 并与经典的稀疏估计类算法进行比较。结果表明作为一种稀疏表示类估计方法, WLS-IAE算法不仅保持了在低信噪比、单快拍、信号相干、信号DOA角度间隔小等非理想条件下的良好估计性能, 而且无需选取超参数, 计算复杂度更低, 具有更强的实时性, 适用于快变目标信号DOA的实时跟踪测量, 具备潜在的工程实用价值。仿真实验验证了提出算法的有效性。     

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法在应用迭代最小二乘算法得到的前馈数据向量中按序将已检测并判决出的信号进行消除,并将前馈数据向量合并到反馈擞据向量中,避免了已判决出的信号对前馈数据向量的干扰,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的采用迭代最小二乘按序判决反馈算法相比,所提算法检测性能提高,误码率显著下降.     

无人机地标匹配定位技术研究

从模式识别的观点给出地标匹配算法的数学模型。分析了影响匹配算法性能的相关因素。把归一化相关景象匹配法引入到无人机地标匹配中。仿真实验结果表明 :在信噪比较低的情况下 ,此算法能满足地标定位要求 ,并且在景象匹配搜索中应用遗传算法大大减少了计算机的运算量 ,提高了地标匹配的实时性     

Efficient parallel adaptive array beamforming algorithm

For a large-scale adaptive array, the heavy computational load and the high-rate data transmission are two challenges in the implementation of an adaptive digital beamforming system. An efficient parallel digital beamforming (DBF) algorithm based on the least mean square algorithm (PLMS) is proposed. An appropriate method is found to partition the least mean square (LMS) algorithm into a number of operational modules, which can be easily executed in a distributed-parallel-processing fashion. As a result, the proposed PLMS algorithm provides an effective solution that can alleviate the bottleneck of high-rate data transmission and reduce the computational cost. PLMS requires less computational load than that of the conventional parallel algorithms based on the recursive least square (RLS) algorithm, as well as it is easier to be implemented to do real time adaptive array processing. Moreover, low sidelobe of the beam pattern is obtained by constraining the static steering vector with Tschebyscheff coefficients. Finally, a scheme of the PLMS algorithm using distributed-parallel-processing system is also proposed. The simulation results demonstrate that the PLMS algorithm has the same interference cancellation performance as that of the conventional LMS algorithm. Moreover, the PLMS algorithm can obtain the same good beamforming performance, regardless how the algorithm is partitioned. It is expected that the proposed algorithm will be used in a large-scale adaptive array system to deal with real time adaptive digital beamforming processing.     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于数据共轭重排修正的传播算子DOA估计算法

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。从理论上论证了这种引申的合理性,通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能。在不增加运算量的条件下算法性能优于MUSIC算法。     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

一种改进的距离差定位算法

针对近似平面布局的距离差测量定位系统,提出了一种改进SX(sphericalintersection)定位算法。该算法首先求解目标的高度,避免了方程系数矩阵病态,因而在算法量相当的情况下,可获得较好的目标定位精度。通过加权最小二乘估计来有效地利用系统的冗余信息。分析了它的定位性能并给出了加权估计的权矩阵近似公式,同现有的定位方法以及克拉美 罗下限(CRLB)进行了仿真比较。     

一种水声时变信道低计算量自适应均衡算法

对于时变水声信道，迭代步长的取值对均衡算法的收敛特性影响较大，步长的自适应参数选取解决了上述问题，但随之而来的是计算量的显著增加。提出了一种自适应均衡算法，该算法根据均方误差切换准则在两种算法之间进行切换。对不同水声信道进行了大量的计算机仿真，结果验证了本算法的有效性。该算法解决了时变信道迭代步长选取困难的问题，同时将均衡计算量降低了30％，更适合快速变化水声信道下的实时通信。     

量测点迹空间聚类的多传感器多帧检测算法

针对强干扰环境下微弱目标检测算法运算复杂度高、虚假目标数量多等问题, 利用目标量测点迹在多传感器之间的分布特性及目标能量的可累加性, 提出一种量测点迹聚类的多帧检测算法。该算法首先利用同源检测对多传感的器量测点迹的有效性进行判断,实现杂波/噪声剔除;其次在空间和时间两个维度对目标的能量进行积累实现微弱目标检测。仿真结果和性能分析表明, 该算法能够大幅降低运算复杂度, 提高虚假目标的抑制能力, 并能够提升微弱目标的检测概率, 验证了该算法的有效性和工程的可行性。