高阶累积量波束形成在DS-CDMA系统中的应用

在研究高阶累积量波束形成算法的基础上,根据多天线直序扩频码分多址系统在同信道移动用户数目较大或处理增益较高的情况下,阵列解扩器输出的多址干扰向量呈现高斯随机分布的特点,提出了一种新的利用高阶累积量进行自适应盲波束形成的方法．该方法充分利用了接收信号的高阶统计特性,降低了运算复杂度,收敛快,能够有效地跟踪期望用户信号,具有无需训练序列、参考信号以及阵列结构先验知识的优点．计算机仿真结果表明该方法的有效性．     

一种基于高阶累积量的回波对消方法

提出一种基于高阶累积量的回波对消新方法,以期在信噪比较低的情况下,优于基于自适应滤波技术的回波对消方案。该方法的实质是高阶累积量能够自动抑制高斯有色或白色噪声,先用回波数据来计算其４阶累积量,再利用部分累积量估计回波通路的滤波器系数,最后利用可能得到的全部累积量来对滤波器系数进行细估计,在信噪比分别为２０、１５、１０、５ｄＢ的条件下,各进行１０次随机试验,仿真结果显示：在不高于１５ｄＢ的低信噪比情     

基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法

针对传统基于高阶累积量的无线通信信号调制识别方法存在不含频率信息、低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下识别率低及识别种类较少等问题,设计了一种新的基于高阶累积量构造特征参数的调制识别方法.该方法引入一阶微分和中值滤波预处理等技术,有效解决了多进制频移键控(M-ary frequency-shift keying, MFSK)信号的组内识别问题.进一步地,改进特征参数设置,设计识别流程,提升低信噪比下多达10种常用调制信号的识别率.蒙特卡洛仿真实验验证了所设计方法具有识别信号种类多和识别率高等优点,有望应用于实际场景.     

基于高阶累积量的地震子波提取

在地震勘探中,子波处理是提高地震资料分辨率的一个重要手段,而该技术的关键是地震子波的估计.由于影响地震波的因素太多且复杂,使得子波的提取始终是一个十分困难的问题.传统的提取子波的方法主要利用地震记录的二阶统计信息,然而由于二阶统计量并不包含相位信息,因而无法解决非最小相位的物理问题.鉴于信号高阶累积量的性质和特点,利用高阶累积量来达到提取地震子波的目的.     

基于高阶累积量的文本图像去噪算法

根据高斯噪声三阶以上累积量为零,从而可以将其有效抑制的特点,提出了一种基于高阶累计量的文本图像去噪方法.与平滑滤波和中值滤波2种经典算法相比,高阶累积量的使用不仅提高了文本图像去噪效果,而且能够较好地保留图像的边缘和细节信息,保证了原有文字的完整性.实验表明,提出的去噪算法对于去除文本图像的加性高斯噪声较为理想.     

基于高阶累积量的LCP-GLSTBC-OFDM信号调制识别

提出了频率选择性衰落信道条件下基于高阶累积量的LCP(Linear Constellation Precoding)-GLSTBC (Group Layered Space-Time Block Coding architecture)-OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 信号识别算法，用以区分LCP-GLSTBC结构下的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MPSK、MQAM)。该算法不需要预先知道信号和信道噪声的先验信息，也不需要对接收的信号进行解调，只需从接收的中频信号直接进行识别处理，分别求出接收信号的2阶和4阶累积量，然后构造特征参数消除信道衰落的影响。仿真结果表明：在SNR高于5dB时，对多载波和单载波信号的识别率大于90%。     

直接序列扩频通信中基于循环累积量的自适应干扰对消技术

在可以获得与干扰强相关的参考信号的扩频通信系统中，自适应干扰对消器是常用的抗干扰技术．为在保证对消器性能的同时，减少运算量，提出了一种基于二阶循环累积量(SOCS)自适应干扰对消器(AIC-SOCS)，利用源信号和参考信号的循环二阶累积量，自适应调整对消器中滤波器系数．与基于四阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-FOS)相比，乘法次数减少50％，加法次数减少60％．仿真实验表明，AIC-SOCS的性能和AIC-FOS的干扰抑制性能相当，表现出比基于二阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-SOS)更优良的干扰抑制性能．     

基于高阶统计量自适应滤波的毫秒脉冲星信号处理

基于高阶累积量的LMS自适应滤波算法 (CDEFWLMS),对毫秒脉冲星弱信号进行了分析和处理,得到了较清晰的脉冲轮廓,并与普通的LMS算法以及CDLMS算法的结果进行了比较研究.结果表明:高阶统计量自适应滤波算法可以有效的将脉冲星弱信号与噪声分离,相对于NLMS算法,该算法大大提高了信号品质,且具有收敛速度快、稳定性好的特点.     

一种基于径向基函数的高阶累积量算法

使用高阶累积量算法进行了盲自适应波束形成,计算了利用神经网络逼近波束形成的权矢量,通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

引入高阶累积量的数据库访问特征选择算法

在进行数据库访问的过程中,由于受到很多不确定性因素的干扰,使数据库中存在大量噪声,影响了数据库访问的效率。提出一种引入高阶累积量的数据库访问特征选择算法,依据高阶累积量两个统计独立随机过程之和的累积量等于各个随机过程累积量之和的性质,对数据库进行去噪处理。在此基础上,采用SVM无监督算法实现数据库访问特征选择。仿真实验结果表明,采用所提算法进行数据库访问特征选择,不仅具有较高的特征选择精度,而且特征选择效率也明显高于传统算法,同时特征选择结果所含冗余特征低于传统算法,验证了所提算法在数据库访问特征选择方面的性能。     

基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波调制识别算法

针对OFDM(正交频分复用)信号的子载波调制方式在高斯信道下的盲识别问题,提出一种基于高阶循环累积量调制识别方法。本文通过理论分析了高斯信道下子载波采用不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量,并证明了只有当循环频率等于子载波频率时,OFDM信号的四阶循环累积量才不为零_[8],由于不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量值不同,因此将信号四阶循环累积量值作为特征量来区分信号的不同调制方式。该方法不需要任何的先验信息就能识别子载波调制方式,仿真表明该方法具有一定可行性。     

高阶累积量在盲信号源分离中的应用

阵列处理在有干扰的信号增强中起着非常重要的作用，盲信号源分离问题是其应用之一．本文讨论了如何利用矩阵分析理论以及高阶累积量方法从观测数据中提取信号源特征和信息特征．     

CES型盲均衡及其基于高阶统计量的一种实现

介绍了一种全新的设计盲均衡器的评估标准──信道评估标准ＣＥＳ（ＣｈａｎｎｅｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎＳｔａｎｄａｒｄ），并就其实现方式作了简要讨论，在分析现有算法优缺点的基础上，基于高阶统计量，对非最小相位线性信道，提出了一种ＣＥＳ型盲均衡算法ＨＣＢＥＡ，该方法避免了ＣＥＳ盲均衡中常见的大运算量的缺陷，由多电平ＰＡＭ及ＱＡＭ信号仿真实验表明，该方法具有良好的均衡特性。     

雷达数字波束形成器性能的实验验证

介绍了一种自适应数字波束形成器的原理、组成和实现方法 ,给出了实验结果 ,验证了一些关键技术 ,表明数字波束形成 ( DBF)是提高雷达天线性能强有力的技术。     

4阶量算法在盲波束形成上的应用

对波束形成算法性能进行了比较,考虑盲波束形成算法具有不需要阵列流形、到来方向、训练序列以及干扰和噪声的自相关矩阵等先验知识的特点,设计了基于4阶累积量盲波束形成器·由于直接利用入射信号的高阶量统计信息,不仅可以有效地消除高斯噪声的影响,而且可以消除加性非高斯噪声的影响·仿真实验结果证明,与最小方差无畸变响应的波束形成器(MVDR)相比,作者所提出算法适用于多径传播环境,具有收敛速度快,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等特点·     

基于高阶累积量的格型结构及算法

为了解决格型结构对噪声敏感的问题,从基于高阶累积量的均方误差（ＣＭＳＥ）准则出发,提出了一种基于高阶累积量的格型（ＣＬ）结构,并讨论了该结构具有的一些重要性质。在此基础上进一步推证了系统参数辨识的基于高阶累积量的Ｂｕｒｇ算法（ＣＢｕｒｇ）,并给出了三阶ＣＢｕｒｇ算法的一种快速递归实现方案。仿真结果证明：就辨识结果的无偏性而言,这种ＣＢｕｒｇ算法的抗高斯噪声性能明显优于常规Ｂｕｒｇ算法而两种算法的运算量大体相当。     

基于FIR滤波器的改进恒定束宽波束形成算法

针对宽带信号中不同频率分量所对应的增益不同导致阵列接收信号产生失真的问题,提出了一种基于FIR滤波器的恒定束宽波束形成算法.该算法利用FIR滤波器阵列结构和麦克风均匀线阵列的对称属性,确定波束形成算法恒定束宽的频率范围并获得近似恒定束宽的阵列响应;针对相邻的截止频率之间波束宽度的波动较大问题,设计了参考波束并利用最小二乘法获得最优权值;最后对最优权值进行归一化处理,获得了均匀增益.仿真和实验验证了算法的有效性.     

基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离算法

提出一种基于高阶累积量张量分解的联合盲源分离（JBSS）算法,该算法可以从多组数据集的观测信号中恢复出源信号.首先通过计算多组数据集观测信号的高阶互累积量张量,利用累积量张量潜在的对角结构,将JBSS问题转化为高阶张量CP分解（CPD）问题.接下来,通过张量列分解（TTD）将高阶张量分解为由不高于3阶的多个互连的核张量组成的简单张量网络,由此将高阶CPD问题转化为多个3阶CPD问题.最后,根据TTD与CPD之间的关系,在多次3阶CPD之后,通过依次对因子矩阵进行重新排序与缩放得到多数据集的混合矩阵,进而实现对源信号的分离.实验结果表明,该算法具有较快的运行速度.     

一种基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法

研究了利用高阶累积量方法对复共轭四阶系统进行辨识的问题，分析讨论了四阶系统的特点，给出了由连续系统到离散系统的转换公式，并利用基于累积量表示的修正尢勒－沃克方程对该四阶系统进行了辨识。针对估计精度不高的问题，提出了前滤波的方法。在各种不同条件下的仿真对比实验表明，在SNR（Signal Noise Ratio)比较低和两对共轭极点距离相距较近时，基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法比普通自相关方法具有更好的辨识结果。     

基于Capon的CSB sin-FDA稳健波束形成

针对抑制与目标位置接近的干扰过程中,MVDR波束形成器在阵元数较大、导向矢量失配情况下出现的主瓣畸变问题展开分析.在CSB sin-FDA接收阵列结构代替ULA-FDA接收阵列的基础上,通过RCB算法对存在误差的估计导向矢量进行修正,计算修正后的最优权矢量.仿真验证了本文方法与基于PA的MVDR波束形成器,基于FDA-BFF的MVDR波束形成器相比,在导向矢量失配时的性能优势.