Fast method for spreading sequence estimation of DSSS signal based on maximum likelihood function

To estimate the spreading sequence of the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal, a fast algorithm based on maximum likelihood function is proposed, and the theoretical derivation of the algorithm is provided. By simplifying the objective function of maximum likelihood estimation, the algorithm can realize sequence synchronization and sequence estimation via adaptive iteration and sliding window.since it avoids the correlation matrix computation, the algorithm significantly reduces the storage requirement and the computation complexity. Simulations show that it is a fast convergent algorithm, and can perform well in low signal to noise ratio (SNR).     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

Multi-channel blind deconvolution algorithm for multiple-input multiple-output DS/CDMA system

Direct sequence spread spectrum transmission can be realized at low SNR,and has low probability of detection.It is aly problem how to obtain the original users'signal in a non-cooperative context.In practicality,the DS/CDMA sources received are linear convolute mixing.A more complex multichannel blind deconvolution MBD algorithm is required to achieve better source separation.An improved MBD algorithm for separating linear convolved mixtures of signals in CDMA system is proposed.This algorithm is based on minimizing the average squared cross-output-channel-correlation.The mixture coefficients are totally unknown.while some knowledge about temporal model exists.Results show that the proposed algorithm Can bring about the exactness and low computational complexity.     

基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法

针对传统波束成形计算复杂度过大的问题,提出一种基于集员共轭梯度的约束自适应波束成形算法。运用共轭梯度算法原理,在期望信号功率保留的约束条件下使输出方差最小,得到权重向量,避免计算输入信号的协方差逆矩阵,有效达到收敛。集员方法运用时变边界约束条件,实行数据选择性更新,减少计算复杂度。该算法运用集员方法和共轭梯度,避免重复计算,得到有效的权重向量,保证良好的收敛性能。又对算法进行计算复杂度和收敛性能分析。仿真结果表明,与其他传统算法相比,该算法在保证良好的收敛性能的同时,大大减少了计算复杂度。     

OFDM系统中基于时域信号部分循环移位的低复杂度PTS算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR),提高系统的误比特率(bit error rate, BER)性能,提出了一种结合时域信号分割和部分子块循环移位的低复杂度部分传输序列(partial transmit sequence, PTS)算法,发送端仅需要一次快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform, IFFT)运算即可获得多个备选序列,接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复时域循环因子,实现了信号的盲检测。采用了两种不同的最佳序列选择准则:最小PAPR和最大相关性准则(cross correlation, CORR),并仿真分析了系统的PAPR性能和BER性能。结果表明,所提算法有效地抑制了OFDM信号的PAPR,提高了系统的BER性能,与传统PTS和选择性映射算法相比,明显降低了计算复杂度。     

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法。该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspacetracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decom-position,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度。     

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

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.     

基于正交特性的短码直扩信号伪码序列盲估计

在短码直扩信号伪码序列的估计中,当使用特征值分解(eigenvalue decomposition,EVD)算法、奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法和压缩投影逼近子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法来估计伪码序列时,存在着当最大特征值和次大特征值相近时最大特征向量会受到干扰,进而影响伪码序列估计的问题。针对此问题,提出了一种基于正交特性的伪码序列估计算法。在已知码片速率和伪码周期的前提下,该算法首先把接收信号划分成长度为两倍码元宽度、数据重叠50%的数据段,然后用SVD估计出最大特征向量和次大特征向量,由于最大特征向量和次大特征向量是相互正交的,可以利用两者的正交特性来估计扩频序列。该算法不但能在信号失步时间未知的情况下估计伪码序列,而且仿真结果表明该算法具有稳定性高,需要的数据量少和能在低信噪比下有较好的估计性能等优点。     

低重频宽带雷达中小幅微动目标的周期估计

当空间微动目标仅发生小视角变化且雷达脉冲重复频率较低时,基于雷达散射截面序列、高分辨距离像(high-resolution range profile, HRRP)序列和微多普勒等特征提取算法的有效性面临了挑战。为此,基于宽带逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像序列提出一种目标微动周期估计方法。基于微动目标ISAR成像的分析,利用ISAR图像序列之间的相似度进行微动周期估计。采用最小图像熵准则选取视线角线性变化区间的ISAR图像作为参考基准,利用图像动态范围压缩、基于全图像匹配的相似度估计等方法,强化算法稳定性并减小计算量。该方法对HRRP数据率要求低,对ISAR成像质量约束小,有利于工程实现。仿真实例从摆动和进动两种情况,分析了基准图像的选取和信噪比对算法性能的影响,证明了算法的有效性和高稳定性。     

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...     

降低MIMO-OFDM系统峰均比的分解并行选择映射算法

高峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR)问题是多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统实用化的主要障碍之一,针对这一问题提出了一种分解并行选择映射(decomposed concurrent selected mapping, D-CSLM)算法,进一步提高了算法的峰均比性能。所提算法将每根天线上OFDM 符号分解为实部和虚部,分别采用相同的相位因子,在进行逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform, IDFT)之后进行组合,选择使所有天线具有最小平均峰均比的信号进行传输。与原有的并行选择映射算法相比,所提算法具有更大的待选信号范围,峰均比降低性能更好。同时,利用实序列固有的共轭对称特性,使算法的计算复杂度保持不变。仿真结果证明,该算法在保持计算复杂度不变的前提下,显著改善了系统的峰均比性能。     

基于多涡卷Jerk-Chua混沌和自编码的扩频码构造方法

为了提高扩频通信系统信息传输的可靠性和安全性,提出一种基于复合多涡卷Jerk-Chua混沌与自编码相融合的扩频码构造算法。首先引用二维Henon变换和离散标准映射的构造思想产生一种新的非线性融合函数,其次通过该融合函数将复合多涡卷Jerk-Chua混沌产生的随机序列与自回归自编码随机序列相融合产生高质量复合随机序列作为新的扩频码。最后通过Matlab仿真测试表明,该算法相比现有方法得到的随机序列复杂度更高、随机性和相关性更好,应用于扩频通信系统中的误码率得到了一定改善,能够满足高安全性和高动态变化环境要求的通信系统信息安全保密的传输。     

基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法

为了克服基于统计特性均衡准则的线性盲均衡器均方误差大、计算复杂及多途信道引起的载波相位旋转等问题,在研究基于极性迭代的线性盲均衡器与判决引导盲均衡器的基础上,引入数字锁相环技术,提出了一种基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法.该算法利用极性算法来减小计算量,利用判决引导算法来减小均方误差,利用锁相环技术来克服多径衰落信道引起的载波相位旋转.水声信道盲均衡的仿真结果表明:该算法均方误差小,收敛速度快,计算复杂度低,并能快速纠正信道引入的载波相位旋转.     

低复杂度的DSSS信号扩频序列估计算法

在非协作条件下直接序列扩频(DSSS)信号的扩频序列估计是盲解扩的必需环节。通过构造基于接收信号自相关矩阵的两个检验统计量,分别完成了扩频序列的同步和扩频序列的估计。所提的算法具有很低的运算复杂度。仿真实验验证了所提算法性能的有效性。综合算法的鲁棒性、计算复杂度和低信噪比下的估计性能等评价因素,算法相比其它的典型算法有着一定程度的优越性,并易于快速实现。     

多径衰落信道下MC-CDMA信号扩频序列周期盲估计

针对多径衰落信道下多载波码分多址(multi-carrier-code division multiple access,MC CDMA)信号扩频序列周期盲估计问题,提出自相关二阶矩和循环自相关两种算法。通过分析多径衰落信道条件下MC CDMA信号的自相关二阶矩,估计出MC-CDMA信号的扩频序列周期。通过分析多径衰落信道条件下MC-CDMA信号的循环自相关,估计出MC CDMA信号的扩频序列周期。最后在不同信道条件下分别对这两种算法进行仿真,并对两种算法的性能进行对比分析。理论和仿真实验表明,在较低信噪比下,循环自相关算法在估计MC-CDMA信号扩频序列周期时具有良好的性能,但自相关二阶矩算法比循环自相关算法计算复杂度低,易于实现。     

DSSS卫星通信中基于小波包变换的干扰抑制方法

卫星通信中利用直接序列扩频技术具有一定的抗干扰能力,但由于扩频增益无法做到无限大,当强干扰超过系统的干扰容限时,系统传输性能将会大幅降低。通过变换域信号处理技术对直接序列扩频中的干扰进行检测与抑制,能够增强其抗干扰能力。小波包变换具有优异的时频域局部分析能力,非常适合用于直接序列扩频系统中干扰检测与抑制。分别对规则小波包分解和最佳小波包分解进行了研究,提出了一种基于最佳小波包分解的干扰抑制新方法,通过将子带功率比与最小功率阈值相结合,实现对干扰进行定位和抑制。仿真结果表明,所提出的算法与基于规则小波包分解的干扰抑制和传统的快速傅里叶变换算法干扰抑制相比较,性能得到显著改善,且在计算复杂度上上升极少,是提高直接序列扩频信号抗干扰能力的更有效的选择。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

OFDM系统中基于盲检测的低复杂度分块SLM算法

为了降低正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中传统选择性映射(conventional selected mapping, CSLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了一种基于盲检测的低复杂度分块选择性映射(block selected mapping, BSLM)算法,发送端利用逆快速傅里叶反变换(inverse fast fourier transform,IFFT）性质仅需少量低维IFFT运算即可获得较多的备选序列,接收端采用低复杂度的盲检测方式。仿真分析了所提算法的峰均功率比(peak to average power ratio, PAPR)、立方度量(cubic metric, CM)和误比特率(bit error rate, BER)性能。结果表明,所提算法不仅明显降低了计算复杂度,而且有效抑制了OFDM信号的PAPR和CM,获得与已知边带信息的CSLM算法相近的BER性能。     

基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法

针对天线阵列的幅相误差严重影响阵列测向算法估计性能的问题,提出了一种基于线性变换的阵列幅相误差自校正算法。该方法通过利用幅度相位特性一致的辅助阵元,进行矩阵的正交线性变换,并结合最小二乘法算法,有效地估计阵列的幅相误差系数和入射信号的波达方向。其不需要谱峰搜索,无特征分解运算,计算量小,复杂度低,可实现对阵列幅相误差的快速校正。计算机仿真实验结果验证了该算法估计性能的有效性。