基于Laurent分解Multi h CPM低复杂度解调方法

多指数连续相位调制(Multi-h CPM)因具有相位连续、包络恒定、高带宽及频率利用率等优点而备受关注,但其解调需要大量的匹配滤波器和网格状态,限制了其在工程实际中的应用;通过对Multi-h CPM信号进行Laurent分解近似处理方法来有效减少解调中所使用的匹配滤波器个数以及维特比译码过程中的网格状态数,从而降低其解调复杂度;与最大似然序列检测方法相比,采用Laurent分解可以大大减少匹配滤波器个数和网格状态数;仿真结果表明:在性能损失很少的情况下解调复杂度明显降低。     

基于二维正交化WLCLMS的自干扰对消方法

广义线性结构广泛用于解决共平台系统中同相/正交相位(in-phase/quadrature-phase, IQ)不平衡引起的自干扰镜像信号残留问题。由于在共轭项维度上的拓展, 输入信号间的相关性使得用于实现权值向量自适应更新的广义线性复数最小均方(widely linear complex least mean square, WLCLMS)算法出现明显的收敛速度下降。针对这一问题, 本文提出了一种二维正交化方法, 通过特征值分解实现输入信号在样本延时以及共轭项两个维度上的去相关。同时建立了包括格形预测器、基于梯度的白化器, 以及数字对消器三级结构的自适应二维正交化WLCLMS模型, 实现了时变环境中自干扰信号的实时跟踪。仿真结果表明, 该方法在有效提升收敛速度的同时, 有着稳定的稳态误差性能, 并且针对系统采样率、滤波器阶数、IQ不平衡量的变化具有良好的鲁棒性。