多载波系统中基于镶嵌算法的载频间干扰消除方案

为消除正交频分复用(OFDM)系统中的载波间干扰，在对干扰系数分析与合理估计的基础上，提出了一种基于频域均衡思想的解相关干扰抑制方案．通过干扰矩阵的循环镶嵌算法来消除载频间干扰，抑制系统中的地板效应．与传统的频域均衡方法相比，该方案省去了迭代运算与信道矩阵的求逆运算，计算简便，具有稳定的收敛性，并且适用于无线多径信道和高速移动的环境．仿真结果表明：在系统归一化频偏为0．2时，该方案的系统信干比比标准的OFDM系统提高了32dB，比干扰自消除方案提高了5dB；在系统误码率为101时，该方案的信噪比比干扰自消除方案提高了2～3dB。     

域变换结合参数估计干扰对消的智能天线算法

系统中的多址干扰是影响系统性能的主要因素，提出了一种新的域变换结合参数估计抗多 址干扰的算法。同文献[1]中的方法相比，在具有相似的误码率性能的基础上，具有更快的收敛性能。     

差分PIC接收技术在WCDMA系统中的应用

研究了WCDMA系统中的差分PIC多级接收技术，探讨了减少运算量的简化算法，通过对WCDMA系统进行链路级仿真得到了该系统的性能曲线，最后给出了差分PIC技术的实现方案。     

域变换结合参数估计干扰对消的智能天线算法

CDMA系统中的多址干扰是影响系统性能的主要因素，提出了一种新的域变换结合参数估计抗多址干扰的算法。同文献[1]中的方法相比，在具有相似的误码率性能的基础上，具有更快的收敛性能。     

拟离散模的消去性

对拟离散的消去性作了讨论，得到如下主要结果：（１）模Ｍ有提升性当且仅当Ｍ的每一个余闭子模是Ｍ的直和项；（２）拟离散模的子模的任何两个余闭包是超视的，因而是同构的；（３）拟离散模有消去性当且仅当其每一个为直和项的空子模有消去性；（４）在有消去性的拟离散模中，若其两个子模的商模同构，则这两个子模的余闭包同构．     

一种混合稀疏置零的自适应声回波对消算法

对稀疏路径的自适应声回波对消算法进行了讨论,提出一种稀疏置零归一化解相关LMS自适应滤波算法(简称SSKNDLMS).该算法综合了稀疏算法,置零算法及归一化解相关算法的优点,在增加少量计算量的情况下,其收敛速度和稳态失配比常用的LMS算法都有明显的改善.计算机仿真证实了这一结果.     

基于改进 FastICA 的冲击波工频干扰消除算法

在火炮冲击波信号测试领域中, 为解决陷波算法消除工频干扰损失有效信号成分的问题, 提出了一种改 进的 FastICA 算法消除工频干扰。 采用五阶收敛的牛顿迭代形式改进基于负熵的 FastICA 算法, 使其不仅具备 负熵算法的高精准度, 而且收敛速度快, 迭代次数少。 仿真结果表明, 该算法的相似系数和信噪比达到 0. 999 99和 45 dB, 较传统陷波算法的 0. 996 和 21 dB 有明显的优势。 相比于基于负熵的 FastICA 算法, 改进算 法与其精准度相同, 但迭代次数减少了 26. 7%; 与收敛速度较快的峭度算法相比, 改进算法迭代次数更少, 收 敛速度更快, 稳定性更高。 该算法具备精准度高、 收敛速度快和迭代次数少等优势, 因此适用于实时处理冲击 波的测试场合。     

联合变化检测与子带对消技术的SAR图像干扰抑制方法

子带对消(subband spectral cancellation, SSC)法是一种有效的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)射频干扰(radio frequency interference, RFI)抑制方法, 但其在消除干扰的同时容易损失图像细节信息, 影响后续图像解译。为此, 在SSC方法的基础上, 联合变化检测技术, 提出一种改进的SAR图像干扰抑制方法。根据改进的对数比变化检测算子, 所提方法实现了干扰二次检测, 消除了干扰图像中的虚警信息, 避免了图像中有用信号的损失。基于欧空局Sentinel-1A卫星干涉宽幅模式受干扰SAR图像, 开展了干扰抑制与效果评估。实验结果表明, 所提方法能够在有效抑制干扰的同时尽可能保留SAR图像细节信息, 证明了所提方法的有效性。     

采用非线性预处理的多通路回波消除算法

非线性预处理是解决多通路回波消除中因输入信号间的强相关性而引起的滤波器不收敛的有效方法．如何确定预处理中的非线性变换系数,以达到既保证语音质量,又去除输入信号间的相关性的目的,是十分值得关注的问题．文中提出了一种应用模糊逻辑来调整非线性变换系数（α）的方法,使得α能随输入信号间的相关性而合理变化,该方法以较小的计算增量为代价,能最大程度地保证通话质量并加快滤波器的收敛速度．仿真结果表明了该方法的可行性和优越性．     

一种多级迭代干扰消除多用户检测算法

提出了快跳频多址通信多级迭代干扰消除多用户检测算法.该算法首先使用传统检测器对只有惟一最大行的用户做出正确译码,对于有多个最大行的用户进行迭代干扰消除.在迭代干扰消除中,对干扰数据信干功率比进行估计,若干扰频点没有受到其他信号的重叠干扰,则在迭代中被消除,否则继续迭代,直到所有用户译码完成.该算法具有线性的复杂度,消除了Fiebig多级干扰消除算法的错误传播,仿真结果表明提出的多级迭代干扰消除算法性能优于其他多用户算法.