基于多级维纳滤波器的信号子空间拟合算法

提出一种信号子空间拟合的新方法.推导出信号子空间拟合一个新的基本公式,进而建立信号子空间拟合一个新的准则函数.分析表明,信号子空间可以由多级维纳滤波器的若干个匹配滤波器有效地构成,而且匹配滤波器只需要多级维纳滤波器的若干步前向递推,所以该方法具有小运算量和低复杂度的特点.最后,计算机仿真验证了该方法的有效性.     

采用Lanczos算法快速估计噪声子空间

提出一种采用Lanczos算法估计噪声子空间的新方法。该方法采用传统的空间平滑技术解相干,然后由多级维纳滤波器的预滤波器的性质可知,多级维纳滤波器的冗余分解级的预滤波器可以构成一个噪声子空间。由此可以采用Lanczos算法快速估计到噪声子空间。由于不需要对协方差矩阵作特征值分解,而且所要求的冗余分解的级数较少,其运算量比基于特征值分解方法要小得多。此外,采用Lanczos算法计算降维矩阵和冗余矩阵只构成多级维纳滤波器的前向递推,从而使得算法的复杂度大大降低。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

一种波达方向估计的快速算法

提出一种波达方向估计的快速算法.为了估计到信号子空间,该方法只需要多级维纳滤波器的前向递推,不需要估计样本协方差矩阵和对其作特征值分解,也不需要多级维纳滤波器的后向递推.从而使得该方法具有小运算量和低复杂度的特点,易于实时处理.由于不需要估计样本协方差矩阵,所以该方法可以应用在小样本和快时变的信号环境中.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种数值稳健且低复杂度的信号子空间估计新方法

该文提出了一种数值稳健且低复杂度的信号子空间估计新方法。该方法通过多级维纳滤波器前向迭代构造观测数据协方差矩阵三对角化的转换矩阵,其列向量为信号子空间的一组正交基。与传统的相关相减结构结构相比,该文的多级维纳滤波器前向迭代通过Householder酉变换实现,显著增强了有限精度运算中信号子空间基向量的正交性,提高了数值稳健性。此外,基于Householder矩阵的酉性质和矩阵后向累积提出了一种转换矩阵的快速计算方法,降低了计算复杂度。计算机仿真结果验证了该方法的数值稳健性和计算效率。     

一种信源个数与波达方向联合估计的新算法

针对多级维纳滤波器(MSWF)用于子空间估计时信号特征矢量泄漏到噪声子空间的问题,提出了一种新的信号子空间估计算法,该算法不需要训练信号和信源个数的先验知识.随后,给出了一种信源个数的后判断方法,最终完成信源个数及方向的同时估计.整个算法不需要协方差矩阵的计算和特征值的分解,具有较低的计算复杂度.在均匀线阵且信号互不相关情况下,改进后的算法用于波达方向估计时拥有与基于特征分解方法近似的性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

快速子空间分解方法及其维数的快速估计

提出一种快速子空间分解方法.该方法只需要知道某一期望信号的训练信号就可以实现信号子空间和噪声子空间的快速估计.给出快速确定子空间维数的方法.子空间维数的估计和子空间的快速分解是同时进行的.本文方法只需要多级维纳滤波器的前向递推,不需要估计协方差矩阵和对其作特征值分解,所以运算量可以明显地降低,而估计的性能接近于常规方法.最后,仿真结果验证了方本文法的有效性.     

一种新的宽带信号源数目快速估计方法

信号源数目估计是波达方向(DOA)估计的基础.基于两个子阵接收数据的信号子空间的旋转不变性,利用Lanczos方法来求解多级维纳滤波器的匹配滤波器组,即子阵的信号子空间,本文提出了一种新的宽带信号源数目快速估计方法.该方法不需要计算协方差矩阵或对其进行特征值分解,避免了特征值分解的大运算量.最后通过计算机仿真验证了本文方法的有效性和优越性.     

一种改进的MUSIC方法

多级维纳滤波是一种降维算法,文中将多级维纳滤波引入到多重信号分类(MUSIC)算法中,提出了适合于MUSIC方法的多级维纳滤波器结构。该方法避免了采样数据协方差矩阵的特征值分解,降低了运算量。仿真结果证明了方法的有效性。     

一种新的降维酉多级维纳滤波器

通过一种新的方法构造酉矩阵,将该酉矩阵替代多级维纳滤波器(MWF)中的分解滤波器,得到一种新的降维多级维纳滤波器(RDMWF)。根据表达式给出了有效实现结构,并证明了该滤波器是一种酉多级滤波器(RUMWF)。相比于常规级维纳滤波器实现算法,新算法的计算量得以进一步降低且干扰抑制性能不受影响。     

基于多级维纳滤波的MIMO雷达自适应脉冲压缩方法

自适应脉冲压缩能够有效抑制MIMO雷达发射波形间的互干扰。该文提出了一种基于多级维纳滤波器(MSWF)的MIMO雷达自适应脉冲压缩方法,该方法利用多级维纳滤波器的前后向递推系数计算脉冲压缩滤波器的权系数。与基于最小均方误差(MMSE)的自适应脉冲压缩方法相比,该方法无需对观测数据的协方差矩阵进行估计和求逆,大大降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明,该方法具有与MMSE自适应脉冲压缩方法和广义旁瓣相消(GSC)自适应脉冲压缩方法相近的脉冲压缩性能。     

非圆信号多级维纳滤波MUSIC测向算法

为降低非圆信号的MUSIC(记为NC-MUSIC)测向算法的计算量,提出了基于多级维纳滤波的NC-MUSIC算法.首先,该算法将非圆信号特性用于多级维纳滤波算法,构造出扩展阵列输出矩阵,利用多级维纳滤波的递推特性求出信号子空间,而不需要估计样本协方差矩阵和对其特征值分解;其次,为了进一步降低算法的计算量,推导出信号子空间的谱峰一维搜索公式进行非圆信号谱峰搜索的计算,快速估算出目标的方位值.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法不但在均方根误差性能上与其他快速算法相似,均接近于NC-MUSIC算法,具有良好的估计性能,而且降低了NC-MUSIC算法的计算最,使其计算复杂度小于非圆信号扩展传播算子快速测向算法的计算复杂度.证实了新算法快速有效的估计性能.     

双基地MIMO雷达目标快速定位算法

基于多级维纳滤波器（MSWF）的双基地多输入多输出（MIMO）雷达定位算法,能够有效的降低计算复杂度,但是会带来信号子空间的扩展问题,降低算法性能。因此本文提出了一种新的目标快速定位算法。首先根据MSWF的自相关模值的特点确定需要的MSWF级数,得到扩展子空间;其次利用ESPRIT方法得到目标的初始发射角（DOD）和接收角（DOA）,最后利用判别准则从初始目标角度得到真实目标角度,并完成目标收发角度的配对。算法不需要特征值分解,计算复杂度较低,并且充分利用了扩展子空间,具有更高的角度估计性能。      

无参考信号条件下基于MSWF的DOA估计算法

现有基于多级维纳滤波(MSWF)的子空间法波达方向(DOA)估计算法复杂度较低,但需要先验的参考信号.论文从MSWF求解线性预测问题入手,将基于MSWF的线性预测和子空间两种不同的DOA估计方法结合起来,提出了一种实用的低复杂度DOA估计算法.该算法无需构造专门的参考信号,在低信噪比或信源数估计不准的情况下,算法依然具有较好的稳健性和估计性能.仿真实验验证了本文的结论.     

宽带信号源数目和DOA快速估计

宽带信号源数目估计与其波达方向（DOA）估计是紧密相连的。文章综合考虑信号源数目和DOA估计,从减少算法的运算量出发,提出了一种新的宽带信号源数目和DOA快速估计方法。该方法首先利用多级维纳滤波器（MSWF）算法来估计信号子空间,避免了特征分解方法估计信号子空间所需要的大运算量;然后基于信号子空间的旋转不变性,提出了一种新的宽带信号源数目估计快速算法;最后利用信号子空间的旋转不变性来估计DOA,避免了谱峰搜索所需要的大运算量。计算机仿真试验验证了此方法的有效性。     

采用降秩多级维纳滤波器的二维DOA估计快速算法

针对双平行线阵的二维波达方向(DOA)估计问题,为有效降低计算复杂度,提出了一种基于降秩多级维纳滤波器(MSWF)的快速算法。首先利用MSWF的前向递推实现信号子空间的快速估计,无需估计协方差矩阵和特征分解;然后,通过MUSIC算法对方位角和俯仰角的估计进行分维估计,使二维DOA估计退化为两个一维DOA估计问题,且方位角和俯仰角自动配对,进一步降低了运算量。仿真结果表明,该方法的估计精度优于同样基于双平行线阵提出的波达方向矩阵法(DOAM),俯仰角兼并时同样适用,计算复杂度低,适用于实时性要求高的应用背景。     

基于多级维纳滤波的洋流方位估计

该文提出基于多级维纳滤波(MSWF)降维技术的海面洋流方位估计方法。针对同一距离元探测到的洋流之间具有一定的相关性,先将观测数据作空间平滑,然后采用递推算法得到信号子空间和噪声子空间。该方法避免了协方差矩阵的估计及其特征分解,能够大大降低计算的复杂度,从而适应实时工作的需要。最后通过对实测数据的分析表明文中的方法可以快速有效地进行洋流方位探测。     

A Systematic Approach to Multistage Detectors in Multipath Fading Channels

We consider linear multistage detectors with universal (large system) weighting for synchronous code-division multiple access (CDMA) in multipath fading channels with many users. A convenient choice of the basis of the projection subspace allows a joint projection of all users. Taking advantage of this property, the complexity per bit of multistage detectors with universal weights scales linearly with the number of users on the uplink CDMA channel, while other known multistage detectors with universal weights and different bases of the projection subspace keep the same quadratic complexity order per bit as the linear minimum mean-square error (LMMSE) detector. We focus on the design of two kinds of detectors with linear complexity. The detector of Type I is obtained as an asymptotic approximation of the polynomial expansion detector proposed by Moshavi The detector of Type II has the same performance as the multistage Wiener filter (MSWF) in large systems. Additionally, general performance expressions for large systems, applicable to any multistage detector with the same basis of the projection subspace (e.g., linear parallel interference canceling detectors), are derived. As a by-product, the performance analysis disproves the widespread belief that the MSWF and the polynomial expansion detector are equivalent. We show that, in general, the MSWF outperforms the latter one and they are equivalent only asymptotically in the case of equal received powers.