MC-CDMA系统基于小波变换的多用户检测

本文首先将DS-CDMA系统的最小均方误差(MMSE)多用户检测器加以推广,用于MC-CDMA系统中。最小均方(LMS)算法是实现自适应MMSE多用户检测较好的算法,但收敛速度较慢,就此本文提出新的箕舌线变步长加速LMS算法并用到MC-CDMA自适应MMSE多用户检测中。为了使收敛速度更快,对接受的信号先进行小波变换,且可以通过小波域去噪,提高系统的误码率性能。最后用MATLAB仿真对理论分析作出有效验证。     

快速收敛变换域自适应滤波算法

为了提高LMS算法均衡相关信号时的收敛性能,提出了一种新的快速收敛变换域自适应滤波算法（VS-DCTLMS）。该算法融合了归一化离散余弦变换LMS算法和变步长离散余弦变换LMS算法的优点,具有结构简单,收敛速度快,稳态误差小的特点。仿真结果表明,该算法计算量和变步长归一化LMS（VS-NLMS）算法、解相关LMS（DescorrLMS）等算法相当,但在收敛速度上具有很大优势;收敛性能和最小二乘回归算法（RLS）接近,却克服了RLS计算量大、不利于硬件实现的实际问题,是一种性能优良的可实现方法。     

最小均方差算法在智能天线非盲波束形成中的应用

智能天线是当前通信领域的研究热点之一,智能天线研究的核心内容是自适应波束形成算法.本文阐述了智能天线的基本原理,详细介绍了最小均方差算法以及它在智能天线非盲波束形成中的应用.文章以四元均匀线阵为例,利用计算机模拟仿真给出了最小均方差算法的性能分析,并讨论了实验参数对算法性能的影响.实验结果表明,天线方向图的主瓣能准确地指向目标用户的来波方向和主动抑制干扰信号;迭代步长的增大对算法的收敛速度有明显提高;而信干比的提高对于算法收敛速度的影响很小.     

一种并行双模式盲均衡算法的研究与实现

本文提出了一种将SMMA算法与DD算法并行运行的变步长双模式盲均衡算法。该算法在保持原来两种算法高性能的基础上，改进传统的DD算法，将两种算法采用并行结构运行，同时加入误差控制函数，控制SMMA算法占比，降低稳态误差；并且引入变步长方法，加快算法的收敛速度。经过理论分析与仿真实验表明，该算法相对于传统方法，ISI降低到-29.8 dB，收敛速度提高，在630个符号左右算法完成收敛。在完成仿真实验后，进行了实测信号的解调均衡，其EVM降低到1.69%。     

变步长自适应LMS有功电流检测方法研究

传统的基于自适应噪声对消原理的谐波电流检测方法具有实现简单、自适应性强等优点,但算法中步长的选择需要在收敛速度和稳态精度之间折中考虑,降低了算法的实用性。提出一种新的变步长自适应最小均方(LMS)谐波检测算法,将负荷电流中基波有功分量与自适应滤波器输出基波有功分量的差值作为跟踪信号,利用滑动积分提取跟踪信号与电压相位信号乘积的直流分量,再将结果与权系数比值的绝对值作为模糊调整步长的输入量,进行谐波电流检测。该算法在保持高精度谐波检测的同时,又具有较快的收敛速度。仿真结果验证了所提谐波电流检测算法的有效性。     

基于LMS的加速收敛步长选择原理与自适应三相电网谐波检测

基于最小二乘(LMS)算法的自适应电网电流的检测系统中,为克服检测的快速性与稳定性的矛盾,当偏离最佳值较远时系统方均误差(MSE)较大,要提高检测算法迭代收敛速度的策略是选择较大的迭代步长;而在偏离最佳值较近时系统MSE较小,为降低波动保证系统检测的稳态精度,应该选择较小的迭代步长。通过理论分析阐明了提高自适应电网电流检测LMS算法收敛速度的步长选择原理,并且采取选择迭代过程最佳变步长的策略提高自适应三相电网电流检测的性能。仿真分析验证了该自适应检测算法具有更快的动态性能与更好的稳态精度。     

一种基于速率分离的多速率多用户检测方法

针对CDMA加性白高斯噪声和瑞利衰落信道,基于扩频信号的循环平稳特性,提出了一种基于速率分离的多速率多用户检测算法。它由速率分离和单速率多用户检测复合组成。速率分离采用盲自适应频率移位滤波（FRESH）,有效利用了多速率这一有用信息,先将与目标用户速率不同的所有用户信号虑除,这样剩余信号中只含有与目标用户速率相同的一种速率,极大地提高了单速率多用户检测器的输入信干噪比,获得了超过单速率的检测性能。     

改进的变步长自适应谐波检测算法

由于传统自适应算法中步长的选择需要在收敛速度与稳态精度之间折中,大大降低算法实用性。为解决此问题,提出一种改进的变步长自适应谐波电流检测方法。利用滑动积分器提取真正的跟踪误差,并采用带有自调整因子的模糊调整器动态调整步长,能够保证谐波检测过程既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态失调。仿真和实验结果验证了改进的变步长自适应检测算法的有效性、实时性、鲁棒性。     

基于模拟退火并行进化规划的MIMO-CDMA多用户检测器

为解决最佳多用户检测计算复杂度高的难题,将多种群并行进化规划和模拟退火两种思想有机地融合起来,提出一种新的模拟退火并行进化规划算法,并应用到MIMO-CDMA系统多用户检测问题求解中。在新算法中,不同的子群并行进行进化过程,利用模拟退火的局部寻优能力,避免单个种群在进化过程中出现的早熟现象,从而加快整个算法的收敛速度。实验结果证明,新的多用户检测器抗远近效应和抗多址干扰的能力都优于传统检测器和单种群的模拟退火进化规划多用户检测器,并且在远近效应和多址干扰存在的条件下,该检测器的收敛速度比单种群模拟退火进化规划检测器提高了约108%和100%。     

用于有源滤波器谐波检测的一种新的自适应算法

提出了一种新的变步长最小均方(least-mean-square,LMS)自适应谐波检测算法,并将其应用于有源电力滤波器中。以一种时变步长迭代方法取代传统的定步长迭代法,旨在提高算法在求取均方差最小值的过程中方向估值的精度,从而达到提高算法收敛速度的目的。文中详细推导了2阶步长迭代公式,并导出了扩展的N阶步长迭代公式的递归表达式。通过仿真将所提出的新算法与传统的定步长算法进行了比较,证明新算法的收敛特性明显优于传统算法。     

雷达频率源自动测试系统软件设计

雷达频率源是现代雷达系统中非常重要的组成部分,主要介绍了雷达频率源自动测试系统软件设计方案,针对系统的硬件组成、测试原理、软件开发以及开发的关键技术进行了探讨。着重介绍了以VB软件为平台,基于GPIB和LAN口通信的自动测试系统软件设计技术。经过实际应用证明,该软件具有良好的通用性,自动化程度高,真正实现了仪表参数的自动设置、数据自动采集、测试结果自动存储等多项功能,减少人工干预,有效提高了雷达频率源测试效率和产品质量,充分满足雷达产品的测试需求。     

APF中一种改进的变步长LMS自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)的低信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)环境下,为了提高变步长最小均方(Least Mean Square, LMS)自适应算法对谐波电流检测的跟踪速度及精度,提出改进的变步长LMS算法。该算法在MVSS-LMS算法的基础上,增加历史误差的遗忘加权和估计并控制步长更新,动态控制步长更新范围,采用滑动窗遗忘加权减小了计算复杂度。同时,对改进算法性能进行稳定性分析。实验结果表明,该算法不仅具有较快的动态响应速度,而且在APF的低信噪比情况下,稳态误差有所减小,具有较高的抗干扰能力,谐波电流检测效果较好。     

一种基于信息最大化的自适应变步长盲源分离算法

现有的盲源分离算法不适合于数据的实时处理,并且算法性能依赖于步长的选择.提出一种基于信息最大化的自适应变步长盲源分离算法,采用基于估计函数的变步长算法,降低了盲源分离算法性能对步长的依赖性,并且采用自适应处理形式,适合数据的实时处理.最后将其应用于声音信号的盲分离,在选择小的步长参数的情况下,原有算法和文中新算法都取得了良好的分离效果;在选择较大的步长参数的情况下,新算法优于传统算法.     

基于并行进化规划的多用户检测器

多用户检测技术是第三代移动通信系统CDMA中的一项关键技术。在多用户检测器中求解最佳矢量问题可以转化为在进化规划中求解具有最高适应度函数的问题，利用进化规划能全局寻优的优势，提出了一种基于并行进化规划的CDMA多用户检测器。通过性能分析和计算机仿真结果，这种新的多用户检测器在抗多址干扰的能力和抗远近效应的能力都优于进化规划的多用户检测器，并且该检测器的收敛速度明显比进化规划检测器快。由于采用并行遗传算法，使这种多用户检测器更易于实时应用和硬件实现。     

一种基于解相关的变步长LMS算法

在自适应滤波器的构造算法中,LMS算法作为经典理论其应用范围广泛,如何进一步提高滤波器的性能,满足实时数据处理的需要,是当前的一个研究热点.本文讨论了一类针对传统LMS算法进行改进的变步长自适应算法,分析其性能,给出了一种新的变步长自适应算法.这种算法同时从调节变步长的形式和滤波器权系数向量的更新方式2个方面出发,进一步提高了算法的收敛速率,充分调和了收敛速率与稳态误差之间的矛盾.计算机仿真结果表明,新的基于解相关的变步长LMS算法具有更快的收敛速率和更小的稳态误差,能较好地对信号进行跟踪滤波.     

基于改进自适应谐波检测法的有源电力滤波器

针对传统自适应谐波检测方法在收敛速度和稳态精度之间存在的矛盾,提出了一种改进的新型自适应谐波电流检测方法。该方法基于自适应噪声对消理论,通过引入动态因子项自适应地调整算法的步长,引入动量项加快了权值的收敛,引入静态项和自相关误差项消除了不相关噪声序列的干扰,很好地解决了收敛速度与稳态精度的矛盾,进一步提升了谐波检测效果。仿真及实验结果证明了该改进检测法的可行性和有效性。     

Ill convergence of minimum output energy infinite impulse response equalizer for digital vestigial sideband signals

Minimum output energy (MOE) algorithm is a widely used adaptive algorithm for blind adaptation of infinite impulse response (IIR) filters. In this paper, we show that the MOE algorithm is not suitable for blind adaptation of the complex‐valued IIR equalizer for digital vestigial sideband signals, whereas the constant modulus algorithm successfully achieves blind adaptation of the IIR equalizers when MOE fails. Because of the difficulty in analyzing IIR equalizers, the analysis is limited to a simple two‐tap channel case. For more general multitap channel cases, the performance of a complex constant modulus algorithm IIR is evaluated through simulation. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

高阶QAM实时多域测试多模式自适应盲均衡技术研究

提出了一种全新的宽带通信信号实时多域分析通用架构,详细介绍了该架构下信号分析的基本原理。在这种架构的基础上,通过加载不同的算法,不仅能够实现各种宽带通信信号高精度实时宽带频谱分析,而且还能同时实现宽带通信信号时域、调制域等多域联合分析。针对宽带高阶正交幅度调制（QAM）通信信号实时多域分析,详细讨论了面向测试的基于GMMA和DDLMS双模自适应盲均衡算法。系统仿真结果证明：相比GMMA自适应盲均衡算法,双模自适应盲均衡算法收敛速度明显提高,256QAM信号均衡后输出残余码间串扰（ISI）改善提高了10dB;同时通过实验验证,采用20MHz实时分析带宽对码率为6.4MSps的宽带256QAM信号进行实时多域分析,误差矢量幅度（error vectorm agnitude,EVM）测试误差小于2%。