改进的基于QR分解的分层空时检测算法

该文提出一种应用于多输入多输出通信系统的基于QR分解的检测算法。该算法避免了传统分层空时检测算法中对信道矩阵求逆的过程,减小了运算复杂度。同时克服了排序QR分解检测复杂度高的问题。通过串行干扰抵消逐层去除最小错误概率的信号,减小了抵消过程中误差传播的概率,提高了系统的误码性能。仿真表明性能优于传统的分层空时检测算法以及排序、次优排序QR分解检测算法。对于未编码4发4收多天线系统,采用QPSK调制,在达到10-3误码率时,该文所提算法比分层空时检测算法有2.5 dB的增益,比次优排序QR分解检测算法有5 dB的增益。     

采用相位判决的低复杂度广义空间调制检测算法

针对广义空间调制(GSM)系统中信号检测复杂度过高的问题,提出了一种基于相位判决的低复杂度检测算法.首先根据一种排序准则对天线组合进行排序,然后将排序后的天线组合中的符号向量依次通过基于相位判决的迫零(ZF)均衡器进行检测,最终得到星座调制符号和激活天线组合.分析和仿真结果表明,该检测算法可以有效缩小接收端的搜索范围,在提供与最大似然(ML)检测算法相近的误比特率(BER)性能的同时,计算复杂度降低了98％.     

一种新型基于格基约减的MIMO检测算法

MIMO技术是LTE的关键技术,MIMO信号检测算法的选用需要在复杂度和检测性能之间取得合理的折中。将格基理论应用于MIMO检测中,能够大幅降低由于天线数增多所带来的检测复杂度过高问题,典型的格约减算法有LLL算法和Seysen算法。以上述格基约减算法为基础,引进排序串行干扰抵消和广度优先球译码K-best算法的思想,提出了一种新型的基于格基约减的MIMO检测算法--KLR_OSIC。与原有基于格基约减的检测算法相比,该算法能够在较低的计算复杂度下显著提高MIMO的检测性能。通过仿真可看出,新算法比原基于格基约减的算法性能更佳,且更接近ML算法。     

实现MIMO系统串行干扰消除迫零检测的快速递归算法

针对贝尔实验室分层空时架构中串行干扰消除迫零检测复杂度较高的问题,提出了一种低复杂度快速递归算法,并给出该算法的快速实现方案及其复杂度分析。理论分析与仿真结果表明,与快速递归算法(FRA)相比,所提算法具有低复杂度、易于实现和低存储需求等优势,且其误码性能在实际条件下接近最优,因此具有较高的实用性和良好的应用前景。     

V-BLAST系统中一种近似最佳列表检测算法

针对V-BLAST系统,提出一种近似最佳列表检测算法。该列表检测算法通过调节列表维数参数在检测性能和计算复杂度之间实现了较好的折衷。此外,给出了一种不同于OSIC算法的检测排序方法,进一步提高了检测性能。仿真和复杂度比较结果表明,在不相关和空间相关性较强的信道下,该列表检测算法均显著优于OSIC算法,甚至接近ML算法的性能,实现了性能和复杂度较好的折衷,是一种实用的选择。      

Turbo-MIMO系统中一种基于部分后验概率的软检测算法

迭代树搜索(ITS)是一种有效的基于M-算法的软MIMO检测方案。然而ITS会遇到某些比特的对数似然比(LLR)无法确定的情况,虽可采用赋常数值方法(称为clipping)解决,但这会影响系统性能。为此,该文提出一种新的基于M-算法的软检测方案。该方案在树的每一级递推计算部分符号序列的后验概率,并基于此近似计算从第1级到该级的所有比特LLR,再采用M-算法保留部分符号序列延伸至下一级。该算法可确保每比特都可计算LLR,且能得到可靠性高的LLR值。考虑到某些比特LLR会多次计算,文中给出了算法的低复杂度实现。另外,该文还给出了一种计算符号序列后验概率的简单方法。最后,仿真结果表明所提算法相比ITS具有更好的性能,并使性能与复杂度达到较好的折中。     

多元LDPC编码调制系统中低复杂度的似然概率生成算法

在采用多元LDPC码的通信系统中,尤其当使用高阶调制方案时,输入到译码器中的似然概率计算复杂度非常高。其主要原因是由于似然概率通常是关于信道输出的复杂函数,其计算需已知信道参数。针对上述问题,提出了一种低复杂度的近似似然概率生成算法。依据接收信号和星座点之间的欧氏距离,将星座点所对应的有限域GF(q)上域元素的似然概率进行分块逼近,能够以较低复杂度快速生成译码器所需要的概率度量。仿真结果表明,所提出的分块似然概率逼近生成算法在译码性能上损失较小且极大降低了似然概率生成的计算复杂度,是一种适用于高速多元LDPC译码器前端实现的候选算法。     

基于多元LDPC码扩展最小和译码的软信息迭代生成算法

为克服多元LDPC码的扩展最小和(Extended Min-Sum, EMS)译码算法中对数似然比(Log Likelihood Ratio, LLR)生成及排序复杂度过高的问题,该文针对以BPSK为调制方式的编码调制系统,提出一种快速而简单的LLR生成算法。该算法采用一种低复杂度的迭代计算方式,可快速生成并排序LLR,适用于硬件实现的流水线结构,能够加速译码器的译码速度并提高译码器吞吐量。仿真结果表明:所提出算法对译码性能基本没有影响且极大降低LLR计算的复杂度,是一种适用于高速多元LDPC译码器前端实现的候选算法。     

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法.该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆.理论分析和仿真结果表明:和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优.     

一种粒子滤波的盲多用户检测快速算法

该文在时间观察状态空间模型基础上,针对粒子滤波计算复杂的问题,构造了一种在同步快变平衰落信道下计算复杂度低的粒子滤波的DS-CDMA盲多用户检测快速算法。该算法通过对超过门限数目的粒子分类,以不同类别粒子的概率差值作为粒子滤波所需粒子数目是否足够的判断准则,自动调节不同情况下所需的粒子数目,并对不同类别粒子概率差值下盲多用户检测性能进行分析。仿真结果表明,该文算法可以在保证盲多用户检测性能的前提下有效地降低运算复杂度,且检测性能与概率差值成正比。     

一种基于PRI变换的雷达信号分选方法研究

阐述了雷达信号分选的参数和方法,论述了直方图算法、脉冲重复周期(PRI)变换法的原理,研究了PRI变换法及其改进算法的性能,利用Matlab软件进行仿真实验,验证了改进后的PRI变换法能克服PRI抖动带来的信号分选困难,为下一步建立雷达对抗分选模型和采用主分选算法提供了参考依据。     

一种基于顺序差值直方图算法的改进雷达信号分选方法

雷达信号分选是现代雷达侦察系统中的重要组成部分。顺序差值(SDIF)直方图算法是一种典型的雷达信号分选算法。该算法基于减法运算,能够对脉冲到达时间实现快速处理,实时性好,然而该算法对抖动信号分选效果不理想。为解决该问题,通过把修正脉冲重复间隔(PRI)变换中交迭PRI箱的思想引入到顺序差值直方图算法中,提出一种改进SDIF算法,研究了该方法对信号在不同抖动上限情况下的分选结果,并与SDIF分选结果相比较。结果表明该方法显著提高了顺序差值直方图对抖动信号的分选能力。     

基于截距分析的改进雷达信号分选算法

常用的雷达分选算法易出现脉冲重复间隔谐波和同部雷达信号脉冲序列断裂的问题,鉴于此提出了一种基于脉冲到达时间拟合直线截距分析的改进雷达信号分选算法。该算法通过对到达时间拟合直线截距的分析,判断出上述2种情况,整合相应脉冲序列,从而得到正确的分选结果。到达时间截距分析算法能增强雷达信号分选算法的鲁棒性,降低算法对搜索容限的依赖,具有良好的工程应用价值。仿真表明,改进的信号分选算法比序列差值直方图算法的分选概率高20%。     

一种自适应容差的雷达信号分选聚类算法

雷达信号分选的目的就是从交错的、密集复杂的脉冲信号流中提取出同一辐射源的脉冲序列。战场环境中信号流的密集性,信号形式的复杂性,给信号分选带来了严重的挑战。面对如此复杂的信号环境,传统的基于直方图统计的雷达信号分选算法的分选结果可信度越来越差。在聚类雷达信号分选算法的基础之上提出了一种自适应容差的雷达信号聚类算法,克服了传统的雷达信号聚类分选算法中容差选择困难的问题。仿真结果表明该方法能够准确地分选出各个辐射源的脉冲序列。     

高重复率数据的快速排序

对于重复率较高的任意类型大量数据的排序,文中提出了一种新算法。该算法具有快速排序算法的简洁性,又避开了递归算法,时间复杂度为O（n）,空间复杂度为O（1）。理论分析和实验表明,该算法的性能明显优于其它排序算法,适合于数据量较大的场合。     

一种基于BFSN聚类的多参数综合分选算法

为克服传统信号分选算法的局限性，本文提出了一种多参数的综合分选算法。该算法利用数据挖掘中聚类技术的特殊性能进行预分选，并与常用的PRI分选算法结合，可用于常规雷达和特殊雷达的信号分选。在文章的最后，用仿真结果验证此算法的有效性。     

基于脉冲相位线性度的雷达辐射源信号分选

为解决信号分选中出现的“漏批”问题,提高信号分选准确率,提出了一种基于脉冲相位线性度的雷达辐射源信号分选新方法.对脉冲相位线性度的检测过程进行推导,并通过仿真实验对推导结果加以验证.提取分选特征参数,给出了信号分选算法的步骤,并进行分选仿真分析.仿真实验表明,本方法可以在较低输入信噪比下实现高效准确的雷达辐射源信号分选,在电子情报侦察系统上有着广阔的应用前景.     

基于扩展Kalman滤波的势差分选算法

利用雷达侦察信号幅度信息相邻的准确性,提出一种势差算法,并与扩展Kalman滤波算法相结合,提出一种基于扩展Kalman滤波的势差分选算法。该算法通过扩展KMman滤波平滑脉冲包络,通过势差算法分选雷达信号。测试结果表明,该算法对于复杂体制的雷达信号有较好的分选效果。     

基于BFSN聚类的雷达信号分选与特征提取算法

为克服传统信号分选算法的局限性,提出了一种雷达信号分选与特征提取相结合的算法。这种算法利用了数据挖掘中的聚类技术,可用于常规雷达和特殊雷达的信号分选。另外,该算法将信号分选与特征提取进行有机的结合,算法的结果不仅分选出雷达信号,还得到了每部雷达信号的参数特征。最后用仿真结果验证此算法的有效性。     

一种密集电磁环境下的自适应雷达信号分选算法

针对目前无源探测系统面临的越来越密集的电磁环境所带来的信号分选实时性问题,提出了一种密集电磁环境下自适应雷达信号分选算法。该算法首先对待处理的PDW流密度进行测量,并对信号的PRI特性进行估计,在此基础上自适应地调整信号分选算法处理的信号PRI范围与信号长度,并依据信号时域特性的可分割性分别对高、低重频信号进行信号分选。仿真结果表明,该算法较大地提高了密集电磁环境下信号分选的实时性与有效性。