GMSK混合信号的PSP盲分离算法

针对GMSK混合信号的单通道盲分离问题进行了研究。由于不能直接采用逐幸存路径处理(PSP)算法对GMSK混合信号进行分离,考虑对GMSK信号作线性近似处理,使得GMSK混合信号适用于PSP算法。该算法通过在符号序列和信道参数组成的联合空间进行最大似然估计,保留最优路径,输出符号对,从而获得分离信号。仿真结果表明,使用PSP算法对GMSK混合信号进行分离的误码率性能略优于粒子滤波算法误码率性能,但复杂度远低于粒子滤波算法。     

基于前馈神经网络的非合作PCMA信号盲分离算法

针对非合作接收PCMA混合信号盲分离中高复杂度束缚,提出一种基于前馈神经网络的分离算法,通过搭建神经网络分离平台,规避传统的发送符号遍历思想,实现PCMA混合信号低复杂度高性能盲分离.仿真实验表明,神经网络能够极大挖掘信号内在信息,针对QPSK调制PCMA混合信号,在信噪比7dB时误比特率达到10^-3数量级,并伴随着较PSP分离算法算术平方根级别的复杂度降低.     

基于SIC的单通道同频混合信号低复杂度盲分离算法

针对非协作通信中单通道同频混合信号盲分离算法复杂度高的问题,本文在连续干扰抵消（Serial Interference Cancellation, SIC）算法基础上,构建了单通道同频混合信号的信道接收模型,提出了基于SIC的低复杂度盲分离算法。并对信道重构中的信道截断影响进行了处理,避免了分离性能的损失。仿真结果表明,QPSK调制方式下分离性能与已有算法性能相当,但复杂度降低了2/3,且算法对频偏误差不敏感。      

基于PSP均衡技术的CPM检测算法

针对时变频率选择性衰落信道,研究了连续相位调制（CPM）信号的逐幸存检测算法。该算法在未知信道状态的条件下,利用训练序列对信道参数进行初始估计。在对CPM信号进行Viterbi解调过程中,采用PSP技术实现信道的无延时跟踪。基于频域均衡的CPM检测算法虽然可以有效抗多径干扰且计算复杂度较低,但不能对时变信道进行跟踪。仿真结果表明,在时变多径信道下,基于PSP均衡的CPM检测算法能有效地进行信道参数估计,比频域均衡算法具有更好的误码性能。     

实现单通道MPSK信号盲分离的MCMC新算法

本文根据单通道接收两路MPSK混合信号在过采样下的基本模型,针对粒子滤波算法在单通道信号盲分离中的性能瓶颈以及高复杂度问题,提出了基于MCMC方法的新算法。该算法对接收信号进行过采样处理,能够利用更多的波形信息,从而有效抑制噪声的影响。新算法利用Gibbs采样估计MPSK调制符号的后验概率,近似实现了贝叶斯最优估计,并利用最小二乘法实现参数的迭代估计。理论分析与仿真实验表明,相对粒子滤波算法,本文提出的新算法在误码率性能以及复杂度方面具有良好的表现。      

一种利用相位跟踪的星载AIS 信号单通道分离算法

针对星载船舶自动识别系统(AIS)中无法避免的信号混叠问题,研究了突发混叠信号单通道分离中广泛应用的逐幸存路径处理(PSP)与最大似然接收解调,提出了一种基于相位跟踪的AIS 信号单通道分离算法。该算法通过最小化混叠信号状态转移表中的欧氏距离,解决了信道估计与跟踪中由频偏和调制系数估计误差导致的相位畸变问题。仿真表明,该算法相位跟踪性能在归一化频偏误差(相对符号速率)大于2×10-2时仍然能收敛,该算法的解调误码率与抗频偏的PSP 算法及线性联合检测算法相比,当误码率等于10-3时,同道干扰信道下具有2 dB ～4 dB 的信干比性能优势。     

基于单路定时准确的低复杂度成对载波复用多址信号盲分离算法

该文分析了传统逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing, PSP)算法模型,给出了改进的前馈非二元码软输出维特比(Soft Output Viterbi Algorithm, SOVA)PSP算法。针对单路定时准确的情况,提出了针对成对载波复用多址(Paired Carrier Multiple Access, PCMA)信号的SOVA-PSP盲分离算法。该算法相对传统的PSP算法状态数由原来的M2(L-1)减少到M(L-1)(其中M为调制阶数,L为等效信道响应长度),从而大幅度地降低了算法复杂度。仿真结果表明,改进的算法在降低复杂度的同时与传统PSP算法相比性能几乎没有损失。     

应用判决反馈的混合信号单通道盲分离算法

该文提出了一种基于判决反馈思想的DF-PSP单通道盲分离算法。该算法结合判决反馈的思想,利用Viterbi序列检测器最可能的幸存序列得到的预判决来合成信道冲激响应尾部造成的符号串扰,来弥补现有PSP单通道盲分离算法对信道冲激响应进行截断处理而带来的性能损失。仿真结果表明,对于两路混合QPSK信号,该算法较截断PSP单通道盲分离算法在复杂度相当的条件下有更好的性能,在误码率为 时,信噪比改善可达到2dB左右,且在同等过采样条件下,该算法能获得更好的性能提升。      

抗频偏的突发GMSK混合信号单通道盲分离算法

针对突发GMSK混合信号的单通道盲分离问题,提出了一种基于逐幸存路径处理(PSP)的抗频偏盲分离算法。该算法通过在盲分离过程中对信道变化和频偏引起的相位变化分别进行跟踪,能大大提升算法对残余频偏的容忍能力。仿真表明,传统PSP算法能容忍的归一化频偏误差(相对符号速率)不大于2.0×10 4,而抗频偏算法在归一化频偏误差达1.5×10 2时仍然能收敛,且不需要对初始相位进行估计,同时分离性能相比理想条件下的PSP算法只下降了约1dB。     

基于FABA-SISO的时变频率选择性衰落信道CPM信号盲均衡

该文针对时变频率选择性衰落信道下高阶连续相位调制(CPM)信号盲均衡中存在的均衡性能较差、复杂度较高以及收敛速度慢等问题,从双向自适应信道均衡的角度出发,将线性调制信号均衡中使用的前后向自适应软输入软输出(FABA-SISO)算法推广,建立一种新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法,并结合逐幸存处理(PSP)思想和Kalman滤波,提出一种适用于高阶CPM信号的自适应盲均衡算法。该算法通过使用FABA-SISO算法,同时利用过去、现在和将来的观察数据进行Kalman滤波信道估计,有效改善了信道估计的精度,同时使用PSP算法来降低系统的复杂度,使得算法具有较好的工程应用性。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。     

Low-complexity single-channel blind source separation

For the time-frequency overlapped signals, a low-complexity single-channel blind source separation (SBSS) algorithm is proposed in this paper. The algorithm does not only introduce the Gibbs sampling theory to separate the mixed signals, but also adopts the orthogonal triangle decomposition-M (QRD-M) to reduce the computational complexity. According to analysis and simulation results, we demonstrate that the separation performance of the proposed algorithm is similar to that of the per-survivor processing (PSP) algorithm, while its computational complexity is sharply reduced.     

基于Gibbs采样的MIMO信号检测改进算法

针对传统Gibbs采样算法的“失控问题”,提出了一种改进算法,在Gibbs迭代采样过程中加入对噪声方差的估计,消除了失控问题。设计了信号检测流程,将最大似然( ML)检测的搜索过程嵌入Gibbs迭代采样过程,减少了最大似然检测的计算步骤。仿真结果表明,所提算法能估计噪声方差,具有接近最大似然检测的性能。     

Bayesian Monte Carlo multiuser receiver for space-time codedmulticarrier CDMA systems

We consider the design of optimal multiuser receivers for space-time block coded (STBC) multicarrier code-division multiple-access (MC-CDMA) systems in unknown frequency-selective fading channels. Under a Bayesian framework, the proposed multiuser receiver is based on the Gibbs sampler, a Markov chain Monte Carlo (MCMC) method for numerically computing the marginal a posteriori probabilities of different users' data symbols. By exploiting the orthogonality property of the STBC and the multicarrier modulation, the computational complexity of the receiver is significantly reduced. Furthermore, being a soft-input soft-output algorithm, the Bayesian Monte Carlo multiuser detector is capable of exchanging the so-called extrinsic information with the maximum a posteriori (MAP) outer channel code decoders of all users, and successively improving the overall receiver performance. Several practical issues, such as testing the convergence of the Gibbs sampler in fading channel applications, resolving the phase ambiguity as well as the antenna ambiguity, and adapting the proposed receiver to multirate MC-CDMA systems, are also discussed. Finally, the performance of the Bayesian Monte Carlo multiuser receiver is demonstrated through computer simulations     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。