线性约束差分恒模算法

线性约束恒模算法(LCCM)能解决恒模算法(CMA)中存在的干扰捕获问题,但该算法需要将目标模值σ作为一个参数包含在代价函数中进行优化,因而收敛速度较慢.为克服这一缺点,本文提出了一种线性约束差分恒模算法(LCDCM),它可有效避免对最优σ值的搜索.在单干扰源的情况下,该算法的收敛速度和干扰抑制度均优于σ初始值设置不合适的LCCM算法;存在多个干扰源时,即使对LCCM算法的σ初始值进行最优设置,其对独立干扰源的收敛性能也不如LCDCM算法.     

恒模自适应智能天线阵列性能分析

移动通信中的恒模自适应天线阵列具有抗干扰的能力。分析了实际信号环境下CMA阵列的性能,并进行了计算机仿真。     

鲁棒约束恒模自适应波束形成算法

线性约束恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,但在信号方向向量存在偏差的情况下,其性能将会受到影响.针对上述问题,本文提出了鲁棒约束恒模自适应算法并对其性能进行了分析.该算法收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,改善了系统的输出信干噪比.仿真实验表明,与线性约束恒模算法相比,鲁棒约束恒模算法具有很好的性能.     

共轭对称约束差分恒模波束形成方法

传统的恒模波束形成算法在期望信号的信噪比较低的情况下容易误收敛到干扰信号,导致波束形成算法失效。针对上述问题,本文提出了一种共轭对称约束差分恒模算法。该算法首先引入了一种新的差分恒模代价函数,然后根据均匀直线阵列导向矢量的特殊结构,推导出了共轭对称约束条件。最后通过对数据进行归一化处理,使得步长因子的选择独立于输入信号功率,降低了步长因子的选取难度,提高了算法的实用性。仿真实验表明,本文算法在低信噪比下仍然保持了良好的收敛性能,并且对阵列幅相误差和初始权重矢量的误差也具有较强的稳健性。      

一种改进的线性受阻恒模算法研究

近年来对线性约束常模（LCCM）算法的研究一般是基于定长步长的研究。文中提出了一种改进的基于时变步长的LCCM算法，并仿真分析论证了所提出的变步长LCCM算法具有良好的收敛特性。     

单通道最优恒模自适应干扰抑制方法

针对民航地空通信中常见干扰具有恒定包络的特点,该文提出了一种基于单通道最优恒模算法的自适应干扰抑制方法。该方法利用干扰信号的恒模特性,采用非线性最小二乘的方法对干扰信号的幅度与相位进行估计,并将其与接收到的混合信号相减,从而实现了恒模干扰信号的抑制。该方法与现有民航地空通信系统具有较好的兼容性,无需额外增加通道,且避免了一般自适应干扰抑制算法中的收敛问题。仿真和实测数据的处理结果表明该方法具有较好的干扰抑制效果。     

解析恒模算法性能分析

从盲信号分离角度简要介绍了解析恒模算法,该算法以解析的方法一次计算出整个波束形成器的集合,而不是靠迭代法搜索定义的恒模代价函数的极值点来逐一恢复其中的恒模信号,这是它与迭代型恒模算法最大的不同。其特点给该算法带来很多优点,最重要的一点是能在强干扰下恢复小功率信号,受信号功率差异影响极小。文中的理论推导通过计算机仿真验证了在高斯白噪声环境下,当样本数趋于无穷时,该算法收敛至维纳解;最后用实际外场采集的数据对该算法进行了测试分析,验证了其突出的信号分离能力。     

基于子空间的线性约束最小二乘恒模算法

线性约束最小二乘恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,然而,在实际的系统中,由于受到来自噪声子空间分量的影响,从而导致性能下降。针对这一问题,该文提出了一种基于子空间方法的线性约束最小二乘恒模(SLSCM)多用户检测算法并对其性能进行了理论分析。该算法收敛速度快,信道跟踪能力强,有较好的输出信干噪比和误码率性能。理论分析和仿真实验验证了该文算法的有效性和优越性。     

基于约束差分进化的阵列置零

阵列置零的同时,阵列的旁瓣电平升高、主瓣增益降低甚至阵列指向都会发生改变,导致阵列性能降低。针对阵列置零时阵列性能降低问题,提出一种约束优化模型。在约束优化模型中不仅设置了零陷深度约束和近旁瓣电平约束,还设置了阵列期望方向增益约束及阵列指向约束。在满足约束条件下,使得阵列旁瓣电平最低。并且针对标准约束差分进化算法收敛慢,采用自适应约束差分进化(e-SADE)算法,该算法采用多种变异方式相结合、自适应地调节交叉概率和缩放因子。运用自适应约束差分进化分别通过调节阵元相位和阵列功率一定时的阵元权值求解这个约束优化问题,仿真结果表明提出的方法实现了需求的目标方向图,利用自适应约束差分进化算法优化实现阵列置零是有效可行的。     

基于MESB-CMA联合自适应算法的性能分析

恒模算法（CMA）被广泛地应用到盲自适应波束形成中,除了传输信号波形具有恒定的包络外,CMA不需要先验知识。基于MESB-CMA算法的恒模（CM）阵列级联的结构,由MESB算法决定CMA的初始权向量,系统可以分离多个同信道信源,当接收数据中含有期望且干扰信号较强时,仍有稳定的SINR输出,并具有较好的收敛速度。仿真结果也证明了MESB-CMA算法具有较强的稳健性和较快的收敛速度。     

移动通信中的CMA阵列抗干扰性能分析

移动通信中的CMA阵列具有抗多径干扰和抗共信道干扰能力。本文理论分析了实际信号环境下CMA阵列的抗多径干扰和抗共道干扰能力，并进行了计算机仿真，仿真结果表明，CMA阵列的抗多径干扰性能受随机相移、信号幅度、信号空间分布等因素的影响，当所需信号与多径干扰信号空间卫离度越大，CMA阵列的抗多径干扰性能越好。CMA阵列的抗共信道干扰性能较抗多径干扰性能要好，只要所需用户信号和共信道干扰信号不在同一入射方向，CMA阵列就可以将干扰信号抑制掉。     

CMA自适应阵列在CDMA通信系统的应用

由于CDMA(Code Division Multiple Access)通信系统实施了功率控制，在基带不能直接用CMA进行自适应阵列的波束形成．通过分析CDMA系统的特点，我们提出在接收信号解扩后再应用CMA进行波束形成．这种新的波束形成方法不仅为CMA自适应阵列在CDMA系统中的应用提供了一种途径，而且还能防止CMA收敛到错误信号上，从而提高系统的可靠性．仿真结果表明，与全向天线系统相比，采用CMA自适应阵列的系统性能有了很大的改善，系统的容量得到成倍的增加．在强干扰情况下，虽然CMA的干扰方向信号抑制效应变弱，但其性能改善仍然十分明显．     

平面阵线性约束自适应单脉冲测角算法

平面阵单脉冲测角具有方位、俯仰二维方向信息耦合的特点,需要利用二维单脉冲信息联合进行角度估计。本文基于最大似然单脉冲测角算法,采用线性约束自适应波束形成方法,将二维角度联合估计简化为一维角度估计,具有较好的可实现性。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于SMI－CMA联合自适应算法的性能分析

恒模算法(CMA)被广泛地应用到盲自适应波束形成中，除了传输信号波形具有恒定的包络外．CMA不需要先验知识。基于SMI—CMA算法的恒模(CM)阵列级联的结构，由SMI算法决定CMA的初始权向量．系统可以分离多个同信道信源，在干扰信号较强时，仍有稳定的SINR输出，具有较好的收敛速度。仿真结果也证明了SMI—CMA算法具有较强的稳健型和较快的收敛速度。     

飞行载体上自适应共形阵的研究

本文应用几何绕射理论对载体散射波进行了分析，考察了在散射波影响下Ａｐｐｌｅｂｕｍ自适应共形阵干扰和调节Ｓ／Ｎ的能力，结果表明，在绝大多数情况下，天线阵具有较好的性能，但是，当天线阵主瓣受载体散射的影响较大时，天线阵调节Ｓ／Ｎ的能力要受到限制，自适应天线的性能变坏。     

GPS抗干扰自适应圆阵性能的研究

简述自适应天线阵的工作原理，并根据ＧＰＳ接收机应用的高灵敏度，动态范围大以及接收天线阵元数目 不宜过多的特点，研究了在功率阻塞式干扰的情况下，功率倒置圆阵的性能，计算模拟结果表明     

一种自适应线性分散码方案的性能研究

针对线性分散码复杂度较高的问题,提出一种自适应线性分散码(ALDC),并将其应用于协作通信网络.该码可以根据当前信道状态,自适应地选择不同的调制阶数和分散矩阵,以在不同信噪比下获得最优的误码率性能,同时降低译码复杂度.分析了该码在协作系统中的编码与译码,并在误比特率性能上与传统空时分组码和LDC进行了仿真对比.结果表明,ALDC的误码率性能要优于传统的正交空时分组码和LDC,且译码复杂度较低.     

SMI算法的线性Systolic阵实现

本文给出了一种用线性Ｓｙｓｔｏｌｉｃ阵实现ＳＭＩ算法的新方法。ＳＭＩ算法全部由快速Ｇｉｖｅｎｓ变换实现，阵列只需一种工作状态，与现有常规方法相比，计算时间相同，但阵列设计、实现和控制都得到简化。