MIMO-OFDM系统中改进的QRD-M检测算法

在MIMO-OFDM系统的信号检测中传统的QRD-M算法以较低的复杂度逼近了ML检测的性能,具有很好的应用前景。但是该算法M值必须足够大且计算复杂度较高。针对此缺点,在QRD-M算法的基础上,首先对QR分解采用改进的修正GramSchmidt正交化算法,使得接收端能够最先检测信噪比较大的层,从而减少错过ML解的可能性;其次在树搜索过程中与DFE(Decision Feedback Equalization)算法相结合,引入新的参数T。改进算法的前T层用M分支搜索算法检测,剩余的其他层用DFE算法检测。这种方法降低了传统算法复杂度,同时增加了接收端检测的灵活性。仿真结果显示,改进的算法以更低的复杂度获得更接近最大似然检测的性能。     

基于估计误差逆序的VBLAST检测算法研究

为了取得VBLAST系统复杂度与性能的折中,在串行干扰消除检测算法的基础上提出一种按估计误差从大到小排序并与最大似然检测算法相结合的检测算法.该算法的排序方式能够保证后面检测层的可靠度逐渐增加,对首层进行最大似然检测能提高首层的性能从而遏制误码传播问题;或者对首层进行假设,检测出所有信号后择优选取作为最后的检测输出来提高系统整体性能.仿真结果表明,不管是快衰落瑞利信道还是空间相关信道,新算法复杂度与传统排序串行干扰消除算法复杂度相当或略有增加,而误码率更低,性能明显改善,更适合于VBLAST系统的信号检测.     

基于干扰消除的MIMO-OTFS系统信号检测研究

高迁移率条件下正交时频空间(OTFS)调制技术的性能优于正交频分复用(OFDM),而在常规的多输入多输出系统(MIMO)信号检测中,基于干扰消除信号检测技术的复杂度较大.针对此缺点,提出了一种改进的基于信干噪比(SINR)排序的信号检测算法.该算法先算出每一层信号的信干噪比,然后利用信息传递(MP)检测技术检测出每一层信号并通过干扰消除检测出全部信号.最后通过仿真对算法进行了验证,结果表明改进后的算法具有更好的性能.     

基于排序的增强球形空时码译码算法

球形译码利用空间复用可以显著提高频谱效率,但现有的球形译码仅能处理整数实星座图信号或某些特殊的复星座图信号。为了适合复星座图信号,提出了增强的球形译码算法排序（OSD）,以处理任意形状的星座图信号。通过将候选项按照信道状态信息（CSI）大小对译码次序进行排序,加入启发式规则,使OSD译码算法达到最大似然译码的性能。仿真实验表明,该算法大大降低了计算复杂度与译码时间。与已知的复信号检测算法比较,提出的OSD算法速度更快,准确度更高。     

多径信道下单载波V-BLAST系统的快速频域均衡算法

针对单载波V-BLAST系统,提出了一种低复杂度的最小均方误差频域判决反馈(minimum mean square error frequency-domain decision-feedback,MMSE-FDDF)均衡算法.该算法利用离散Fourier变换(discrete Fourier transform,DFT)是酉变换这一特点,将时域波形的MMSE检测转化为对其频谱的MMSE检测.为了获得反馈信号,接收机必须实现对每层信号频谱的完整检测,由于系统矩阵被设计为特殊的blockcirculant -block矩阵,这一工作能够高效完成.与其他V-BLAST类系统相似,排序对于MMSE-FDDF算法的检测性能有着重大影响.因此,又提出了一种适用于MMSE-FDDF结构的快速排序方法.通过构造新矩阵,MMSE-FDDF均衡器的系数计算和排序被合并为一个过程,再利用修正Gram-Schmidt(MGS)算法对该过程简化.仿真结果以及复杂度分析表明,与已有算法相比,MMSE-FDDF具有更好的性能复杂度折中,而且避免在严重弥散信道下因使用重叠保留技术造成的性能损失.     

一种改进的排序QR分解MIMO检测算法

提出了改进的排序QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析．该算法针对系统采用排序QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列进行正交变换,避免了求信道矩阵的上三角矩阵,并且仅对信道矩阵按列2—范数模值由小到大进行1次排序．在检测过程中,采用了并行处理的思想,将部分判决信号进行反馈,同时消除接收信号中的干扰,使系统检测性能得到了明显改善．在多散射物的无线通信环境下进行了仿真实验,结果表明,与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度略微下降的情况下,检测性能得到提升．     

LTE-A系统中主同步信号重叠分段检测算法

针对LTE-A系统中频域快速相关算法计算复杂度高、检测性能不稳定的问题,提出一种主同步信号重叠分段检测算法。通过序列循环操作延长半帧数据尾部,以保证序列的完整性。在此基础上,利用重叠分段操作降低相关复杂度,并根据门限值操作结果判断同步序列是否检测成功。仿真结果表明,该算法的计算复杂度相比频域快速相关算法减少53.85%,且对于不同的分段数,当信噪比为-7 dB时,正确检测率接近1.0,检测性能稳定。     

LTE系统基于格基约减辅助V-BLAST算法

LTE作为以OFDM-MIMO为主要技术特征的第四代移动通信,它的终端信号检测实现比较困难,这就需要一种性能好、复杂度低的检测算法来实现。格基约减是一种在接收端对信道矩阵进行预处理,可以消除子信道间干扰和抑制噪声的增强。本文在已有的格基约减ELLL算法的基础上,提出一种限制条件更为宽松的对角格约减算法(DR)。该算法的计算复杂度要低于ELLL算法。在该算法的基础上,结合传统V-BLAST和K-best算法思想,给出了一种基于格基约减辅助的V-BLAST算法。仿真结果表明,在LTE系统中该算法能够在复杂度较低的情况下,性能更接近ML算法。     

遥测PCM/FM信号的低复杂度多符号检测算法

针对遥测PCM/FM信号解调中多符号检测（MSD）算法存在的计算复杂度高、工程实现难度大等问题, 提出了一种低复杂度MSD算法。该算法通过利用分段相关等效较长的相关来降低算法复杂度。仿真结果表明, 该算法在损失较小性能的前提下, 显著降低了MSD算法计算复杂度, 易于硬件实现, 实用性强。     

一种改进的基于卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

针对卡尔曼滤波盲多用户检测算法在多径信道存在波形失配的情况下性能迅速下降的问题,引入子空同概念对原状态空间模型进行了改进,进而得到了改进的盲多用户检测算法.该算法将检测器模型化为信号子空间的一个向量,采用卡尔曼滤波器自适应地获得系统参数.仿真实验表明,与原算法相比,该算法具有更低的计算复杂度和更快的收敛速度.当发生波形失配使信号受到严重削减时,该算法仍然表现出较好的性能.     

一种广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制(GSM)系统中信号检测复杂度过高的问题,提出一种采用分组检测方式的低复杂度检测算法。首先发送端根据激活天线数对发射天线进行分组,每组激活一根天线用于传输调制符号,然后提出算法基于这种发射天线组合方式,在接收端做相应的分组串行检测。分析和仿真结果表明,该检测算法能以极低的检测复杂度获得与最大似然检测算法(MLD)相近的误比特率(BER)性能。     

多符号差分检测的低复杂度球形译码设计

在多符号差分检测系统中,深度优先的球形译码是一种典型的次优的检测算法。然而从复杂度角度来说,它仍有较高的计算复杂度,且存在流水线和并行操作困难等缺点。针对这些问题,目前主要从两个方面对该算法进行改进：一是通过选择合适的约束半径来降低复杂度;二是与K-Best（M）算法结合来解决并行操作问题。主要研究前者,并在现有的理论基础上,提出了两种半径选择方法,即线性半径和非线性半径。仿真结果表明,两种半径约束下的球形译码在复杂度上低于最大似然检测却同时能保证它们的性能损失小于0.5 dB。     

短波突发通信中盲载波恢复及符号检测技术

针对传统短波突发通信中载波恢复及符号检测问题,提出了一种基于粒子滤波的无辅助数据的算法。首先利用贝叶斯准则实现收发频率差的最大后验估计,然后通过粒子滤波算法实现载波相位和调制符号的最小均方误差估计。算法中使用了序列重要性采样技术实现粒子权值的迭代更新和系统重采样技术防止粒子权重的衰退。仿真分析了高斯白噪声信道下的载波恢复性能,结果表明,基于粒子滤波的载波恢复算法载波恢复时间短,同步速度快,恢复频率范围广。建立以Watterson模型为基础的短波通信系统模型,通过该模型在不同的信道状态、信噪比和频偏条件下进行了仿真实验。结果表明在大频差的条件下,算法也具有良好的符号检测性能。     

基于BCU-Tree与字典的高效用挖掘快速脱敏算法

针对隐私保护效用挖掘（PPUM）中脱敏时间长、计算复杂度高,以及算法副作用大等问题,提出一种基于BCU-Tree和字典（BCUTD）的高效用挖掘快速脱敏算法。该算法提出了一种新的树结构BCU-Tree来存储敏感项信息,基于按位运算符编码模型降低树的构建时间并减小搜索空间。采用字典表存储树结构中的所有节点,修改敏感项时只需访问字典表,最终达到数据库脱敏目的。在4个不同的数据集上进行的实验中,BCUTD算法在脱敏时间和副作用上的表现要明显优于经典的优先隐藏高效用项（HHUIF）算法、最大敏感效用-最大项效用（MSU-MAU）算法和使用树与表结构的快速扰动（FPUTT）算法。实验结果表明,BCUTD算法能够有效减少脱敏时间,降低算法副作用以及计算复杂度。     

多入多出系统中改进的QRD-M检测算法

在研究传统QRD-M检测算法的基础上,提出一种用于多入多出系统的改进的QRD-M检测算法。该算法通过累积分支度量排序和终止门限设置,合理减少搜索树的分支数。仿真结果表明,当信噪比为10 dB、调制方式为16QAM、天线配置为4×4时,改进算法在无检测性能损失的情况下可使传统QRD-M检测算法的复杂度降低30%。     

基于可信度信息的改进加权比特翻转算法

在研究几种加权比特翻转算法的基础上,提出了一种新的针对LDPC码的改进加权比特翻转算法。加权比特翻转（WBF）算法中的错误度量考虑了校验节点的可信度信息,在此基础上,相关的改进WBF（IWBF）算法考虑了消息本身对符号判决的影响,进一步提高了性能。但是在IWBF算法中,必须通过仿真,才能获得使译码性能较优的符号可信度加权参数。提出了一种同时考虑符号可信度和校验可信度的算法,不需要调整加权参数,即可获得较优性能。仿真显示提出的加权比特翻转算法是可行且有效的。     

MCLT新型快速算法

提出了一种基本计算单元为DCT-II变换的MCLT快速算法。它将基于任意窗函数的MCLT系数的实部和虚部分别映射为一半输入序列为0的DCT-II变换。对于M点的MCLT变换,该算法只需计算两个一半输入序列为0的M点DCT-II变换和两组蝶形运算。对M点的MCLT,当窗函数为正弦窗时,提出快速算法的运算复杂度为O(MlbM);当窗函数为任意窗时,其运算复杂度为O(MlbM+2M)。实验结果表明:相对于已有的快速算法,由于该算法的中间处理过程中,一半输入序列为0,其实际计算时间减少2%以上。该算法降低了软硬件实现的存储复杂度,更符合实际应用要求。     

改进粒子群算法在DOA估计中的应用

针对均匀线性阵列的相干信号波达方向（DOA）估计问题,提出了一种结合粒子群优化（PSO）算法和最大似然函数的解相干算法。算法充分利用了PSO算法解决优化问题的优势和最大似然测向的优点,对独立信号、相干信号或二者的混合信号的DOA都能进行有效的估计。为了提高估计性能,对标准PSO算法的惯性权重、最大速度和搜索机制进行了改进。仿真结果证明了改进算法的有效性。     

基于最大信息系数的ReliefF和支持向量机交互的自动特征选择算法

为解决特征选择ReliefF算法在利用欧氏距离选取近邻样本过程中,算法稳定性差以及选取的特征子集分类准确率低的问题,提出了一种利用最大信息系数（MIC）作为近邻样本选择标准的MICReliefF算法;同时,以支持向量机（SVM）模型的分类准确率作为评价指标,并多次寻优,以自动确定其最优特征子集,从而实现MICReliefF算法与分类模型的交互优化,即MICReliefF-SVM自动特征选择算法。在多个UCI公开数据集上对MICReliefF-SVM算法的性能进行了验证。实验结果表明,MICReliefF-SVM自动特征选择算法不仅可以筛除更多的冗余特征,而且可以选择出具有良好稳定性和泛化能力的特征子集。与随机森林（RF）、最大相关最小冗余（mRMR）、相关性特征选择（CFS）等经典的特征选择算法相比,MICReliefF-SVM算法具有更高的分类准确率。     

语音分离与HMM相结合的语音增强方法

针对基于隐马尔科夫（HMM,Hidden Markov Model）的MAP和MMSE两种语音增强算法计算量大且前者不能处理非平稳噪声的问题,借鉴语音分离方法,提出了一种语音分离与HMM相结合的语音增强算法。该算法采用适合处理非平稳噪声的多状态多混合单元HMM,对带噪语音在语音模型和噪声模型下的混合状态进行解码,结合语音分离方法中的最大模型理论进行语音估计,避免了迭代过程和计算量特别大的公式计算,减少了计算复杂度。实验表明,该算法能够有效地去除平稳噪声和非平稳噪声,且感知评价指标PESQ 的得分有明显提高,算法时间也得到有效控制。