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针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。 相似文献
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5.
针对通信系统中的声学回声干扰问题,研究了一种快速收敛和有效的自适应回声抵消算法。本文算法基于子带分解结构,利用频率分带技术,在各个子带上分别采用共轭梯度算法进行子带上的自适应滤波。在保证收敛性、提高收敛速度的同时相对降低了运算复杂度。仿真结果表明,本文算法在解决声学回声问题时具有较好的抵消效果。 相似文献
6.
为克服信道冲激响应长度大于导频数时出现系统性能下降,适应存在大量多径的恶劣信道环境,本文对OFDM系统基于MLE的半盲信道估计算法进行了改进。该算法采用非均匀间隔导频排列方式以获得更小的系统均方误差。通过简化导频数提高了系统频带利用率,利用奇异值分解进一步简化了算法复杂度。仿真结果表明:如充分利用信道统计信息,在导频数目很少、信道长度很大和低信噪比时,本文提出的算法能够以较低复杂度实现精确的信道估计,从而验证了该算法的有效性和优越性。 相似文献
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基于信号子空间的改进OFDM系统信道半盲估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文改进了一种基于信号子空间的OFDM系统半盲信道估计算法.该算法利用基于梯度变化的变遗忘因子递归最小二乘算法(GVFF-RLS)计算接收信号的自相关矩阵.通过同时对角化接收信号中的信息信号和噪声信号的全局协方差矩阵,推导出噪声信号子空间,无需对噪声信号的统计特性进行任何先验假定.本算法弥补了原始算法在慢衰落信道下收敛慢以及只限于加性白噪声的不足,实现了色噪声背景下高效半盲信道估计.仿真结果表明本文提出的算法具有良好的性能. 相似文献
9.
通过讨论纯净语音分量的概率分布特征以及相邻分量间的统计相关特性,在自适应K-L变换(KLT,Karhunen-Loève Transform)域给出了一种新的语音信号统计模型,然后基于该信号模型,利用最大后验(MAP,Maximum a Posterior)估计理论提出了一种新型的单通道语音增强算法.该算法充分考虑到在KLT域相邻时刻语音分量间存在的相关信息,利用信号的高斯模型假设条件,以联合概率密度函数的形式将这种相关信息融合到MAP中,获得纯净语音分量的估计.算法不仅结构简单利于实现,且有效地避免了传统算法对语音分量估计的不足.仿真结果表明本文算法在客观和主观测试中都具有较好的语音增强效果. 相似文献
10.
针对具有未建模动态和有界扰动的连续系统给出了一种鲁棒奇异的间接自适应极点配置控制器。对闭环系统进行全局渐近稳定性分析,该文是文献〔2〕结果的推广 相似文献