基于实值特征值分解的求根MUSIC算法

针对非圆信号DOA估计问题,提出了一种基于实值特征值分解(Eigenvalue decomposition,EVD)的求根MUSIC算法.首先利用非圆信号为实值信号的特点,将阵列上的接收数据及其共轭用欧拉公式转换为实值正弦与余弦数据,然后将正弦与余弦数据进行串联,从而扩展了数据维数.由于采用实值矩阵的EVD,因此在EVD阶段的运算量简化为复值EVD的1/4.根据EVD后获得的信号与噪声子空间的特点,对噪声子空间和导向矩阵进行重构以便于可以使用求根MUSIC算法获取对DOA的估计.仿真实验验证了本文算法的有效性.     

基于TCM的分层结构空时分组码

针对分层结构的空时分组码LSTBC,提出一种以网格编码调制TCM为外部编码的TCM-LSTBC方案.在接收端,利用数据特点构造出一种无需矩阵求逆的组干扰抑制方法.由于该TCM-LSTBC方案和组干扰抑制方法能有效分离各层发射信号,并且新形成的信道矩阵为Alamouti矩阵,故降低了译码复杂性.仿真结果验证了方案的有效性.     

基于线性变换的TCM-LSTBC解码方案

文中针对TCM分层结构空时分组编码系统,提出了一种新的接收解码方案。该方案首先对接收数据进行线性变换,虚拟的将接收天线个数加倍,然后采用奇异值（SVD）组干抑制方法对信号进行分离。由于提出的新解码方案突破了SVD组干扰抑制技术对接收天线个数的限制,因此可降低接收端的复杂性。仿真结果表明本文提出的解码方案的系统误码性能优于传统组干扰抑制法的系统误码性能。