基于光纤无线电的优化自适应波束形成算法

把智能天线技术和光纤无线电技术相结合,针对光纤中传输的无线电信号许多是具有谱自相干特性的循环平稳信号,提出了非线性约束条件下的优化自适应波束形成算法.通过对R-CAB算法的权向量进行二次优化,调整了R-CAB算法方向图零陷的位置和深度,改善了输出SINR.并且改进算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性, 对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性.理论分析与计算机仿真试验都证明了算法的有效性.     

基于优化恒模算法的盲波束成形

提出一种基于优化恒模算法的盲波束成形,主要针对统计梯度恒模算法的收敛速度及收敛性能进行分析。采用最优步长策略,给出一般搜索方向下步长的最优值;通过对接收信号的空间分析,对权向量作信号子空间投影优化取值;采用准牛顿法的搜索方向,确保近似海色(Hession)矩阵的正定性。仿真结果表明,优化恒模算法的盲波束成形复杂度较低,收敛准确,收敛速度快和稳定性高。     

一种新的天线阵列盲自适应波束形成算法

针对DS-CDMA的上行链路多用户检测,提出了一种基于天线阵列的盲自适应波束形成算法。针对强干扰采用线性约束最小方差准则(LCMV),利用正交分解将LCMV简化为非约束的最小化优化问题,采用共轭梯度(CG)算法求得最优解。对期望用户信号波形的使用保证了用户符号信息的最优恢复。仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更高的信号干扰比(SINR)。该算法不需要天线阵列单元数大于用户数,因此具有更好的实用性。     

一种具有快速收敛特性的盲自适应波束形成算法

本文提出了一种基于信号的周期平稳特性的具有快速收敛特性的盲波束形成新方法。该盲算法应用了ＲＬＳ技术,仿真实验证明该算法的收敛速度快于Ｃａｓｔｅｄｏ 等人提出的随机梯度算法     

智能天线自适应盲波束成形算法研究

智能天线中的自适应算法又称为数字波束成形算法,其中,盲自适应算法是不需要专门的训练信号或确定信号,节省了因接收训练序列和导频信号而占用的频谱资源,提高了频谱利用率。因此,盲自适应波束形成算法受到越来越多的关注。本文主要对现有的各种盲算法原理进行逐一介绍,然后对比了各种算法的优点。     

基于盲波束形成的分布式目标波达方向估计方法

在分布式目标波达方向估计问题中,空间信号分布函数一般具有共轭对称性.本文提出了一种新的盲波束形成方法,不用进行多维参数搜索,不要求已知空间信号分布的具体函数形式,并适用于分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况.仿真实验结果表明,这种方法的波达方向估计性能对信号源的分布特性不敏感.     

强干扰下的盲波束形成算法

针对恒模波束形成算法在干扰信号功率较强的情况下不能收敛到期望信号的问题,提出了一种基于独立分量分析的盲波束形成算法。该算法应用独立分量分析的方法来分离阵列接收信号,通过期望信号来向约束分离向量使其收敛到期望信号,算法在强干扰信号情况下能够收敛到期望信号、对非恒模信号有效并且运算量适中。理论分析和仿真实验表明提出的算法在强干扰和幅相误差存在的情况下相比恒模算法性能优越。     

一种新的基于相关序列的CDMA系统盲波束形成方法

本文根据相关值序列只与相邻的两个比特符号有关而且具有确定性的特点,提出了利用相关值序列来得到波束形成权的盲波束形成方法.该方法既考虑了对干扰的最大抑制,又强调了对多径信号的充分利用.它利用了期望用户信号的所有能量,不需要已知信道参数,也不需要发训练序列.另外,提出的方法还具有不受非零时延的相关值大小的限制、能自动识别多径信号及形成波束权矢量时所需用户符号数少的特点.     

基于稀疏时频分解的盲波束形成算法

针对现有盲波束形成算法通用性差,所需采样数据量大等问题,该文提出一种基于稀疏时频分解的盲波束形成算法。算法首先将传统的短时傅里叶变换转化为稀疏重构问题,利用交替分裂Bregman算法进行迭代求解。然后利用对各阵元的接收信号进行稀疏时频分解的结果,结合聚类和不确定集方法,实现导向矢量的最优估计。最后利用MVDR算法获得最优权矢量。该算法无需利用信号统计特性,实现了高效的盲波束形成。仿真实验结果表明,该算法所需数据量小,迭代步骤易于工程实现,较现有盲波束形成算法输出性能更优,适用范围更广。     

一种新型波束赋形算法

为了使智能天线获得最大的处理增益,基于传统的on-off波束赋形算法,提出了一种新型的波束赋形算法。该算法通过利用最速下降法最大化用户数据的SINR,获得入射平面波到达各阵元相对到达参考阵元距离差的最优解,从而极大化目标函数,在此基础上,求取智能天线阵元的最优波束赋形权值。仿真表明,采用论文提出的算法可以大大改善智能天线系统性能。     

正交频分复用在舰船盲波束形成通信中的应用

针对基于OFDM和智能天线的舰船无线通信环境,分析了现有OFDM系统中的智能天线波束形成算法,提出了一种新的最小二乘恒模算法应用于OFDM波束形成中的方案,并且引入了半盲自适应均衡,以降低信道特性对系统性能的影响,提出的算法能够在简化系统计算量的同时降低系统误码率.     

一种稳健的周期平稳信号的盲波束形成算法

因为不需信号个数和导向向量等任何参考信息,基于周期平稳信号的盲波束形成算法在信号处理领域得到非常广泛的应用,然而这类方法是建立在循环频率准确已知基础上的,在实际应用中往往不是如此,循环频率的估计误差将导致算法性能变差,为了改进这点不足,在传统的循环自适应波束形成(CAB)算法的基础上,提出了一种改进的 CAB 盲波束形成算法,经理论分析和计算机仿真,证明了该算法是有效的.     

一种单芯片DVB-C解调器的VLSI实现

设计了一个单芯片实现的用于DVB-C的QAM解调器．片上集成有3.3V 10位精度的40MSPS模数转换器及FEC前向纠错解码器．该芯片支持4～256QAM多种模式，最高码率达80Mbps，具有宽的载波频偏捕获范围．采用改进的算法及VLSI实现结构，性能稳定，面积优化．采用SMIC 0.25μm 1P5M混合信号CMOS工艺制造，面积为3.5mm×3.5mm，最大功耗为447mW．     

一种新的使用两种比特分辨率图象的块匹配运动估计算法及其低功耗VLSI结构

本文给出了一种新的块匹配运动估计算法,它根据视频图像内容的复杂程度自适应地选择常规的或者低比特分辨率的图像来进行块匹配,并且采用了一种混合使用两种比特分辨率图像的新望远镜搜索算法.模拟结果表明,新算法具有较低的计算复杂性,并且能够保证较好的视频质量.基于该算法,我们设计了一种新的脉动阵列结构的搜索引擎.该引擎具有可分割的数据通道,从而在使用低比特分辨率图像进行块匹配时能够通过加强处理的并行性来提高吞吐率.新的运动估计器可工作在较低的时钟频率和电源电压之下,具有低的功耗消耗.     

一种单芯片DVB-C解调器的VLSI实现

设计了一个单芯片实现的用于DVB-C的QAM解调器.片上集成有3.3V 10位精度的40MSPS模数转换器及FEC前向纠错解码器.该芯片支持4～256QAM多种模式,最高码率达80Mbps,具有宽的载波频偏捕获范围.采用改进的算法及VLSI实现结构,性能稳定,面积优化.采用SMIC 0.25μm 1P5M混合信号CMOS工艺制造,面积为3.5mm×3.5mm,最大功耗为447mW.     

AVS帧内预测算法分析及VLSI实现

文中提出了一种应用于AVS高清实时解码器的VLSI实现.分析了AVS帧内预测算法的特点,提出了一种所有亮度预测模式和前三种色度预测模式通用的运算单元,为第四种色度预测模式设计了独立的运算单元,并充分复用样本寄存器的方法,提高了资源利用率.该VLSI实现每个时钟周期输出8个预测数据,采用0.18 μmCMOS工艺库综合,电路规模为4.4万门,最高工作频率200MHz.     

TD-SCDMA中基于块判决反馈的联合检测算法及其VLSI实现

为了降低TD-SCDMA的终端成本,该文提出了一种基于块判决反馈的联合检测算法。与已有的联合检测算法相比,该算法以微小的性能损失为代价,极大地降低了计算复杂度,从而使得TD-SCDMA的联合检测协处理器面积小、功耗低、实现容易。在该算法的基础上,该文给出了终端联合检测协处理器的VLSI架构。在0.18m的工艺下该协处理器只有16万门。     

神经元网络超大规模集成电路（VLSI）的实现

本文用MOS电路模拟一个生物神经细胞,并构成人工神经元网络。文中还给出了神经元电路的调整和测试方法。其测试结果表明这些电路能较好地模拟神经细胞的生物功能。     

改进的稳健Capon 波束形成算法性能分析

常规Capon 波束形成算法能够使波束在期望信号方向形成高增益,在干扰方向形成零陷,针对该算法在期望信号导向矢量失配的情况下,出现性能下降的问题,研究了期望信号导向矢量在不确定集约束下的求解。通过分析稳健Capon波束形成算法的特点,推导出了期望信号导向矢量在球形不确定集约束下的权矢量近似闭式解,并采用图像法,找到给定条件下的最优约束参数。在指向误差和相位误差存在情况下,对算法进行了仿真分析,仿真结果验证了算法在误差存在情况下的稳健性。     

多通道数字助听器算法及低功耗VLSI设计

改进了多通道数字助听器中的听力补偿和噪声消除算法,并进行了低功耗VLSI设计.听力补偿方面,提出一种改进的多通道宽动态范围压缩(WDRC)算法;该方法降低了存储和计算开销,并抑制了对残余背景噪音的过度放大.噪声消除方面,利用语音谱和噪声谱的帧间相关性,改进了传统的多子带谱相减算法,使之在硬件实现时便于并行运算,同时不影响消噪性能.最后,综合采用多种低功耗设计方法,在SMIC的130nm工艺条件下,完成了基于上述算法的多通道数字助听器VLSI设计.后仿结果表明,该设计总功耗仅为228μW.