复数系统中五二阶归一化累积量盲均衡算法的研究

采用对称-反对称变换原理,提出了一种五二阶归一化累积量盲均衡算法,克服了对称信号奇数阶累积量为零而无法进行信道均衡的缺点.计算机仿真表明,该算法实现简单,收敛效果好,稳态剩余误差小,其性能优于已有的一些同类算法.     

基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法

现有盲均衡算法大多采用先辨识信道、再进行均衡的方法,但信道阶数的估计是一个难点。将高阶归一化累积量用于盲均衡,提出一种基于过采样的六二阶归一化累积量盲均衡算法。该算法不需要辨识信道和估计信道阶数,只对接收信号的六二阶归一化累积量进行优化。仿真结果验证了算法的有效性。     

高阶累积量盲均衡算法的优化设计

基于高阶累积量盲均衡算法的优化设计,提出了一种新的盲均衡算法。该算法通过引入优化思想,利用模拟退火算法来对高阶累积量的SW准则进行优化;利用模拟退火算法的全局收敛性以及快速收敛性,提高了算法的性能。计算机仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能及抗误码性能。     

一种新的盲解卷积准则和算法

定义了盲解卷积问题的期望解后 ,将二阶累积量和四阶累积量合并为一个新的统计量 ,称为归一化累积量 ,考察信号通过线性时不变系统时归一化累积量的特性 ,形成一个基于归一化累积量的盲解卷积准则 ;借助于经典的最陡梯度算法 ,导出了一种新的盲均衡算法 ,计算机模拟验证了该算法     

一种抗飞行器衰落的快速均衡算法

对流层散射通信信道为时变多径信道,当飞行器飞越散射通信链路会导致飞行器衰落。针对飞行器衰落,提出了一种收敛速度快、跟踪能力强、数值稳定性高、复杂度低的快速自适应均衡算法——基于选择更新的累积误差递归最小二乘自适应均衡算法。根据指数加权最小二乘准则,推导出累积误差递归最小二乘算法,依据共轭斜量算法提出抽头系数选择更新准则。均衡算法的复杂度分析和仿真实验表明提出的快速自适应均衡算法不仅复杂度低,而且有效地提高了均衡器克服信道时间衰落的能力。     

基于盲均衡的水声信号波形恢复

本文针对水声信号波形恢复问题,提出基于四阶累积量的盲均衡水声信号处理方法,建立了适用盲均衡算法模型.在输入不同信号序列的情况下,分别对实系数和复系数信道进行信号均衡仿真,并用水池实验实录数据检验,其信号均恢复较好.     

用遗传算法求解基于高阶累积量的盲均衡问题

将遗传算法引入盲均衡技术领域，详细分析了如何用遗传算法求解基于高阶累积量盲均衡问题，并给出了一种求解算法的具体步骤。该算法不用基于领域知识的规则，具有很强的通用性与鲁棒性。通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

调制识别算法及性能分析

为了提高信号调制识别的性能,以信号的六阶和四阶累积量作为识别特征,研究了一种基于高阶累积量的调制识别算法.分析了最大似然调制识别算法和高阶累积量调制识别算法的性能.并在高斯信道和平衰落信道下对其性能进行了仿真,仿真表明,在一般通信环境下,基于累积量的调制识别算法具有较强的稳健性和实用性.     

互耦条件下基于4阶累积量的双基地MIMO雷达角度估计

发射和接收阵列的互耦效应将使得双基地多输入多输出(MIMO)雷达的角度估计算法性能下降.针对阵列互耦效应和高斯色噪声并存情况,该文提出一种基于4阶累积量组合矩阵构造的收发角度估计方法.该方法首先根据收发互耦矩阵的Kronecker乘积特点,并结合互耦矩阵带状、对称的Toeplitz变换性质,充分利用所有的接收数据,构造出多组发射和接收4阶累积量矩阵,通过组合收发累积量矩阵进一步构造出4阶块累积量矩阵,并利用矩阵的奇异值分解,提取出发射和接收旋转不变因子.理论和仿真结果表明:在强互耦效应情况下,所提算法能够有效估计出高斯色噪声背景下目标的收发角度,并实现自动配对.在强互耦情况下,所提算法的估计性能优于其他算法.     

基于累积点播概率的负载均衡算法研究

为了提高集群系统的资源利用率,降低对用户请求的拒绝率,需要对集群系统中的各个服务器节点进行负载均衡.文章在对一些主流的负载均衡算法进行了详细分析,对比了它们的优缺点,并在此基础上提出了基于累积点播概率的负载均衡算法.该算法包含三个部分:最优副本生成、贪婪的副本放置和动态贪婪副本调整.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

Blind equalization of nonminimum phase channels: higher ordercumulant based algorithm

Higher order cumulant analysis is applied to the blind equalization of linear time-invariant (LTI) nonminimum-phase channels. The channel model is moving-average based. To identify the moving average parameters of channels, a higher-order cumulant fitting approach is adopted in which a novel relay algorithm is proposed to obtain the global solution. In addition, the technique incorporates model order determination. The transmitted data are considered as independently identically distributed random variables over some discrete finite set (e.g., set {±1, ±3}). A transformation scheme is suggested so that third-order cumulant analysis can be applied to this type of data. Simulation examples verify the feasibility and potential of the algorithm. Performance is compared with that of the noncumulant-based Sato scheme in terms of the steady state MSE and convergence rate     

面向毫米波应用的一种改进的常数模盲均衡算法

本文面向毫米波零中频架构，针对毫米波系统信道时变性、环境敏感性，以及零中频载波同步性能等问题，对现有的盲均衡算法进行了理论分析，并对 CMA、MCMA 两种具备工程化意义的算法进行了仿真实验分析。结合毫米波大容量数据高速处理需求，给出了可硬件实现的并行处理方法。最后，针对 CMA 算法收敛后剩余误差较大的问题进行了改进，结合泄漏算法和高阶累积量思想提出了一种修正的 CMA 算法，在与传统 CMA 算法收敛速度相当的条件下降低了系统的码间干扰。     

基于四阶累积量的稳健的通信信号盲分离算法

该文针对有噪环境中的通信信号盲分离问题,提出了一种在噪声环境下性能良好的盲分离算法,该算法将稳健的白化算法与四阶累积量矩阵的联合对角化相结合。仿真结果表明,该算法分离性能比一般的近似联合对角化(JAD)算法有很大改善,干信比可降低近10dB,而算法的运算量没有太多增加。     

基于高阶统计量的对称分布信号检测

本文研究高斯噪声中具有对称分布的随机信号检测问题,提出了一种基于偶数阶高阶统计量的信号检测方 法。该方法利用高阶累积量估计的渐近正态性,采用随机变量Taylor展开的方法估计高阶累积量估计的方差,再对偶数阶 的高阶累积量进行归一化处理,将信号的检测转化为一般的X2检验问题,并通过仿真实验以广义高斯褶积信号为例对其 检测性能进行分析。     

基于FFT的非线性通道均衡算法研究

在频域通道均衡中求得均衡函数后,一个关键技术是寻找恰当的均衡滤波器。本文针对传统均衡中宽带信号高频部分拟合精度较差的问题,利用FFT（快速傅里叶变换）,提出了雷达通道非线性均衡处理算法。通过雷达信号和雷达通道的仿真数据,将运用该算法和传统算法均衡处理的结果进行了直观效果和失配指标比较。实验结果表明,基于FFT的非线性通道均衡算法能有效地抑制高频失配;而且由该算法得到的幅度失配和相位失配指标均优于基于FFT的传统的线性通道均衡算法和基于最小二乘的均衡算法。     

一种多输入多输出系统的盲辨识算法

多输入多输出线性系统的盲辨识问题可以利用输出信号的高阶累积量来解决.针对已有的一个线性MIMO系统辨识方法没有充分利用累积量矩阵固有结构的不足,提出一个改进算法,从而提高估计性能.并通过计算机仿真作了验证.     

基于高阶ESPRIT的单声矢量水听器近场声源定位

为避免传统近场定位算法需要三维搜索,计算量大的问题,该文结合高阶累积量提出一种适用于单矢量水听器近场声源定位的旋转不变子空间(ESPRIT)算法。首先通过定义一系列的四阶累积量矩阵,获得了3个不变性矩阵,然后从这些不变矩阵中提取近场源的位置信息,该方法可以得到目标的方位角、俯仰角和距离的封闭形式的解。最后通过仿真验证了本算法的有效性。     

基于FABA-SISO的时变频率选择性衰落信道CPM信号盲均衡

该文针对时变频率选择性衰落信道下高阶连续相位调制(CPM)信号盲均衡中存在的均衡性能较差、复杂度较高以及收敛速度慢等问题,从双向自适应信道均衡的角度出发,将线性调制信号均衡中使用的前后向自适应软输入软输出(FABA-SISO)算法推广,建立一种新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法,并结合逐幸存处理(PSP)思想和Kalman滤波,提出一种适用于高阶CPM信号的自适应盲均衡算法。该算法通过使用FABA-SISO算法,同时利用过去、现在和将来的观察数据进行Kalman滤波信道估计,有效改善了信道估计的精度,同时使用PSP算法来降低系统的复杂度,使得算法具有较好的工程应用性。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。