基于最小p范数状态空间准则的递归CDMA多用户检测方法

α稳定分布可以更好地描述实际应用中所遇到的具有显著脉冲特性的随机信号和噪声。α稳定分布没有统一闭式的概率密度函数,其二阶及二阶以上统计量均不存在。针对系统中存在独立SαSG噪声,提出一种先验新息过程最小p范数准则的递归多用户检测算法,并进行了算法的韧性改进与渐近特性分析。计算机模拟实验结果表明,这种算法是一种在SαSG分布噪声条件下具有良好韧性的多用户检测方法。     

Vague关系的α-分解

提出了Vague关系R是可α-分解的概念。得到Vague关系R是可α-分解的两个等价刻画。在Vague关系R是可α-分解时,分别给出了使R=AαB成立的A与B的解集。     

直觉区间值模糊集的σ-熵、σ-距离测度和σ-相似测度

σ-度量和弱σ-度量是模糊信息度量的重要概念。熵、距离测度和相似测度是σ-度量和弱σ-度量的特例。在直觉区间值模糊集定义的基础上,给出了σ-熵和弱σ-熵、σ-距离测度和弱σ-距离测度、σ-相似测度和弱σ-相似测度的定义与性质,并讨论了它们之间的关系。     

ε-支持向量回归机算法及其应用

针对现有传统的一些图像去噪方法难以获得清晰图像边缘的问题,提出了利用ε-SVR技术构建图像去噪滤波器的新方法。ε-支持向量回归机通过引入ε不敏感损失函数,可以实现具有较强鲁棒性的回归,而且回归估计是稀疏的,保留了SVM的所有优点。分析了ε-支持向量回归机理论算法及其在图像去噪中的应用,使用ε-支持向量回归机对图像进行滤波并且与最小值滤波、均值滤波和维纳滤波等常用的滤波方法相比较,还比较了SVM各种核函数对不同噪声的滤波效果和分析了不同阶数的Multinomial核的滤波效果。实验结果表明了ε-支持向量回归机能够有效地去除噪声,不但信噪比较高而且比较清晰,同时具有良好的稀疏性。     

多用户OFDM比例公平资源分配算法

提出了一种在多用户OFDM系统中总发射功率和误码率限定的条件下,系统总数据容量最大化的子载波分配算法。针对已有算法对数据容量和公平性兼顾较差的情况,通过引入比例公平控制参数α,把子载波分配分为两部分,首先对所有用户的信道增益降序排列,从中选择αN信道增益较好的子载波进行分配,然后对剩余的（1-α）N个子载波按比例公平的原则进行子载波分配。第一步可以获得较粗糙的比例公平,但可以获得较大的数据容量,通过第二步进一步调整比例公平。可以根据实际需要选择合适的α。子载波分配完毕后,采用注水算法调整子载波间功率分配。通过仿真显示该文算法数据容量得到提高的同时很好地保持了用户间的比例公平。     

基于粒子群算法的盲多用户检测器

在信道参数未知的多径环境下,盲多用户检测算法性能存在诸如收敛速度慢和估计精度低等问题。将粒子群算法运用到基于恒模算法的盲多用户检测中。仿真结果显示,粒子群算法能够更精确地估计出信道的参数,且其收敛速度非常快,在估计出信道参数之后再进行盲多用户检测,检测性能优良。     

基于蕴涵算子族Lλ0λG的反向α-三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I支持算法。     

基于蕴涵算子族Lλ0λG的反向α-三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I约束算法。     

参数IIP系统的三I算法与α-三I算法

证明了系统IIP是基于连续三角模族T_p-II及其伴随蕴涵算子族R_p-II的逻辑系统,并证明了系统IIP与系统II是等价的。在此基础上给出了基于蕴涵算子族R_p-II的三I算法与α-三I算法,这将有助于提高模糊推理的可靠性。     

基于Jerk的常增益目标跟踪及其自适应算法

针对目前高机动目标跟踪的Jerk模型存在计算复杂度高和α-β-γ模型须预先估计过程噪声标准偏差的不足,提出了一种基于Jerk模型的常增益滤波算法：自适应的α-β-γ-δ模型,并从理论上推导出了上述新模型中α、β、γ和δ的计算公式。对一种典型的目标机动形式进行了Monte Carlo仿真,结果表明了新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性,且运算量远远小于Jerk模型算法。     

惩罚函数优化的前馈神经网络盲多用户检测

提出一种前馈神经网络盲多用户检测算法,利用前馈神经网络替代原有检测器中的滤波器,通过惩罚函数对约束恒模代价函数进行求解,获得前馈神经网络权值和参数的迭代公式,实现了盲多用户检测。Matlab仿真结果表明,该算法改善了系统的误码率性能,加快了算法的收敛速度。     

基于正交混沌多用户混沌通信及其误码率

为了解决多用户混沌通信系统中由于通信用户数目的增多以及混沌序列间的准正交性所引起的信道干扰问题,对不同混沌信号采用施密特(Schmidt)正交化方法产生其对应的正交混沌序列作为扩频码在加性高斯白噪声(AWGN)和瑞利(Rayleigh)衰落信道下研究多用户混沌通信系统中的误码率(BER)。首先将其统计自相关和互相关特性作为刻画正交混沌扩频码序列性能的重要指标,测试并分析各正交混沌序列的统计相关特性,同时也对其互相关特性曲线的均值和方差进行了测试与分析;然后通过两种信道仿真实验获取各正交混沌扩频码的BER,并将其与对应统计相关特性作对比揭示其内在关联性;最后比较分析两种不同信道下多用户混沌通信系统的BER,并揭示信道对其的影响。仿真实验表明,两种信道下相空间混沌信号中的空时正交混沌序列都能获得较低BER,尤其是在Rayleigh衰落信道下的空时正交混沌序列能够获得更低的BER,说明所提方法能更有效地降低多用户通信中信道间的干扰,更有利于多用户通信需要。     

基于拟牛顿法的常模盲多用户检测算法

分析了传统常模算法及其改进算法的缺点,将线性约束和拟牛顿法应用于常模算法,提出了线性约束拟牛顿常模盲多用户检测算法,称之为LC-QNCMA。在DS-CDMA系统中,对本文算法与传统的线性约束常模算法(LC-CMA)及最小二乘常模算法(LSCMA)进行了仿真比较。结果表明,与LC-CMA相比,LC-QNCMA的信干比性能和误码性能方面有较大改善;与LSCMA算法相比,LC-QNC-MA算法复杂度有明显降低。本文算法在两种算法的优缺点中取得了较好的折中。     

Performance of nonorthogonal FSK for the Internet of Things

IEEE 802.15.4 is a popular standard for low-rate wireless communications used for the Internet of Things (IoT). This IEEE standard contains a variety of physical layers (such as SUN, TVWS, RCC LMR, and LECIM) that make use of different modulations, such as nonorthogonal frequency-shift keying (FSK) and position-based FSK. This paper proposes simple closed-form expressions to evaluate the bit-error rate (BER) performance of nonorthogonal FSK schemes used for the IoT. Both coherent and noncoherent detection cases are investigated in additive white Gaussian noise (AWGN) and frequency-nonselective fading channels. In case of AWGN channels, the proposed BER expressions are obtained by selecting and modifying two terms of a union bound on the error probability. In case of fading channels, the proposed BER expressions are obtained by integration of the conditional BER over the fading statistics. Simulation results confirm the good accuracy of the proposed analytical BER expressions for different channel models (such as AWGN, Nakagami-m, Rice, lognormal) and for different detection techniques (such as noncoherent, coherent, and coherent with a residual phase error). Experimental results with wireless transmission and reception confirm the accuracy of the proposed approach. In addition, this paper also presents a BER expression for coherent detection of position-based FSK. Simulation results demonstrate that the presented BER expression for position-based FSK is more accurate than the BER expressions proposed in the literature.     

认知型宽带恒模阵列水声通信多用户信号分离与干扰抑制算法

提出了一种适用于水声通信系统节点多用户信号获取与干扰抑制的宽带空时恒模阵列算法,实现多用户信号提取和宽带干扰的抑制。该算法与常规恒模阵列相比,具有更强的多径与干扰抑制能力。作为认知水声通信技术的重要组成部分,采用时频分析与瞬时自相关等调制特征提取算法,对宽带恒模阵列获取的多用户及干扰有效分类,从而为不同调制用户解调及干扰抑制提供解决方案。计算机仿真验证了该认知处理算法结构的良好性能。     

基于LDPC码结构的盲信道噪声方差估计方法

在LDPC码的迭代软判决译码算法中需要利用信道的噪声方差,通过对二元LDPC码、采用BPSK调制的盲信道噪声方差估计方法的分析,提出了在AWGN信道条件下,采用QPSK调制的基于多元LDPC码结构的盲信道噪声方差估计算法,将估计的结果应用到多元LDPC码的译码算法中。仿真结果显示,该算法可以有效地提高信道利用率,在没有增加额外开销的同时能够得到比较准确的信噪比估计。     

Robust adaptive algorithms for underwater acoustic channel estimation and their performance analysis

We introduce a novel family of adaptive robust channel estimators for highly challenging underwater acoustic (UWA) channels. Since the underwater environment is highly non-stationary and subjected to impulsive noise, we use adaptive filtering techniques based on minimization of a logarithmic cost function, which results in a better trade-off between the convergence rate and the steady state performance of the algorithm. To improve the convergence performance of the conventional first and second order linear estimation methods while mitigating the stability issues related to impulsive noise, we intrinsically combine different norms of the error in the cost function using a logarithmic term. Hence, we achieve a comparable convergence rate to the faster algorithms, while significantly enhancing the stability against impulsive noise in such an adverse communication medium. Furthermore, we provide a thorough analysis for the tracking and steady-state performances of our proposed methods in the presence of impulsive noise. In our analysis, we not only consider the impulsive noise, but also take into account the frequency and phase offsets commonly experienced in real life experiments. We demonstrate the performance of our algorithms through highly realistic experiments performed on accurately simulated underwater acoustic channels.     

基于TD-SCDMA的改进的联合检测算法及仿真

大多数多用户联合检测算法都存在复杂度高,不利于在终端上应用的缺陷.针对TD-SCDMA系统中下行链路多用户联合检测算法MMSE-BLE-SD需要用到的活动码道数,给出了一种改进的检测算法.该算法在信道变化缓慢的情况下可以达到非常理想的性能.另外还提出了一种基于FFT的低复杂度的联合检测算法,可以有效的降低传统算法中矩阵求逆所需要的巨大的运算量.仿真结果表明,算法具有良好的检测性能,大大的降低了系统的复杂度.     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

基于TD-LTE系统的新型信噪比估计算法

针对TD-LTE系统频域映射时域加噪的特性,采用频域分离噪声的方法进行信噪比(SNR)估计,并将经典的盲估计二阶四阶矩(M2M4)算法推广到适合TD-LTE系统中,最后在AWGN和EPA信道模型下进行仿真。结果表明,推广的M2M4算法可以应用于TD-LTE系统AWGN信道,频域去噪算法不仅能够准确地估计SNR,而且可以适用于不同信道环境。该实现方法已应用于LTE-TDD无线综合测试仪表的开发中。