快速分析电大腔体电磁散射的混合算法

为提高电大腔体电磁散射分析的效率,提出将迭代物理光学法（IPO）与快速多极子方法（FMM）相结合的混合算法IPO＋FMM,给出该混合算法的数学模型推导,该算法可将每迭代步的计算量由O（N^2）降到O（N^1.5）,最后分析了二种不同形状的电大尺寸腔体的雷达散射截面。数值结果表明,该混合算法与IPO算法相校,精度相当但效率有显著提高。     

IEEE802．11DCF的一种改进退避算法

IEEE802．11中的分布式协调功能（DCF）通常采用二进制指数退避（BEB）算法。为了提高该算法的性能,在BEB算法的基础上提出了一种改进的退避算法,该算法考虑前一数据包的冲突情况,指数减小竞争窗口（CW）,并尽可能减小退避过程中的分布式帧间间隔（DIFS）开销。基于OPNET网络仿真平台,对改进算法的性能进行了仿真评估。仿真结果表明,改进后的退避算法在吞吐量和时延方面,其性能优于BEB算法和指数增加指数减小（EIED）算法。     

基于G-S正交的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法

提出基于G-S（Gram-Schmidt）正交算法的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法。该算法基于G-S正交方法,求得矩阵的信号子空间,并利用局域子空间投影算法（LSP）,构造宽带信号子空间最佳聚焦矩阵。分析表明,该算法不需矩阵特征分解,运算量小于双边变换（TCT）方法,性能优于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

Non-Restoring开方算法及FPGA实现

简单介绍了开方运算的Non-Restoring算法,并对该算法的实现问题进行了深入研究。与其他一些算法相比,该算法具有计算过程简单、结果准确等优点。基于特定专用集成电路（ASIC）和VHDL语言,给出了用现场可编程门阵列（FPGA）实现该算法的一种方案。     

一种用于水声相干通信系统的自适应均衡算法

多通道判决反馈均衡器（MC—DFE）是水声相干通信克服信道多径效应、消除码间干扰（ISI）的主要手段。为了减少多通道数据处理的复杂性、优化算法、提高算法精度,该文提出了自适应自最优预合并多通道判决反馈均衡算法。该算法将快速自优化LMS分集合并（FOLMSDC）算法、快速自优化LMS（FOLMS）算法和快速自优化LMS相位补偿（FOLMSPC）算法有机地结合在一起,使用统一的误差信号,按照最小化均方误差（MMSE）准则调节各部分的系数,从而实现均衡器性能的全局最优。仿真试验和湖上试验对该算法的性能进行了分析。实验结果表明,该文提出的算法可以进一步减少运算量,提高通信系统的接收性能,算法性能优于已有算法。     

DMR标准RS码编译码器的FPGA实现

为了降低DMR标准Reed-Solomon（12,9）的译码复杂度,提出一种新的Step-by-Step译码算法。该算法通过计算伴随式,查找错误位置并同时计算修正子实现。与RS（255,239）和RS（255,249）相比,该算法不需要大量的存储器和复杂的逻辑控制,求逆运算也大为减少并且转化为有限域乘法器实现。该译码算法通过下载至Xilinx FPGA得到验证。     

对多目标,多背景分类的多传感器融合算法

介绍将输入（数据或图像）分类（目标，背景）的多传感器融合算法，该算法形成许多群，并且自动排队，分群是基于一组输入的统计特性做的，这种算法执行一种分群算法，极类似简单顺序首项分群算法ＣａｒｐｅｎｔｅｒＧｒｏｓｓｂｅｒｙ网算法（ＣＧＮＡ）。该算法在以下方面不同于ＣＧＮＡ，（１）数据输入和数据指针可以取实值；（２）它有自适应选择群集数的机理；（３）它有一个自适应的门限，分析了门限选择的问题，并且证明了该     

椭圆曲线算法（ECC）让车门更安全

MicroTiVo（芯仁科技）推出了针对汽车防盗的高性能跳码芯片MT3108,该芯片集成了MicroTiVo根据非对称椭圆曲线（ECC）原理自主开发的公钥跳码算法（该算法已拥有中国国家专利）,专为遥控无钥匙门禁系统（RKE）和被动式无钥匙门禁系统（PKE）而设计。     

基于一种可变分类阈值的SPIHT算法

针对传统小波变换过程复杂和多级树集合分裂算法（Set Partitioning In Hierarchical Trees,SPIHT）编码过程重复运算、存储量大的问题,提出了一种新的可变阈值的SPIHT算法。该算法利用可变阈值对SPIHT算法中不重要的像素集合链表（List of Insignificant Pixels,LIP）、系数列表（List of Insignificant Sets,LIS）进行分类,得到一种更有效的编码算法。仿真结果表明,该算法针对不同图像的大小、分解级数都能得到很好的峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）。     

SIMO信道中基于奇异值分解的盲信噪比估计算法

信噪比（SNR）是现代通信信号处理中一个重要参数,许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出（SIMO）系统的信噪比估计问题,本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解（SVD）,通过计算矩阵的最大特征值实现各路信号信噪比估计。该算法无需知道信号的先验信息,能够对加性高斯白噪声信道（AWGN）和多径信道下常用的数字调制信号进行信噪比估计。仿真结果表明该算法具有良好的估计性能。与单路信号中基于SVD信噪比估计算法相比,该算法无需估计信号空间与噪声空间维数,提高了估计精度,同时大大减小计算复杂度。      

最大化瑞利熵的干扰对齐优化算法

干扰对齐技术常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,然而目前采用的迭代方法并不能做到完全的干扰对齐。针对这种情况,提出了一种新的干扰对齐优化算法,避开了反转信道的操作。该算法在最大化信干噪比算法的基础上加入完全干扰对齐的约束条件,将系统中各用户的所有干扰对齐约束条件进行奇异值分解,最终通过瑞利熵最大化的求解方法联合迭代求解发送侧的预编码矩阵与接收侧的干扰抑制矩阵。仿真结果表明,所提优化算法在较高信噪比时不同天线数下的和速率、不同迭代次数下的和速率等方面都优于原最大信干噪比算法。     

修正恒模算法分数间隔盲均衡

分数间隔均衡(FSE)能够降低对时间同步误差的敏感性,本文通过修正恒模算法(CMA)的误差函数,提出了一种分数间隔盲均衡修正恒模算法(MCMA).利用通信信号8PSK,对修正恒模算法和传统恒模算法进行了盲均衡性能比较,在噪声环境下的频率选择性信道中,MCMA比CMA具有更强的鲁棒性.模拟结果显示MCMA能够通过提高收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰(ISI),有效地改进了信道均衡性能.     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露.但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰(ISI)和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降.为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法.该方法主要通过迭代最大似然算法(ML)计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰.仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能.     

基于QR-RLS算法的OFDM系统盲自适应时域均衡器

在正交频分复用(OFDM)系统中,使用时域均衡器来消除由于循环前缀长度小于信道时延扩展长度而导致的符号间干扰。为了克服Merry算法收敛速度较慢的缺点,提出了一种适用于无线时变信道环境的改进的盲自适应时域均衡器。该算法利用QR-RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了Merry算法的收敛速度和鲁棒性。理论分析和仿真结果表明,该算法收敛速度明显优于Merry算法,且性能接近MSSNR算法最优解。     

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

修正多模算法的盲信道均衡

基于对恒模算法(CMA)和多模算法(MMA)的研究,在两种算法的基础上提出了一种修正的多模算法。计算机仿真的结果表明,与恒模算法以及多模算法相比,该算法有较小的剩余误差和码间串扰(ISI)以及更稳定的收敛效果;而且该算法克服了信道传输引起的相位模糊(相位偏移)。     

无CP的OFDM联合信道估计和干扰抵消

无循环前缀OFDM无线通信系统可以提高频谱利用效率。提出一种基于无循环前缀(CP)OFDM系统的联合信道估计和干扰抵消算法。采用最小二乘法(Least Square)估计信道时域矢量,通过离散傅里叶变换(DFT)得到相应的OFDM信道的频域特性,由迭代算法对信号进行联合检测和干扰抵消。仿真结果表明,信道估计结果能够达到较高的精度,误码率也接近有循环前缀的OFDM无线通信系统。     

基于压缩感知的同频干扰下LTE系统信道估计算法

本文提出一种基于压缩感知的同频干扰下长期演进系统信道估计方法。与现有方法不同,本文将干扰和噪声区别对待,利用干扰信号结构建立该系统下多小区信道估计模型(MCCE)。由于无线信道在宽带系统下表现出较为明显的稀疏特性,本文将压缩感知技术应用于上述模型,通过求解新的感知矩阵,并利用多输入多输出信道共有非零支撑集的特性,提出了适用于长期演进系统的联合改进子空间追踪算法(J-MSP),解决了上述模型下字典矩阵列相关度较高的问题;由于所提模型中含有未知的干扰符号,因此还需解决信道和干扰符号的联合估计。仿真结果和分析表明,本文方法在干扰与本小区同步时相比单小区信道估计方法性能显著提升,异步时与最大似然算法性能相当,同时也适用于无干扰场景。      

基于STFT和WT的SAR干扰抑制算法

窄带干扰(NBI)和宽带干扰(WBI)作为合成孔径雷达（SAR）中最为常见的两种干扰形式,它们的存在将会大幅度地降低SAR图像的质量.本文在对NBI和WBI的时频聚集性分析的基础上,提出一种联合短时傅里叶变换和小波变换的NBI和WBI抑制方法.该方法首先把SAR回波数据变换到短时傅里叶谱域再把短时傅里叶谱域数据变换到小...     

GST时频滤波SAR射频干扰抑制算法

空间中存在的射频干扰(Radio Frequency Interference,RFI)会污染合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)的回波数据,进而影响成像质量以及基于图像的应用.本文针对RFI的特点,提出了一种基于广义S变换(Generalized S Transform,GST)时...