基于复数径向基函数神经网络的自适应均衡器

本文对基于复数径向基函数网络（ＣＲＢＦＮ）的自适应均衡器作了研究；提出了两种新的复数径向基函数网络结构的均衡器；正交ＣＲＢＦＮ（ＯＣＲＢＦＮ）均衡器与非对称ＣＲＢＦＮ（ＡＣＲＢＦＮ）均衡器；并在此了提出了这两种自适应均衡器的训练算法，模拟结果表明对于线性信道或非线性信道定这两种基于ＣＲＢＦＮ均衡器的收敛性能比文献「２，５」中的元首衡器优越，具有一定的实用价值。     

初始判决指导下的DS/CDMA最大似然检测算法

本文首先给出了多径异步多用户ＤＳ／ＣＤＭＡ系统的一种数学模型，得出了恒参信道下最大似然检测（ＭＬＳＥ）算法的一种新的表示形式。然后作者具体分析了以ＲＡＫＥ接收机作为衰落信道的匹配滤波器时，最大似然检测器的算法设计问题。分析指出，在多径环境下ＭＬＳＥ算法的复杂度和计算量与多径时延的分布有关，如果用户时延扩散在一个信息码元之内，算法复杂度和恒参信道下相同，而其实现可以用状态数可变的Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来实现。最后，本文用传统判决方法得出的初始判决信息缩减Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的搜索空间，在保证一定性能的前提下，算法的计算复杂度大大降低。     

基于输出累积量的ARMA（AR0系统的一致性阶次递推辩识

本文提出了一种根据系统输出的观测数据对ＡＲＭＡ（ＡＲ）系统进行盲识别的新算法。该模型由独立同分布非高斯随机序列驱动，其输出序列中含方差未知的加性高斯噪声。通过求解基于三阶累积量谱的代价函数。该算法以模型阶次递推形式同时辩识ＡＲＭＡ的系统阶次和估计出系统能数。     

初始判决指导的DS／CDMA最大似然检测算法

本文首先给出了多径异步多用户ＤＳ／ＣＤＭＡ系统的一种数学模型，得出了恒参信道下最大似然检测（ＭＬＳＥ）算法的一种新的表示形式，然后作者具体分析了以ＲＡＫＥ接收机作为衰落信道的匹配滤波器时，最大似然检测器的算法设计问题，分析指出，在多径环境下ＭＬＳＥ算法的复杂度和计算量与多径时延的分布有关，如果有用户时延扩散在一个信息码元之内，算法复杂度和恒参信道下相同，而其实现可以用状态中变的Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来     

相干接收随机多码CDMA在多径衰落信道中的容量性能研究

本文研究采用ＢＰＳＫ调制、相干ＰＡＫＥ接收的随机访问多码ＣＤＭＡ）ＲＡＭＣ＿ＣＤＭＡ）在频率选择性Ｎａｋａｇａｍｉ多径衰落、噪声信道（ＭＦＮＣ）中的容量性能,建立系统模型后,推导出了多用户条件下接收机输出的条件概率分布及判决平均比特误码率,并以Ｒａｙｌｉｇｈ多径衰落、噪声信道为例,计算了系统容量的数值解,分析表明：ＲＡＭＣ－ＣＤＭＡ解决了普通ＤＳ－ＣＤＭＡ系统存在的用户可传信息速率受限的问题,能在     

SDMA技术改进WATM DSA^＋＋ MAC协议快速冲突分解算法的性能

在ＷＡＴＭ（无线异步转移模式）网络中,无线链路与ＡＴＭ（异步转移模式）的光纤链路相比存在着误码率高、时延长和带宽有限等问题。针对ＲＡＣＨ（随机接入信道）,在介绍了ＤＳＡ＾＋＋协议所采用的冲突分解算法的基础上,融入了ＳＤＭＡ（空分多址）技术,得出了分析结果,表明ＲＡＣＨ的吞量和时延性能都得到了很明显的改善。     

码分多址数字移动通信的抗多径衰落技术

移动信道的主要特征是由于移和多径传播的多径落现象，本文首先概述了码分多址（ＣＤＭＡ）数字移动信道的数学模型，并在此基础上讨论了ＤＳ－ＦＳＨ扩频多系统在瑞利衰落信道中的多径分集接收技术的性能，推导了基于最大合并（ＭＲＣ）等增益组合（ＥＧＣ）和选择最大（ＳＭ）多径分集接收算法下，扩展系统的平均差错概率，理论分析和数值模拟表明，扩频分集技术可以明显地提高ＣＤＭＡ系统的抗衰落能力，并且指出ＭＲＣ优于ＥＧＣ     

用于QAM系统的软判决引导的盲均衡算法

本文对基于最大后验概率密度函数（ｐ，ｄ，ｆ）的盲均衡技术作了研究，提出了一种实用的软判决引导的盲均衡算法，该算法能能够得到快速的收敛速度和小的剩余码间串扰（ＩＳＩ），并提出了使用软判引导算法的盲判决反馈均衡器（ＤＦＥ）其性能明显优于线生均衡器（ＬＥ）；最后，保证新算法可靠地收敛，给出了卷积噪声方差的近似迭代算法，模拟结果证明了提出了均衡技术对各种信道和ＱＡＭ信号的有效性。     

莱斯信道的MLSD技术研究

主要研究在时变多径衰落信道下,基于Viterbi算法的最大似然序列检测技术（MLSD）.为了解决MLSD信道估计问题,使均衡器能够及时跟踪信道的变化,提出了基于逐幸存处理（PSP）和最小存活路径（MSP）的MLSD算法.在莱斯信道环境下,对上述算法进行了仿真.仿真结果表明,将RLS-MSP算法与减状态MLSD算法相结合的信道均衡技术具有对复杂信道的强跟踪能力,同时保证了较高的均衡性能和合理的复杂度.     

一种低计算量的ARMA谱估计

本文提出一种新的ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）谱估计方法，与Ｃａｄｚｏｗ和Ｋａｙ的谱估计方法相同，新方法只需确定ＡＲＭＡ模型的ＡＲ参数就可以获得ＡＲＭＡ的谱，但当采样数目Ｎ＞＞Ｐ时，ＡＲ参数估计的计算量却比Ｃａｄｚｏｗ和Ｋａｙ的方法下降了大约５０％。计算机仿真表明新方法的谱估计质量相似于Ｋａｙ的谱估计质量。     

正交频分复用系统时域均衡器一种优化准则

本文提出了一种新的我频分复用（ＯＦＤＭ）系统时域均衡器的化准则,即最小缩短信道方差（ＭＳＣＳＥ）准则,基于该准则导出了一种非常实用的优化算法,同时,本文还证明在一定条件下,通常的最匀方差（ＭＭＳＥ）准则将转化为ＭＳＣＳＥ准则,并对各种算法的性能做了比较。     

线性联合检测算法在TD-SCDMA系统中的性能分析与比较

时分、同步码分多址（TD－SCDMA）系统是基于时分双工（TDD）的块传输系统，它使用了联合检测这项关键技术来抵抗符号间干扰（ISI）和多址干扰（MAI）。以上行链路为例，本文分析了三种线性联合检测算法－－匹配滤波块均衡器（MF－BLE）、迫零块均衡器（ZF－BLE）和最小均方误差块均衡器（MMSE－BLE）。从理论上，我们描述了这三种线性联合检测算法的基本原理，并对它们进行了比较（包括抗干扰性能和计算量）。随后，我们模拟了不同参数条件下（信道模型、码道数目、天线数目）这几种算法的性能，并与理论分析进行对照，得出一定结论。     

带判决反馈的盲最大似然序列估计

本文提出了一种新型的带有判决反馈的减小状态最大似然序列估计ＲＳＳＤＦＰＳＰ,新算法带有两个信道估值器并且可以工作在盲环境下．使用最大似然序列估计（ＭＬＳＥ）来处理信道冲激响应的前导干扰及主径,反馈滤波器处理后尾干扰,并且用ＰｅｒＳｕｒｖｉｖｉｎｇＰｒｏｃｅｓｉｎｇ（ＰＳＰ）算法来得到ＭＬＳＥ部分的信道冲激响应,信道估值器２得到后尾干扰．计算机模拟表明,这种ＲＳＳＤＦＰＳＰ方案在减小ＭＬＳＥ的计算复杂度的同时能最大限度地得到ＭＬＳＥ的性能,是ＭＬＳＥ在计算复杂度与性能之间的较好折中．     

PSK信号均衡器抽头数量选取方法

选取无线信道数字均衡器抽头数量的方法,是均衡器设计的基本环节。介绍所采用的无线传输信道模型和均衡器的结构与抽头系数计算原理,提出了相移键控信号接收端均衡器抽头数量的2种选取方法：最大残余符号间干扰和信号判决差错率算法。给出了选取过程的流程图,并对信道举例进行计算,结果说明了这2种计算方法的有效性。     

多用户检测中盲自适应算法的研究

多用户检测中的盲目适应算法包括上输出能量（ＭＯＥ）算法、Ｓａｔｏ算法、恒模算法（ＣＭＡ）和约束恒模算法（Ｃ－ＣＭＡ）。本文比较了以上算法和均方误差（ＭＳＥ）算法的收敛性能,仿真表明在保证收敛的条件下,ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法具有收敛速度快、稳态性能好的优点,因此实际系统中可以先脾ＭＯＥ算法,当达到稳态后,转到ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法上以提高稳态性能,且计算复杂度只有Ｏ（Ｎ）。     

隐含训练序列信道估计中的功率分配

与传统时分发送训练序列的信道估计算法相比,隐含训练序列信道估计算法将训练序列与信息序列直接相加后通过天线发送,从而节约了信道带宽。然而,在天线发送总功率一定时,训练序列的功率越大,信息序列的功率便越小,从而导致信道均衡器的信噪比减小。本文研究了基于MIMO系统的隐含训练序列信道估计算法,分析了信道均衡器信噪比与训练序列功率的关系,并根据均衡器信噪比最大原则推导出训练序列与信息序列的最佳功率分配。分析和仿真结果表明:在训练序列的最佳功率点上,信道均衡器的信噪比最高;随着接收天线信噪比的增加,训练序列的最佳功率增大。     

PSK信号均衡器长度选取方法与仿真

选取信道均衡器长度是均衡器设计的基本环节。简要介绍了所采用的无线传输信道模型和均衡器的结构,在此基础上提出了噪声环境下PSK信号接收均衡器长度的选取方法——符号判决差错率算法。给出了长度选取的流程图,并对信道举例进行计算和仿真,结果说明了选取方法的有效性。     

前斜视机载SAR成象处理的RD算法研究

本文研究了用距离－多卜勒（ＲＤ）算法来实现前斜视机载合成孔径雷达（ＳＡ）成象处理．给出了机载斜视ＳＡＲ的空间几何模型和回波信号模型,详细分析了ＳＡＲ在斜视情况下成象处理必须进行二次距离压缩（ＳＲＣ）的机理,并研究了一种改进的ＳＲＣ方法（ＳＩＭ）,此方法能适应于斜视角更大的情况．针对不同的斜视情况进行了计算机仿真,最后指出了ＲＤ算法处理斜视ＳＡＲ的局限性及理由。     

BICM-OFDM系统中基于叠加导频的迭代信道估计

传统叠加导频算法应用在正交频分复用系统中存在信道估计精度差的缺点。针对比特交织编码调制（BICM）联合正交频分复用（OFDM）的系统（BICM—OFDM）,提出一种利用叠加导频的迭代信道估计算法。该算法充分利用了均衡器的反馈信息,分两步进行。首先,导频信号叠加在发送信号上,接收端采用一阶统计量进行初始信道估计;然后利用均衡器的硬判决反馈信息,在信道估计与均衡之间进行信息交换,通过迭代的方式提高信道估计精度。在短波宽带信道下的仿真结果表明,与传统叠加导频算法相比,新算法经过二次迭代可有效提高信道估计精度和系统误码率性能。     

一种不受信道阶数估计影响的SIMO直接盲均衡算法

针对单输入多输出（Single-Input-Multiple-Output, SIMO）模型提出一种完全不需要信道阶数估计的直接盲均衡算法。文章利用接收数据的截短协方差矩阵和信号子空间的关系设计一种零延迟均衡器,并通过信道矩阵和均衡器系数的合响应特性克服了算法相位偏转的问题,最后得到一种对信道阶数估计鲁棒并且没有相位偏转的盲均衡算法。该算法不同于一般子空间类算法,不需要直接对接收信号的协方差矩阵进行信号子空间和噪声子空间的分解,因此对信道阶数估计具有很强的鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明该算法几乎不受信道阶数过估计或欠估计的影响,同时该算法具有良好的均方误差（Mean Square Error, MSE）和误符号率SER（Symbol Error Rate, SER）性能,并且具有很快的收敛速度。