一种新的群时延自适应均衡算法

为了补偿无线信道群时延特性所带来的影响,基于盲均衡器结构提出了一种优化的自适应均衡算法.该算法是基于最小均方误差准则的变步长LMS算法,通过自适应调节判决反馈均衡器两组横向滤波器的抽头系数,实现对信道群时延的自适应补偿.通过对16-QAM信号的仿真结果表明,新算法能够对有效补偿信道群时延带来的影响,并且明显降低系统的误码率.     

一种基于粒子群优化的自适应均衡算法

提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性.     

激光通信系统的波特间隔均衡器设计

当前应用的均衡器，主要采用单一的盲自适应算法实现信道均衡处理，容易出现误差扩散的现象，导致均衡器误码率较高。因此，针对激光通信系统，设计一种新的波特间隔均衡器。根据激光通信系统的接收端接收信号模型、干扰模型，定义激光通信系统信道模型。基于信道均衡要求，设计由前滤波器、反馈滤波器两个主要部分组成的多阶滤波器，作为波特间隔均衡器的基础结构。通过设置MSE切换门限联动LMS算法和CMA算法，形成自适应混合均衡算法，确保均衡器具有优越的信道均衡处理性能。最后，在FPGA上实现波特间隔均衡器。实验结果显示：应用所设计均衡器后，激光通信系统的最小误码率降低至10^-4,达到了提升激光通信质量的目的。     

一种脉冲噪声下的自适应均衡算法

由单层神经自适应滤波器和Chebyshev正交多项式滤波器级联构成一个均衡器,基于此均衡器结构,提出一种基于分数低阶统计量的自适应均衡算法(称为NC-NLMP算法).仿真结果表明,对线性信道和非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能均优于传统的FIR横向滤波器的自适应均衡算法和神经网络均衡算法;对于非线性信道,NC-NLMP算法的均衡性能远优于后两者;NC-NLMP算法对高斯噪声和稳定分布脉冲噪声都具有很好的均衡性能,对背景噪声韧性强.     

回声消除器中自适应滤波器的研究

文中介绍了一种用于IP电话的自适应回声消除器,采用NLMS算法自适应滤波器来实现.首先通过MATLAB进行了NLMS算法的步长选择,并用生成的符合G.168要求的带限CSS测试信号对回声消除器的性能进行了测试.     

用滤波器组构成的传送多路复用器结构实现MMSE盲信道均衡

冗余滤波器组构成的传送多路复用器可以用来对FIR信道进行估计和均衡.本文提出一种在FIR滤波器组框架结构下,首先利用信号的相关矩阵对信道进行估计,然后在此基础上用MMSE准则下设计的FIR均衡器对数据进行均衡的盲算法.该均衡算法的性能要明显好于基于ZF准则的方法,并且在消除ISI的同时可以抑制噪声的影响,从而使系统的输出信噪比达到最优,而增加的复杂度很有限.文中最后在两种典型信道下对所提出的盲信道均衡算法进行了仿真,结果验证了上述性能.     

基于自适应步长LMS算法的判决反馈均衡器研究

本文研究了一种基于自适应步长LMS算法的自适应判决反馈均衡器算法，此算法通过对前向滤波器、后向滤波器和锁相环参数分别进行实时的、自适应步长的调整，在均衡时变多径的同时高精度地锁定接收信号相位，因此适用于相干通信系统。仿真结果表明在相同多径条件下，该方法比基于固定步长LMS算法的判决反馈均衡器输出误码率低1-7倍。     

基于α稳定分布的二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法

传统自适应Volterra滤波器抽头长度固定。当一个被识别系统或被均衡信道的特征未知或时变时,自适应滤波器的抽头长度太长,不仅增加了计算量同时也增加了误差;抽头长度太短则无法满足系统的性能要求。针对这个问题本文提出了一种二阶Volterra变抽头长度自适应滤波算法。先对Volterra滤波器输入信号进行格型滤波处理,实现了二次项信号解耦,减少了二次项的权系数,使线性部分和非线性部分权值具有相同的抽头长度,简化了传统Volterra滤波器的结构;基于最小平均p范数准则,运用分数抽头长度的概念,对滤波器抽头长度进行实时自适应调整,用LMP算法自适应调整权系数。计算机仿真结果表明,在不同信噪比的高斯噪声和 稳定分布噪声背景下, 应用本文算法的自适应信道均衡都具有良好的收敛性能,本文算法能自适应调整到最优抽头长度;验证了算法的有效性。      

用Laguerre滤波器实现多径衰落信道自适应均衡

提出了一种衰落信道自适应均衡的新方法。该方法基于Laguerre滤波器结构,采用最小二乘估计估算滤波器极点,通过RLS算法实现自适应过程。仿真结果表明,由于Laguerre滤波器同时具有FIR和ⅡR结构的特点,在信噪比低、信道多径条件复杂的情况下,可以获得比通常的线性自适应均衡器和决策反馈均衡器更好的抗符号间干扰的效果;同时,Laguerre滤波器结构的稳定性有效地减少了差错传播的发生。     

一种用于QAM解调信号的LMS自适应均衡器

设计了一种用于QAM(Quadrature Amplitude Modulation)解调信号的LMS自适应均衡器。此均衡器采用线性自适应算法中的最小均方算法(LMS)．其结构由线性横向滤波器和需要训练序列的滤波器抽头系数更新模块组成．它可实现16／64／256点的QAM解调。利用MATLAB／Simulink对LMS自适应均衡器的收敛速度、误码率等指标进行仿真模拟,仿真结果表明,此LMS自适应均衡器对通过非理想信道的QAM传输信号具有较好的均衡性能。     

小波变换域的局部自适应Wiener滤波器设计方法研究

小波阈值去噪方法被广泛地用在信号去噪中,这个方法在很多信号空间上是近似最优的。但在MSE意义上最优的信号估计是Wiener滤波器,鉴于传统小波变换域Wiener滤波器的缺点,本文设计了小波域局部自适应Wiener滤波器。实验仿真验证本方法具有较好的去噪效果。     

基于改进粒子滤波和自适应融合的目标跟踪

针对复杂环境下视频目标跟踪精确度低的问题,提 出了一种基于混合迭代无迹粒子滤波(HI-UPF)和关联系数自 适应融合的目标跟踪算法。首先采用统计线性回归的方法对无迹变换进行优化,提出了HI- UPF,不 仅提升了滤波精度,而且有效降低了算法的时间消耗;其次基于关联系数,采用一种自适应 融合方法,实现了加性 融合和乘性融合的自适应切换,并根据关联系数提出一种改进的自适应加性融合方法。仿真 实验表明,本文方法对 于复杂条件下的目标跟踪具有较高的精度和较强的鲁棒性。     

一种改进的基于ATF算法的直扩通信干扰抑制技术

提出了直扩通信中一种改进的基于ATF（自适应时频）算法的干扰抑制方法。对原有算法进行了优化并给出了相应的自适应去干扰算法。采用自适应滤波技术取代子带剔除法,自适应地跟踪窄带干扰,改善了有用信号的丢弃情况,有效地抑制了窄带干扰。分析和仿真结果表明,基于ATF算法的自适应小波包时频干扰抑制方法比传统的子带剔除法在性能上更为优越,干扰定位速度也较快,干扰抑制能力强。     

基于Stratix II的高性能可编程FIR滤波器的设计及实现

详细介绍了一种基于Stratix II的高性能、系数可编程FIR滤波器的设计及实现方法,滤波器具有与微处理器兼容的编程接口,可以对滤波器系数实现动态编程。Quartus II的仿真结果表明了该方法的可行性,性能完全满足设计要求。该设计在传统的自适应滤波以及崭新的认知无线电(CR)[1]领域都具有重要的应用价值。     

Adaptive Rate System for Wireless Packet Networks

The severe channel and interference condition can limit the throughput of the wireless packet networks. We thus propose an adaptive rate system to increase the throughput of the wireless packet networks. In this system, the data rate is adapted to the channel and interference condition. By optimizing the data rate for a given channel and interference condition, we establish the optimal adaptive rate system. It can be shown that the optimal adaptive rate system provides higher throughput than the fixed rate system.     

自适应有限冲激响应滤波器的FPGA实现

对于传统的固定系数滤波器,分布式算法可以利用查找表有效提高其运行速度;但是对于自适应滤波器,其系数是不断调整的,不可以直接应用分布式算法。依据分布式算法设计了一种适用于自适应滤波器的现场可编程门阵列（FPGA）实现方法,并在Xilinx公司提供的ISE软件平台上应用Verilog硬件设计语言（HDL）进行编程,利用Modelsim和Matlab软件进行了仿真。仿真结果基本一致,验证了自适应有限冲激响应滤波器的FPGA实现方法是可行的。     

一种改进的自适应格型陷波算法及其收敛性分析

现有自适应格型陷波器中的引入算子取自局部误差信号,在迭代过程收敛后存在陷波频率偏移的问题,影响了滤波的效果.本文对级联格型陷波滤波器的自适应算法进行了讨论,分析了陷波参数估计与引入算子的关系,在推导原算法迭代误差的数学期望方程基础上,提出一种改进的自适应滤波算法.该算法在不增加计算量的前提下,克服了原算法在收敛后存在的陷波频率偏移的不足.仿真结果与理论分析相一致,证实了该算法的收敛性能优于原有的算法.     

自适应滤波在扩频信号分集接收中的应用研究

使用自适应滤波器完成对扩频信号的扩频码捕获后,传输信道中由于信号衰落造成的多径信号的幅度就可以从自适应滤波器收敛后的系数权值向量上体现出来.根据分集接收的理论分析,依据多径信号的信号幅度值进行分集接收在理论上是可行的,因此利用自适应滤波器对接收到的多径信号进行隐分集接收是完全可行的.使用自适应滤波器在完成扩频码捕获的同时,在不增加额外硬件支路的情况下就可以实现对多径信号的分集接收功能,从而改善在多径衰落环境下的信道传输性能.     

Recursive least square–based fast sparse multipath channel estimation

In the next‐generation wireless communication systems, the broadband signal transmission over wireless channel often incurs the frequency‐selective channel fading behavior and also results in the channel sparse structure, which is supported only by few large coefficients. For the stable wireless propagation to be ensured, linear adaptive channel estimation algorithms, eg, recursive least square and least mean square, have been developed. However, these traditional algorithms are unable to exploit the channel sparsity. Actually, channel estimation performance can be further improved by taking advantage of the sparsity. In this paper, 2 recursive least square–based fast adaptive sparse channel estimation algorithm is proposed by introducing sparse constraints, L1‐norm and L0‐norm, respectively. To improve the flexibility of the proposed algorithms, this paper introduces a regularization parameter selection method to adaptively exploit the channel sparsity. Finally, Monte Carlo–based computer simulations are conducted to validate the effectiveness of the proposed algorithms.     

分数阶傅立叶变换OFDM系统自适应均衡算法

由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统均衡方法在快速衰落的信道环境下性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统自适应均衡方法,它用分数阶傅立叶变换代替傅立叶变换进行子载波调制与解调,同时在分数阶傅立叶域对接收信号进行自适应均衡.文中给出了最优分数阶傅立叶变换阶次的选取方法,和分数阶傅立叶域最小均方算法的步骤.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅立叶域的自适应均衡算法较传统频域方法有更好的均衡效果,并且复杂度不高.