用于自适应天线的稳键的RLS算法

抗干扰通信是电子战的重要组成部分，自适应天线不仅具有很强的抗干扰能力而且可以与其它通信抗干扰技术相兼容，自适应算法是自适应天线的核心，本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计（RE）”应用于RLS算法中，得到稳健的RLS算法（RRLS），理论分析与计算机模拟结果都证明了RRLS算法基本保持了RLS算法的优点，同时在抗突出值干扰方面，优于RLS算法，提高了RLS算法的稳健性。     

一种基于无偏协方差估计RLS的自适应阵列天线抗干扰算法

RLS是自适应阵列天线抗干扰的主要算法之一。为提高RLS算法对遗忘因子选择健壮性,避免因遗忘因子选择不当所造成的算法不收敛问题,本文针对自适应阵列天线的多路接收信号,基于其无偏协方差矩阵模型,推导设计出了一种新的RLS算法,相比于常规RLS,在该算法中遗忘因子可以更加精确地控制RLS迭代过程项,降低因遗忘因子设置不当而造成的算法不收敛风险。通过仿真验证了算法的有效性。     

无线通信智能天线技术的未来发展趋势

1、引言 智能天线原名自适应天线阵列（AAA，Adaptive Antenna Array）。最初的智能天线技术主要用于雷达、抗干扰通信、定位及军事通信方面等，完成空间滤波和定位功能。近年来，随着移动通信的发展以及对移动通信电波传播、组网技术、天线理论等方面的研究逐渐深入，智能天线开始用于具有复杂电波传播环境下的移动通信。为此，移动通信研究者给应用于移动通信的自适应天线阵起了一个较吸引人的名字——智能天线（英文名为Smart Antenna或Intelligent Antenna）。     

应用于卫星多波束天线的自适应波束形成算法比较

射频干扰会严重影响卫星通信链路性能,而自适应调零天线是一种有效的卫星抗干扰措施.本文对应用于多波束天线的各种自适应波束形成算法进行对比分析,理论分析与仿真结果皆表明,DMI和RLS算法相对经典的LMS算法而言,在收敛速率和输出信噪干扰比上皆有相当的优越性.这些快速算法适合卫星通信的干扰抑制应用.     

CDMA移动通信系统中基于RLS算法的天线阵列有源校正

基于递归最小二乘(RLS)自适应滤波理论,本文提出了一种天线阵列的幅度和相位不一致性的有源在线 校正方法。该方法具有快速稳健的收敛性能,不受天线阵列的几何形式限制,也适用于移动用户数大于阵元数的实际通信 环境中。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

自适应最小二乘格型算法在天线阵列中的应用

在天线阵列中对天线阵列信号分析的算法有LMS和RLS等，主要介绍了自适应最小二乘格型算法LSL对天线信号进行分析，并对算法过程展开介绍。     

一种自适应阵列天线波束赋形合成算法

自适应阵列天线中的波束赋形技术是智能天线数字信号处理部分的核心,在介绍和比较常用波束赋形算法以及RLS算法的基础上,提出了-种改进的RLS算法以提高系统的性能。对于用自适应阵列天线改善GPRS基站系统,提高其容量、减少干扰信号、提高信噪比、提高系统频谱利用率有很大的现实意义。     

GPS接收阵列中几种自适应算法的性能分析

GPS天线阵列接收技术能有效地对抗人为干扰，其自适应算法的选择影响阵列的抗干扰性能。当有用信号的实际来向与理论估计值有误差时，自适应算法不但要求对干扰有很强的抑制能力，而且自身应具有稳健性。结合GPS天线阵列接收信号特点，从理论上分析比较四种自适应算法的抗干扰性能，得出了一种较优的算法，并由仿真实验进行了验证。     

空间飞行器太赫兹天线指向误差补偿算法

空间飞行器指向误差严重影响太赫兹通信链路的可靠性,因此针对捕获、跟踪和瞄准系统不能对太赫兹天线指向误差实现完全补偿造成误差残留的问题,提出了对指向误差影响下的接收信号进行再次算法补偿的方案,评估了典型空间飞行器指向误差条件下算法的补偿效果。首先,建立指向误差影响下的信道模型,并分析指向误差带来的误比特率。然后,对比盲均衡（CMA）算法、自适应滤波算法（LMS、RLS）、卡尔曼滤波（KF）算法和粒子（PF）滤波算法的补偿效果。结果表明,粒子滤波算法的补偿效果是最优的,以OLYMPUS飞行器为例,PF算法比CMA算法、LMS和RLS算法、KF算法分别提高了3.07 d B、1.07 d B、1.01 d B、0.43 d B。     

基于RLS_DGD的查找表更新算法

在间接学习结构的数字预失真技术中,需要使用自适应算法来更新查找表（LUT,LookUp Table）。在各种自适应算法中,RLS算法收敛快但是复杂度高。为降低其计算复杂度,这里提出采用二维坐标下降的RLS（RLS_DCD, RLS using Dichotomous Coordinate Descent）算法更新查找表,达到在数字预失真器系数的预测过程中以较低的运算量实现快速收敛的目的。仿真结果和分析表明,与采用RLS的自适应查找表更新算法比较,在邻信道功率比（ACPR, Adjacent Channel Power Ratio）改善指标相当的情况下,采用RLS—DCD的自适应查找表更新算法能大幅度降低其运算量。     

A robust recursive least squares algorithm

A new algorithm is developed, which guarantees the normalized bias in the weight vector due to persistent and bounded data perturbations to be bounded. Robustness analysis for this algorithm has been presented. An approximate recursive implementation is also proposed. It is termed as the robust recursive least squares (RRLS) algorithm since it resembles the RLS algorithm in its structure and is robust with respect to persistent bounded data perturbation. Simulation results are presented to illustrate the efficacy of the RRLS algorithm     

用于自适应数字波束形成的稳健子阵异步RLS算法

提出了一种修正的递归最小二乘自适应算法--稳健子阵异步递推最小二乘算法(MSARLS)--用于自适应数字波束形成.该算法综合运用稳健估计和子阵异步递推技术.改进后的算法,不但大大减少了运算量,而且增强了算法抗突发强干扰的性能.另还给出了计算的理论分析和计算机仿真结果.     

GPS卫星接收机的自适应抗干扰设计

提出了一种加强GPS卫星接收机抗干扰能力的技术实现方案,采用自适应调零技术以及天线阵的具体实现方式来消除干扰。文中还对自适应天线阵所采用的功率倒置的算法做了详细说明,并进行了计算机仿真。     

一种可用于卫星导航抗干扰天线的降耦方法

针对基于功率倒置算法的空时自适应抗干扰技术中天线阵元间互耦误差严重恶化算法性能这一问题,分析比较了目前常见的应对解决方案,并提出一种新的可用于抗干扰卫星导航终端的天线阵列降耦方法。该方法通过在卫星导航抗干扰天线阵列中加载电磁谐振吸波器,降低天线阵元间互耦。实验数据表明,利用该方法可以使阵元间互耦降低10 dB,使抗干扰接收机最大抑制干信比提升5 dB。     

功率倒置自适应抗干扰算法的性能分析与仿真

功率倒置算法不需要知道接收信号的先验信息,能够使天线产生指向干扰方向的波束零陷,达到抑制干扰的目的。特别适合卫星导航、扩频通信等强干扰、弱信号环境的抗干扰应用。在对功率倒置自适应算法原理分析的基础上,利用LMS算法迭代计算功率倒置的最优权值,然后针对四阵元天线仿真了功率倒置算法在不同干扰条件下的抗干扰性能,以及迭代步长等因素对算法收敛性能的影响,验证了功率倒置算法的自适应抗干扰性能,从而为后续硬件工程实现奠定了基础。     

Code-aided interference suppression for DS/CDMA communications. II.Parallel blind adaptive implementations

For pt.I see ibid., vol.45, no.9, p.1101-11 (1997). An adaptive code-aided technique for the simultaneous suppression of narrow-band interference (NBI) and multiple-access interference (MAI) in direct-sequence code-division multiple-access (DS/CDMA) networks is proposed. This technique is based on the recursive least-squares (RLS) version of the minimum mean-square error (MMSE) algorithm for multiuser detection. The convergence dynamics of the RLS blind adaptive algorithm for suppressing the combined NBI and MAI are analyzed. The steady-state performance of this algorithm in terms of the signal-to-interference ratio (SIR) is also derived. Systolic array structures for parallel implementations of the RLS adaptive interference suppression algorithms are then proposed. Versions of the rotation-based QR-RLS algorithms for both the blind adaptation mode and the decision-directed adaptation mode are derived. These algorithms exhibit high degrees of parallelism, and can be mapped to VLSI systolic arrays to exploit massively parallel signal processing computation     

GPS抗干扰接收机性能分析

在GPS接收机的抗干扰领域,空域滤波算法(自适应调零)是目前应用最广泛的方法,空一时二维自适应滤波算法是目前最先进的方法;而在抗干扰接收机的天线阵型中,线形阵和圆形阵是比较常用的2种阵型.介绍空域滤波和空-时二维自适应滤波这2种算法的基本原理,用对2种算法做了仿真,并做性能分析;同时对空域滤波应用线形天线阵和圆形天线阵进行仿真,并做出性能分析,最后得出结论.     

Tracking performance of the RLS algorithm applied to an antennaarray in a realistic fading environment

In this paper, frequency domain techniques are used to derive the tracking properties of the recursive least squares (RLS) algorithm applied to an adaptive antenna array in a mobile fading environment, expanding the use of such frequency domain approaches for nonstationary RLS tracking to the interference canceling problem that characterizes the use of antenna arrays in mobile wireless communications. The analysis focuses on the effect of the exponential weighting of the correlation estimation filter and its effect on the estimations of the time variant autocorrelation matrix and cross-correlation vector. Specifically, the case of a flat Rayleigh fading desired signal applied to an array in the presence of static interferers is considered with an AR2 fading process approximating the Jakes' fading model. The result is a mean square error (MSE) performance metric parameterized by the fading bandwidth and the RLS exponential weighting factor, allowing optimal parameter selection. The analytic results are verified and demonstrated with a simulation example     

一种适用于任意平面阵的零陷展宽并加深算法

高动态环境下常规协方差矩阵锥化(CMT)零陷展宽算法在零陷展宽后深度会变浅,且应用于二维平面阵上时需要信号来向信息。为此提出了干扰来向扰动服从Laplace分布的零陷展宽并加深算法。该算法首先对信号模型重新建模,并基于模型推导了二维Laplace算法;之后利用投影变换提取出数据中的干扰分量,并通过系数加权增强干扰分量;重新构造协方差矩阵,利用零陷展宽算法扩展干扰来向;最后结合功率倒置(PI)算法完成干扰抑制。仿真实验表明,所提算法不但能够在零陷展宽算法的基础上实现零陷加深,提高了抗干扰算法稳健性,并且能够适用于任意平面阵。