CDMA中智能天线的接收准则及自适应算法研究

在ＣＤＭＡ基站中采用自适应天线阵列可以降低多址干扰，提高系统容量，本文提出了一种适合于移动无线通信环境下的接收准则，最大接收信号准则，并根据该准则提出了空间变步长搜索算法。最后分析了基站采用自适应天线阵列时反向信道容量，与使用无方向天线相比，大大增加了系统容量。     

基于时空解析恒模算法的CDMA智能 天线系统盲信号分离

针对恒模算法只能由迭代算法实现和解析恒模算法分辨用户数受限等问题,本文在解析恒模算法基础上,提出空时解析恒模算法(ST-ACMA),并将其应用于CDMA智能天线系统盲信号分离.通过将传统时域或空域的恒模算法扩展到空时域,将求解盲波束权矢量的问题等效成信号子空间盲信号恢复问题,通过多个矩阵的联合对角化处理,闭式得到所有用户信号.数值仿真结果表明,该方法有效地解决了解析恒模算法可分辨用户数受阵元数限制的问题,提高了盲信号分离的性能,有效地克服了多址干扰.     

多发射与多接收天线系统盲自适应算法研究

提出了一种用于正交空时分组码(OSTBC:Orthogonal Space-Time Block Code)多发射天线多接收天线系统的盲自适应接收机.该方法主要利用了正交空时分组码的内在特性,给出了一个针对正交空时分组码多发射天线多接收天线系统的无约束代价函数,分析了该函数的全局最小值点.利用该无约束代价函数,通过投影逼近方法给出了递推最小二乘(RLS)自适应算法实现.仿真结果表明:该接收机可以很好的跟踪衰落信道的变化,在不利用导频信号的情况下很好的还原出原始的传输信号.     

基于子空间方法的阵列天线方向向量自适应盲估计

利用传统子空间法估计方向向量要求阵元数必须大于信号源数,要求在无线通信系统中是不现实的,因为移动用户数是很大的,为突破这一限制,本文提出了一种基于子空间法的阵列天线方向向量自适应盲估计算法.通过各阵元接收信号相加,得到叠加的期望数据源特征波形;通过子空间方法,将叠加信号用信号子空间的基表示,由于叠加信号中包含方向向量,从而得到期望数据源的方向向量估计,该算法不要求阵元数大于数据源数.仿真结果表明算法是有效的.     

一种新的天线阵列盲自适应波束形成算法

针对DS-CDMA的上行链路多用户检测,提出了一种基于天线阵列的盲自适应波束形成算法。针对强干扰采用线性约束最小方差准则(LCMV),利用正交分解将LCMV简化为非约束的最小化优化问题,采用共轭梯度(CG)算法求得最优解。对期望用户信号波形的使用保证了用户符号信息的最优恢复。仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更高的信号干扰比(SINR)。该算法不需要天线阵列单元数大于用户数,因此具有更好的实用性。     

一种天线阵零点生成的幅相控制方法

本文给出了一种通过对阵列单元进行幅相控制来生成零点的方法。将天线阵空间因子在零点展开，组成线性方程组进行求解得到单元激励电流系数，综合出方向图。同时，文中提出了改善方向图性能的方法，计算实例表明了该方法的有效性。     

一种基于自适应阵列天线的波束赋形算法

自适应阵列天线中的数字波束赋形(DBF)技术是智能天线数字信号处理部分的核心.提出了一种可用于自适应阵列波束赋形的SMI-LMS算法--由SMI(采样协方差矩阵求逆)算法决定LMS(最小均方)算法的初始权向量.该算法充分结合了SMI算法收敛速度快和LMS算法稳态误差小的优点,能在较强干扰环境下,确保权向量的快速收敛和跟踪速度.与传统的LMS算法相比,SMI-LMS算法具有良好的收敛性能、较快的跟踪速度和较小的输出误差,并可以有效改善自适应方向图的副瓣性能.仿真结果验证了该结论.     

一种智能天线的盲校正方法

实现智能天线技术需要解决的一项关键问题是通道失配的校正，已有的通道校正方法未考虑实际通道间存在处理时延差异。本文分析了一种盲校正方法的原理，仿真结果表明该方法在通道间存在时延差异的情况下已失效。进而，提出了一种改进的盲校正方法。结合DS—CDMA信号的特点，该方法首先补偿了各通道间的时延差异，并在此基础上结合原有的盲校正方法。仿真实验证明了它的有效性。     

一种平面阵自适应方向图综合方法

在直线阵自适应方向图综合算法的基础上,提出了一种将平面阵转化为两个正交的直线阵,对两个直线阵分别应用直接矩阵求逆(DMI)的计算方法,该方法能正确地计算得到权值W。计算结果表明该方法实现了对平面阵主瓣形状、旁瓣电平、零陷的任意控制。     

一种新的基于相关序列的CDMA系统盲波束形成方法

本文根据相关值序列只与相邻的两个比特符号有关而且具有确定性的特点,提出了利用相关值序列来得到波束形成权的盲波束形成方法.该方法既考虑了对干扰的最大抑制,又强调了对多径信号的充分利用.它利用了期望用户信号的所有能量,不需要已知信道参数,也不需要发训练序列.另外,提出的方法还具有不受非零时延的相关值大小的限制、能自动识别多径信号及形成波束权矢量时所需用户符号数少的特点.     

机载非正侧视阵知识辅助STAP方法

机载非正侧视阵的近程杂波具有严重的距离依赖性,在距离模糊条件下,现有的空时自适应处理(Space-Time Adap-tive Processing,STAP)算法难以对其进行有效抑制,为此提出了知识辅助的STAP处理方法。通过使用新的样本选择策略,以及改进的针对近程杂波的知识辅助协方差矩阵模型,该方法在处理非正侧视阵近程杂波时的性能接近最优,远高于一般的基于样本估计协方差矩阵的方法,并克服了缺少训练样本的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。     

频域迭代盲解卷积图像恢复方法及其算法实现

详细讨论了一种新的模糊图像复原法 ,使用这种方法 ,不需知道图像模糊过程的模糊因子 ,就可以实现图像的恢复。该算法易于编程 ,且具有较强的通用性。分析了计算机算法 ,并给出了处理的结果。     

一种用于数字QAM解调芯片中的盲均衡器实现

设计了一种用于数字QAM解调芯片中的自适应盲均衡器。该均衡器采用常模算法（CMA）和判决引导最小均方算法（DD-LMS）,结合判决反馈结构（DFE）,即采用前向滤波和反馈滤波两级滤波器组,该方案提高了信道的自适应性能和降低了均衡器的阶数。通过对算法的简化和电路结构的优化,减少了硬件资源,降低了电路的面积和功耗。     

一种稳健的周期平稳信号的盲波束形成算法

因为不需信号个数和导向向量等任何参考信息,基于周期平稳信号的盲波束形成算法在信号处理领域得到非常广泛的应用,然而这类方法是建立在循环频率准确已知基础上的,在实际应用中往往不是如此,循环频率的估计误差将导致算法性能变差,为了改进这点不足,在传统的循环自适应波束形成(CAB)算法的基础上,提出了一种改进的 CAB 盲波束形成算法,经理论分析和计算机仿真,证明了该算法是有效的.     

HFSWR单极子交叉环天线阵的自适应抗干扰

为了提高高频表面波雷达的抗干扰能力,结合现代天线理论和自适应数字信号处理技术,以宽频带单极子交叉环天线为基本单元,设计了高频表面波雷达自适应抗干扰的宽频带接收天线阵系统,同时给出了高频表面波雷达天线自适应抗干扰的软硬件实现方案.     

一种新的自适应步长盲源分离算法

自然梯度盲源分离算法通常采用固定步长,但这样做会造成算法收敛速度慢和跟踪能力差.为此,提出了一种新的自然梯度自适应步长盲源分离算法,使步长在每次迭代中根据其他参数的变化做出相应的调整.在非稳态环境下,计算机仿真试验结果表明,新算法不仅具有良好盲分离性能,而且在上述两个方面都有了较大改善.     

一种用于空时自适应处理的并行计算模型

在分析各种空时自适应处理(STAP)算法特点的基础上,提出了一种用于STAP的并行计算模型.进而深入分析了STAP系统的实时特性,分析发现,要减少系统延时,一是必须尽量减少计算或者通信时间,二是充分利用前批数据的计算结果和相关先验知识;而要增大吞吐率,一是增加处理器流水线条数,二是避免出现瓶颈阶段.基于该模型,已成功开发了多种实际系统.     

基于量子遗传算法的多通道通信信号盲反卷积算法研究

本文在分析多输入多输出盲反卷积的网络结构和算法模型的基础上，提出了一种基于输出信号上下文信息的盲反卷积算法，并提出一种采用量子遗传算法的新的优化求解方法，对仿真的通信信号分离的结果表明算法的有效性。     

一种变正则化矩阵的改进多带结构子带自适应滤波算法

定正则化因子的改进多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法在取得收敛速度快和稳态失调误差小之间存在冲突.根据系统噪声抵消原理,设定子带后验误差功率等于子带噪声功率,本文提出了变正则化矩阵的IMSAF算法来解决这一问题.仿真结果证明,所提算法可以同时达到收敛速度快、稳态失调误差小以及追踪速度快等优势.     

一种基于天线阵列预处理盲多用户检测算法及其对DOA估计误差的鲁棒性研究

本文提出了一种基于天线阵列的预处理判决反馈最小二乘恒模盲多用户检测算法,称为PDF-LSCMA算法.它是对天线阵列接收信号经预处理,采用判决反馈最小二乘恒模算法进行多用户检测,确保了算法收敛于期望信号.文中就预处理中所用到的波达方向估计误差对PDF-LSCMA算法的影响进行了理论分析,给出了波达方向估计的取值范围,并用计算机仿真对这种算法及分析结果进行了验证.