多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

认知MIMO系统基于正交投影的SLNR收发联合设计算法

为实现认知MIMO系统中认知网络与主用户网络的高效频谱共享,提出一种基于正交投影的SLNR收发联合设计算法。该算法首先通过正交投影预处理将信号投射到干扰信道的零空间从而消除对主用户的干扰,然后针对认知网络,以改进的信漏噪比为优化指标,利用交替迭代的思想联合设计收发处理矩阵,提高认知网络的性能。仿真结果表明,算法能有效抑制用户间的共信道干扰,在保证主用户正常通信的同时,有效提高了认知网络的误码率及和容量性能。      

一种基于正交投影的部分自适应方法

本文提出了一种基于正交投影算法的部分自适应方法。这种方法与基于特征结构法和最小功率法的部分自适应方法不同，它不需要知道有关干扰信号的先验知识或者对此作出假设，也不涉及复杂的特征值分解或线性多元参数优化问题，因而相应的算法在变化的信号环境中具有相当的稳健性，另外也具有算法简单、响应速度快的特点，文中给出了相应的计算机模拟结果。     

MIMO系统中局域化最大似然信号检测算法

提出了一种MIM0系统中低复杂度的局域化最大似然信号检测算法，该方法通过调整信号有效搜索域大小，在计算复杂度与系统性能之间折衷．实验结果表明：该信号检测算法明显降低了高阶QAM调制的计算复杂度，在QPSK和16QAM调制时，当系统性能接近最大似然算法时计算量仅为其很小一部分。     

基于正交训练序列的MIMO系统联合最大似然时频同步和信道估计

该文推导了多输入多输出(MIMO)系统中的符号定时、频偏和信道参数的联合最大似然(ML)估计。针对联合ML估计没有闭合的表达式、数值计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于重复结构的正交训练序列的简化估计算法。该估计算法形式简单、复杂度低,且仍为最大似然估计。最后仿真分析了最大似然参数估计的均方误差与接收信噪比和天线数目的关系,并与Cramer-Rao界作了比较,表明了该算法的有效性。     

基于MUSIC和ML方法的MIMO系统参数估计

该文提出了一种基于MUSIC和ML方法联合估计MIMO系统频偏和信道增益的算法,该算法首先使用MUSIC方法估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏子集,然后利用最大似然方法在这个有限子集中分离出不同天线对之间的频偏,最后在频率同步的基础上利用最大似然估计器对信道增益进行估计。该算法解决了在估计多个频偏时直接使用最大似然估计进行多维搜索的问题,将多维搜索转化为一维搜索,降低了算法的复杂度。     

基于正交投影的海面小目标检测技术

强烈的海杂波将海面低速运动小目标的回波信号淹没,导致雷达难以检测到目标。针对这一问题,该文提出了基于正交投影的恒虚警率(CFAR)检测方法。该方法利用邻近距离单元杂波的相关性,通过正交投影方法实现对杂波的抑制,进而实现CFAR检测。同时,该文给出了基于正交投影的CFAR检测器实现结构图,对比分析了正交投影方法与奇异值分解方法的杂波抑制效果和计算量。理论分析与实测数据处理结果验证了该文所提方法的优越性。     

基于正交双频光栅投影的在线三维检测

提出一种用于在线三维检测的正交双频光栅。光栅在原单频条纹正交方向引入一高频条纹,用于提取调制度信息,完成检测过程中的像素匹配。解决了测量中像素匹配和相位计算对光栅频率要求不同的问题。同时高频条纹的引入不影响低频条纹求解相位,在相位求解过程中无需滤除高频条纹,避免了频谱滤波对相位精度的影响。模拟和实验均验证了所提方法的有效性。     

基于交替投影的MIMO雷达信号盲分离算法研究

多输入多输出（multiple-input-multiple-output,MIMO）雷达利用灵活的发射波形设计以及阵列配置,在微弱目标探测及高分辨参数估计方面有着巨大优势.为侦察识别MIMO雷达信号,建立了MIMO雷达信号侦察模型.基于最大似然估计以及交替投影算法,并利用MIMO雷达信号的恒模特性对MIMO雷达信号进行了盲分离.通过理论推导和数值仿真分析了所提算法分离MIMO雷达信号的性能.结果表明该算法在信噪比高于0dB时,其分离后的信号与原信号具有很高的相关系数,且分离指数较低,性能明显优于现有的非圆复信号Fast ICA（non-circular complex Fast ICA,NC-Fast ICA）算法.     

基于测地线距离和正交投影的端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于测地线距离的正交投影端元提取算法,将测地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低测地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。     

基于线性调频时宽的MIMO雷达正交波形设计

线性调频(LFM)信号是一种被广泛应用的大时宽带宽积信号,利用LFM信号的多样性可设计多输入多输出(MIMO)雷达的正交波形。该文针对现有波形相关函数存在的问题,以理论分析为基础,提出一种基于LFM时宽的发射波形,并给出了一种相应的正交波形设计方法。该方法以峰值旁瓣电平为准则,利用序列二次规划对各子脉冲LFM信号的时宽进行优化设计。仿真结果表明,与现有方法相比,所设计波形具有较低的自相关旁瓣电平和互相关电平。此外,通过数值实验分析了相关性能随波形个数及子脉冲个数的变化关系。     

基于量子遗传算法的MIMO雷达正交信号波形设计

正交信号波形设计是MIMO雷达领域的研究热点,随着技术的发展,MIMO雷达对正交信号波形的性能要求越来越高。针对现有MIMO雷达正交信号波形互相关峰值较高且算法收敛速度慢的问题,为了提高码长较长的正交信号波形的性能,本文使用量子遗传算法,将量子计算与遗传算法相结合,进一步降低了波形的互相关峰值,一方面降低了不同目标回波之间的相互干扰,提高了雷达系统的检测性能,另一方面使雷达系统更难被敌方定位,提高了雷达的战场生存能力。仿真试验的结果表明,该方法能有效提高波形的正交性能,并加快了优化的速度。      

基于正交投影变换的弱信号波达方向估计

提出了一种基于强信号阵列流形矩阵的正交投影变换的弱信号波达方向估计算法,该算法通过构造已知强信号阵列流形矩阵的正交投影矩阵,对阵列接收的数据矢量进行预变换,抑制强信号对弱信号波达方向估计的影响。文中算法只需对数据矢量进行正交投影变换,复杂度低,运算量小。将MUSIC算法、JJM算法和文中算法进行了比较,结果表明文中算法在存在多个强信号条件下能够有效估计多个弱信号的波达方向。     

干扰子空间正交投影快速零陷跟踪波束赋形算法

该文针对LEO星载阵列天线抑制角度动态变化的有源干扰的需要,提出一种干扰子空间正交投影的快速零陷跟踪波束赋形优化算法。算法采用干扰子空间动态更新与迭代正交投影,不断快速修正零陷位置,并通过迭代傅里叶变换(IFT)技术进行优化加速。所提出的快速算法在整个干扰零陷跟踪过程中,具有稳健和精确的控制方向图主瓣赋形区形状和阵元电流激励系数动态范围的能力,同时具备自适应最小化方向图旁瓣电平的能力,适用于星载系统在线实时计算。仿真实验验证了算法的快速性、有效性和稳健性。     

基于遗传算法的MIMO雷达正交编码信号波形优化

MIMO雷达通过发射正交编码信号来获得独立的空间分集增益,改善目标检测识别性能。它对发射信号波形优化设计提出了更高的要求:首先信号为正交信号,以便减低信号间干扰并获得独立的空间分集增益;其次信号为大时宽、宽带宽的脉冲压缩信号,以便解决探测距离和距离分辨率的矛盾。文中根据以上两条要求构造适合的适应度函数,提出了一种基于遗传算法的正交编码信号设计方法,为正交MIMO雷达发射信号进行波形优化,仿真结果和实验分析验证了算法的有效性和可行性。     

Soft MIMO ML demodulation based on bitwise constellation partitioning

In this letter, we propose a soft-decoding ML MIMO demodulation method that lowers the complexity of the existing ML method. The proposed method finds the nearest point without calculating the Euclidean distance by exploiting the regular structure of bit-to-symbol mapping. It enables significant reduction of the number of distance calculations which is a major complexity burden.     

基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计

传统基于压缩感知的MIMO雷达DOA估计算法将非凸非平滑稀疏表示问题近似成凸或平滑函数问题进行求解,稀疏表示模型误差的存在导致DOA估计性能不理想。为此,提出了一种基于迭代近端投影的MIMO雷达多快拍DOA估计方法。该方法首先将高维回波数据转换至低维空间以降低空域维度,并对降维后的数据进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),提取信号子空间以降低时域维度,利用近端函数优化模型来表示MIMO雷达多快拍DOA估计中的非凸非平滑稀疏表示问题,然后采用SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation Penalty)函数获得近端算子以求解该模型。仿真结果表明,该方法在低快拍和低信噪比下相干信源的DOA估计性能优于现有算法。     

基于部分协作检测的 MIMO 中继系统

为了降低多输入多输出（MIMO）中继传输系统中中继节点进行信号处理和转发的运算复杂度,提升系统整体性能,在全检测转发（FDF）技术的基础之上,提出了一种基于树的遍历的部分协作检测（CPD）算法,采用本算法的中继节点只转发部分信噪比较高的信息流,不仅降低了中继转发的负担同时还去除了一些经历了深度衰落的信号。仿真结果显示,和国外同类典型研究相比较,中继节点的负担大大降低,同时传输系统的性能有了明显提升。     

基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机

针对高维数、小样本数据分类问题,提出一种基于随机子空间-正交局部保持投影的支持向量机.利用随机子空间方法对原始高维样本的特征空间进行多次随机采样,生成多个具有不同特征子集的基支持向量机(SVM)分类器;利用正交局部保持投影对各基SVM分类器的样本进行特征提取,实现维数约简;然后,利用降维后的样本对各基SVM分类器进行训...     

复杂背景下的人脸检测新算法

提出了一种适用于复杂背景下的人脸检测新算法.首先对彩色图像进行光线补偿,减小由光源等因素影响引起的色彩偏差;然后对YCrCb色彩格式进行分段线性色彩变换,通过在此基础上建立的肤色模型得到候选人脸区域;最后通过对图像进行总体投影来分离候选人脸区域,再对分离出的区域进行局部投影来确定人脸位置.实验结果表明,该算法可以有效运用于多人脸、不同姿态、不同肤色及复杂背景的情况,对不同的测试图像,检测正确率达到94.7%.