利用沃尔什码扩频的MC-CDMA系统频偏估计算法

针对多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路存在的多用户载波频偏问题,提出了一种利用沃尔什码进行扩频的载波频偏估计导频算法．该算法使用全1的沃尔什码作为专用扩频码,对频偏待估计用户的两个相同导频符号进行扩频; 在接收端,利用导频的专用扩频码码片与信息符号的扩频码码片不同的均值特性,得到频偏待估计用户的导频接收信号的近似成分,并从中利用辐角值提取方法得到载波频偏估计值．仿真结果表明: 在频率选择性衰落信道下,与基于信号子空间分解的自适应训练序列(ATS)算法相比较,该算法降低了计算复杂度,而且频偏估计的性能也很接近ATS算法,适用于系统在信息数据发送的过程中需跟踪频偏变化的场合．     

未知频偏下直扩信号的扩频序列估计

针对未知频偏下的直扩信号, 通过将载频吸收至扩频波形中, 提出了一种有效的基于协方差矩阵子空间分解的扩频序列估计算法. 通过信号子空间分解, 提高了含有未知频偏信息的扩频波形估计的信噪比, 从而降低了载频估计难度. 在随机信号模型条件下, 还推导了扩频波形估计器的克拉美劳界. 在低信噪比条件下, 仿真验证了该算法的有效性.     

基于硬限幅Hebbian学习规则的PN码盲估计算法

为了解决非周期性直接序列扩频信号的盲估计难题,提出了以2倍信息码元宽度为分段长度、利用基于硬限幅Hebbian学习规则的神经网络算法提取各段主分量,以获得PN码序列的盲估计方法.该算法吸取了广义Hebbian学习规则和简化Hebbian学习规则各自的优点,在运算速度和收敛稳定性之间做到了很好的折中.仿真结果表明:该算法在数据组数为768、信噪比大于-17 dB的条件下均能保证较小的序列估计误码率.     

带残余频偏的QPSK-DSSS信号伪码序列盲估计

针对正交相移键控(QPSK)调制的带残余频偏直接序列扩频(DSSS)信号伪码序列难以估计的问题,提出信号相关矩阵特征分解结合全数字锁相环(DPLL)进行伪码序列估计的方法。首先对接收信号进行采样和分段得到数据矩阵;根据最大化信号相关矩阵的谱范数估计出伪码序列的同步点;在同步基础上再计算信号相关矩阵的特征子空间;针对其主分量特征向量带有残余频偏且相位存在π/2跳变的问题,采用全数字锁相环跟踪和消除其残余频偏进而恢复伪码序列。研究结果表明,针对QPSK-DSSS信号,所提方法能够实现负信噪比下伪码序列的盲估计。     

一种准正交混合扩频通信算法

针对无线扩频通信频带利用率有限的问题,提出了一种准正交混合扩频通信算法及其实现方案．该算法利用扩频码码极性特点在同相支路上进行BPSK调制的直接序列扩频传输,利用扩频码码相位特点在正交支路进行M元扩频传输．系统通过同相支路扩频码提取扩频码起始位置,继而利用两支路扩频码互补特点获取载波信息．系统实现不需要额外提供同步信息,系统的扩频码码集仅由一条扩频码在限定相位区条件下通过循环移位构成．仿真结果表明该算法可有效地提高系统资源的利用率．     

直扩水声通信机的码同步技术研究

为了降低扩频码同步技术对硬件的依赖,提高水声通信机的性能,对传统直接序列扩频码同步技术进行了一些改进。扩频码同步技术包括码捕获和码跟踪两个阶段,在码捕获阶段,采用双倍补零法扩展接收信号与接收机本地扩频码序列,使两者满足基二快速傅里叶变换运算的要求;在控制逻辑部分采用蓄水池抽样算法来确定范围内载波频偏值的计算顺序,无需按照固定顺序遍历范围内的载波频偏值,从而减少了计算量。在码跟踪阶段,采用了全时间超前-滞后非相干相关同步跟踪回路,采用双Δ值延迟锁相环的设计,扩大了跟踪范围,降低了失锁概率。最后基于DSP平台实现了直接序列扩频水声通信系统,该系统通过了水箱实验环境的测试。     

加入扩频序列的空时分组码及其盲译码算法

提出了一种加入正交扩频序列的空时分组码,在空时分组码的基本结构上引入了正交扩频序列,并给出了不需要估计信道的直接译码系统．该直接译码算法结合扩频序列的正交性和空时编码的正交结构,利用接收信号的噪声子空间,无需信道信息便可直接实现译码．仿真结果表明,该方法具有良好的误码率和误比特率性能．     

一种用于多码扩频水声通信的假设反馈均衡算法

在水声通信中,受到信道带宽的限制,直接序列扩频传输的数据率较低,为提高系统数据率,对多码扩频的应用进行研究。但在此情况下,受到信道快速时变以及码间干扰与子通道间干扰的影响,传统RAKE接收机可能无法完成正确解调。一种应用于直接序列扩频的假设反馈均衡器采用码片级的自适应均衡以及对假设序列的反馈,能够有效地跟踪补偿信道时变与码间干扰,但是对于多码扩频系统,由于未对子通道间干扰进行抑制,直接应用将导致系统性能损失。为此,提出一种改进的假设反馈均衡算法,它引入并行干扰消除结构并将其与假设反馈均衡相结合,能够同时实现时变信道跟踪以及码间干扰与子通道间干扰抑制。仿真结果表明采用此算法可以显著提高多码扩频系统的性能。     

一种直接跟踪信号子空间特征成分的新算法

运用压缩映射技术,将一种基于新的信息准则的信号子空间跟踪算法推广为可以直接跟踪信号子空间的特征成分(各个特征值和对应的特征向量)的新算法.并将这种新算法和基于压缩映射的投影逼近子空间跟踪算法的性能用仿真试验进行比较.     

航天器扩频测控应答机伪码跟踪环设计

为了满足直接序列扩频体制下航天器测控应答机的需求,对伪码跟踪环进行了研究. 提出了一种新的全数字伪码跟踪环：采用新的超前滞后鉴别器,再生伪码相位精确可控的伪码发生器,环路自适应调整相关间距和环路带宽,解决了伪码跟踪环的入锁时间、收敛范围与跟踪精度之间的矛盾,并采用分时复用的方式实现鉴别、滤波等计算功能. 仿真和实测结果均验证了研究的有效性,已成功应用于某航天工程.     

用于GPS接收机的快速自适应干扰抑制方法

提出了一种基于Householder变换的快速自适应干扰抑制方法.利用Householder变换构建的广义旁瓣相消器下支路阻塞矩阵,可将期望信号完全阻塞,提高了最小均方误差算法的收敛性,获得了较高的输出信干噪比,并提高了GPS接收机的快速抗干扰性能.理论分析和性能仿真验证了该方法的优越性.     

振动分析中非对称矩阵复特征值计算

双步QR法是求解一般矩阵特征值问题的有效方法,但在实际应用过程中存在一些不足。结合典型的输送流体管道振动分析中的特征值计算问题,分析一般实矩阵特征值问题算法的特点,对现行的双步QR算法进行了改进,给出新的收敛准则。采用新的收敛准则,分析了两端简支输水管道振动特征值问题,分析结果表明新方法具有计算速度快、精度高的特点。     

一种计算复杂度低收敛速度快的递推Capon谱估计算法

基于递推最小二乘方法实现对观测信号自相关矩阵的逆R-1L的估计,研究了一种计算复杂度低和收敛速度快的Capon谱估计算法。该算法避免了用Cholesky分解、奇异值分解、QR分解或目前文献中见到的其他方法所带来的Capon谱估计算法计算复杂的缺点。同时,在信号自相关矩阵条件数不好时,该算法仍然可以进行信号的谱估计。仿真结果表明,尽管该方法的谱估计分辨率不如修正协方差谱估计法,但是两者相差不多,该方法非常有利于谱估计算法的实时实现和实际应用,并且还可以实现Capon幅值估计。     

基于特征值准则的可变数目天线选择算法

提出了多输入多输出相关信道下基于特征值准则的可变数目收发天线选择算法,来动态适应相关性不同的无线环境的通信要求.算法根据特征值准则,利用最小特征值和特征值总和之比,来确定选择的发送或接收天线数目,并通过每次循环中选择最大特征值所对应的发送或接收天线实现具体的天线选择;为了进一步降低算法复杂度,还可使用特征值估计来代替特征值分解.算法能够结合链路自适应技术,如自适应调制技术和动态检测算法选择等,来提高数据速率或误码性能.理论分析和仿真结果表明:所提算法能够根据多输入多输出信道的相关特性动态选择天线数目,即使在信道相关性很高时,仍然可以在保证误比特率的前提下,获得与信道相关性较低时几乎相同的数据速率.     

改进的基于Kalman滤波的盲多用户检测算法

提出了一种改进的基于Kalman滤波的盲多用户检测算法。该算法结合了子空间分解算法和快速Kalman滤波算法。理论分析和仿真结果表明:该改进算法具有较低的运算复杂度和更快的收敛速度,而且在多径衰落信道中具有较好的鲁棒性。     

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.     

二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法

为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB～10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能.     

具有等变化性的最小二乘盲信源分离方法

因为等变化自适应盲信源分离要求分离矩阵采用序列更新法则,所以从Cardoso 等提出的相对梯度出发,通过优化非线性主分量代价函数,提出了一种采用序列更新法则的自适应递归最小二乘盲分离算法． 由于算法实现了分离矩阵的序列更新,因此必然具有等变化特性． 在每一步迭代中对分离矩阵进行奇异值分解,然后将其投影到stiefel流形,加快了算法的收敛速度． 计算机仿真结果验证了算法的有效性．     

Wavelet Packet Domain LMS Based Multi-User Detection

An improved wavelet packet domain least mean square (IWPD-LMS) based adaptive multiuser detection algorithm is proposed. The algorithm employs the wavelet packet transform to re-whiten the input data,and chooses the best wavelet packet basis according to a novel convergence contribution function rather than the conventional Shannon entropy. The theoretic analyses show that the inadequacy of the eigenvalue spread of the tap-input correlation matrix is ameliorated,thus the convergence performance is improved greatly. The simulation result of convergence performance and bit error rate(BER) performance as a function of the signal power to noise power ratio(SNR) are presented finally to prove the validity of the proposed algorithm.