智能天线中的自适应恒模算法仿真研究

用MATLAB分别对最小二乘恒模算法（LS-CMA）和多目标最小二乘恒模算法（MT-LSCMA）这两种典型的恒模算法进行了计算机仿真．根据仿真数据，得到了各个参数与方向图主瓣宽度的关系曲线以及用户来波方向夹角与权向量相关系数的关系曲线，并在此基础上分析各参数产生的影响．仿真结果表明，天线方向图的主瓣能准确地指向目标用户的来波方向和主动抑制干扰信号.     

恒模算法在盲波束形成中的应用

介绍了随机梯度恒模算法和最小二乘恒模算法以及它们在盲波束形成中的应用，总结了几种适用于多用户盲波束形成的恒模算法，分析了每一种方法的特点，并以四元均匀线阵为例，利用计算机模拟给出了这些算法的收敛性能，结合恒模算法的研究现状，指出了有待研究的几个问题。     

直扩超宽带系统中基于线性约束恒模算法的多用户检测

针对超宽带室内传输环境的慢时变特性以及超宽带信号的恒模调制方式,提出了一种基于线性约束恒模算法的盲自适应多用户检测方案。该方案首次将恒模算法引入直扩超宽带系统中的多用户检测,应用盲信号处理方法推导了恒模算法在线性约束条件下的全局最优性。理论分析及仿真结果表明,与基于训练序列的自适应多用户检测相比,该方案提高了有效的信息传输容量,同时在输出信干比及误码性能方面的损失不超过3dB,有效地做到了传输容量与误码性能之间的折衷,适用于室内超宽带的多用户高速接入场合。     

一种有效的正交化恒模算法

利用奇异值分解确定了用户信号的个数,并把天线阵接收的数据矩阵映射到信号子空间上,进而在该空间中讨论波束形成问题并导出了多用户波束形成的必要条件,依据此条件将正交化过程引入最小二乘恒模算法并提出了正交化恒模算法。计算机仿真证实了算法的有效性。     

概率约束稳健恒模自适应波束形成算法

针对恒模信号,将概率约束稳健算法与恒模算法相结合,提出一种新的稳健自适应波束形成算法.先将导向偏差分为高斯随机分布和未知分布2种场景,分别建立优化代价函数,并将该优化问题转化为二阶锥规划问题,运用内点法高效求解.然后对算法求解的全局最优性进行理论分析.在数值仿真部分,用所提算法与相关稳健算法作对比仿真,验证该算法的优越性和有效性.     

一种基于恒模1-2准则的有效盲均衡(英文)

在数字通信系统中,将坐标变换应用于恒模算法可以有效提高其均衡非恒模信号时的效果.针对典型的16-QAM非恒模信号,将坐标变换与恒模1-2准则有机融合,从而提出了一种基于恒模1-2准则的有效盲均衡.利用计算机仿真对新方法和传统的基于恒模1-2准则和恒模2-2准则的盲均衡算法进行性能比较,仿真结果表明新方法具有最低的稳态均方误差和最快的收敛速度.     

一种改进的WCDMA系统多用户检测恒模算法

对于直接序列码分多址(DS-CDMA)系统来说,恒模算法(CMA)是一种非常受欢迎的盲自适应多用户检测(MUD)算法。然而,在宽带码分多址(WCDMA)系统中,由于循环平稳干扰的周期不再等于扩频因子,所以需要适当修改接收滤波器的系数更新方程,以便于运用恒模算法。笔者提出了一种适合于WCDMA系统的改进恒模算法(ICMA),给出了修正了的接收滤波器的系数更新方程。仿真结果表明,与传统恒模算法(CCMA)相比,ICMA具有更优的误比特率(BER)性能。     

对数周期天线阵的一种盲波束形成算法研究

对水平极化对数周期圆形天线阵中单元天线的方向图与相位特性进行了分析,指出阵列流形失配是导致传统波束形成算法性能下降甚至失效的主要原因.对此,结合最小二乘恒模算法（LSCMA）和对角加载技术（DL）的优点,给出了一种基于对角加载的最小二乘恒模算法.仿真结果表明该算法对阵列流形失配具有较强的鲁棒性,并在低信噪比下具有较好的合成性能.     

多径信道中的线性约束差分恒模算法

针对线性恒模算法(LCCMA)和恒模算法(CMA)对目标用户能量大小、模参数值取定具有很强敏感性,由此提出一种新的盲自适应多用户检测算法(LCDCMA)。该算法能够有效抵消多址干扰和克服多径干扰,对目标用户能量任意大小和任意模参数选取都具有非常好的鲁棒性。而且算法的收敛性能和稳态性均优越于线性恒模算法和恒模算法,计算复杂度较低,特别适用于多径信道,是一种优秀的盲自适应算法,具有一定应用和研究价值。     

多径信道中的线性约束差分恒模算法

针对线性恒模算法(LCCMA)和恒模算法(CMA)对目标用户能量大小、模参数值取定具有很强敏感性，由此提出一种新的盲自适应多用户检测算法(LCDCMA)。该算法能够有效抵消多址干扰和克服多径干扰，对目标用户能量任意大小和任意模参数选取都具有非常好的鲁棒性。而且算法的收敛性能和稳态性均优越于线性恒模算法和恒模算法，计算复杂度较低，特别适用于多径信道，是一种优秀的盲自适应算法，具有一定应用和研究价值。     

非正交联合对角化盲源分离算法

提出一种表征联合对角化近似程度的代价函数,给出优化该代价函数的非正交联合对角化算法．该代价函数对经典的最小二乘代价函数进行了改进,使原算法中关于混迭矩阵的四次函数转化为3组待定参数的二次函数．因此,可通过基于梯度下降法的迭代算法交替估计3组待定参数,搜索代价函数最小点,从而得到混迭矩阵的估计,实现盲源分离．分析了算法的收敛性能,证明存在估计误差时,该算法依然全局渐进收敛．仿真结果表明,与经典的非正交联合对角化(ACDC)算法相比,该算法收敛所需计算时间仅为ACDC的一半,而全局拒噪水平改善了6dB,可有效地解决瞬时盲源分离问题．     

一种新的基于CMA算法的递归步长盲均衡算法

本文在ＣＭＡ算法代价函数的基础上,提出了一种适合于多电平正交幅度调制（ＭＱＡＭ）数字通信系统的递归步长多模盲均衡算法。研究表明,该算法在计算量增加不大的前提下,能同时获得较小的误码率和较小的稳态误差,而其收敛速度也比ＣＭＡ算法有较大的改善。     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。     

自适应WPM抗干扰系统中的WPT优选算法研究

为提高自适应小波包调制(WPM)系统抗窄带干扰能力,提出一种基于单音干扰的小波包树(WPT)优选算法.算法以误码率(BER)和有限信号传输能量为条件构造WPT节点处的代价函数,将树优选问题转化为搜索拉格朗日最小代价函数问题,通过剪枝方式搜索窄带干扰下的最优树.理论分析和仿真结果表明,优选算法在窄带干扰环境下能够简单准确地搜索到最优树,在不需要定时发送训练序列的条件下显著提高自适应WPM系统抗窄带干扰能力.     

联合优化方向图合成与频谱兼容的MIMO雷达波形设计

多发射-多接收雷达发射方向图合成是当前波形设计和合成问题的热点,其目的在于实现将发射能量聚焦在感兴趣的空域方向上.而在复杂的电磁环境中,还必须兼顾考虑在拥堵频段上的频谱兼容性和灵活性,避免影响邻近频段通信系统传输性能.该文提出算法设计MIMO雷达发射波形向目标空域聚焦能量的同时,避开拥堵频段的频率范围.即针对发射波形在...     

密集多径信道中最优S-Rake路径选择与算法

研究了存在径间干扰的准静态密集多径信道中S-Rake (选择式Rake) 路径选择问题. 以系统误比特概率为目标代价函数,经过理论推导,将路径选择问题转化为一个以S-Rake径数为约束条件的最优化问题. 给出了密集多径信道中的路径选择最优化准则和简化的次最优路径选择算法. 数值仿真结果表明,在存在径间干扰的准静态密集多径信道中,所提的次最优路径选择算法优于传统的基于瞬时信噪比排序的路径选择算法.     

一种利用声音能量的两步SDR定位算法

针对基于声音能量定位具有高度非线性、非凸特性而难以直接求解的问题,提出了一种两步半正定松弛定位算法。该算法将非线性定位方程转化为关于目标位置和信号发射能量的加权最小二乘估计问题,然后分成两步进行求解:第1步根据最小二乘准则将未知的信号发射能量表示成目标位置的函数,并将其从代价函数中消除;第2步利用凸松弛技术,将非凸的代价函数转化成半正定规划问题,并优化求解出目标位置。从理论上证明了该方法对代价函数的凸松弛变换是紧的。仿真实验表明,与现有的方法相比,该方法具有较高的定位精度,尤其在测量误差较大时具有明显的优势。     

基于Tchebycheff正交神经网络的非线性多步预测控制

针对多变量非线性系统 ,提出了一种基于 Tchebycheff正交神经网络的多步预测控制方案 ,采用 Tchebycheff正交神经网络离线建立预测模型 ,并以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制。同时对性能指标中的偏差项和控制项加权 ,进一步改善预测控制性能。仿真结果表明了控制算法的有效性     

Variable step-size matrix adaptive filter design based on the multiband structured

In order to improve the convergence performance of the normalised sign subband adaptive filter (NSSAF), variable step-size matrix normalised sign subband adaptive filter (VSSM-NSSAF) based on the variable multiband structure is proposed. In this method, the energy of the subband posteriori error vector is treated as the cost function and the variable step size matrix as a variable. By solving the optimal step length for each subband to minimize the cost function after each iteration calculation, the best variable step size matrix is obtained. Then we employ the following time-average scheme to get the variable step-size matrix before the next iteration. Compared with the traditional NSSAF algorithm and other improved NSSAF algorithms, the proposed algorithm provides a faster convergence speed and lower steady state misadjustment, regardless of whether the input signal is relevant or not, even if it contains impulse noise. Besides, this method has the advantages of a low computational complexity.     

基于在线学习磁校准的行人航位推算算法

目前常用的微机电系统磁传感器存在时变的软磁和硬磁误差,这些误差严重影响基于地磁的航向估计以及地磁匹配定位算法性能.利用行人正常行走过程中产生的机会性自然旋转,使用陀螺仪感知磁传感器小尺度姿态改变,构建包含多个优选磁观测对的基于余差动态加权的非线性目标代价函数,使用具有全局最优解的布谷鸟非线性优化算法在线动态估计软磁和硬磁误差.使用所提磁校准算法可降低3.09°的平均航向误差.在行人航位推算算法上进行测试,航位估计相对误差为2.09%.