一种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成(ADBF)算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成(A-ADBF)算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

-种改进的波束空间自适应波束形成算法

在数字阵列雷达中,自适应波束形成（ADBF）算法常被用来抑制副瓣干扰.针对当阵元数较多时ADBF算法运算量很大问题,采用子阵空间或波束空间的方法进行降维处理.通过引入部分自适应阵方法对经典波束空间自适应波束形成（A一ADBF）算法进行了改进,改进后的算法不仅具备波束空间和子阵空间算法的优点,而且更加适合工程实现.仿真结果表明,该算法能有效地在干扰方向形成零点.     

OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

分布式宽带合作频谱感知算法

针对传统宽带合作频谱感知中集中式频谱重构带来的网络通信负担重、重构复杂度高的缺点,提出了一种基于分布式子空间估计的非重构宽带合作频谱感知算法.该算法直接从欠采样数据中估计信号子空间,利用子空间的正交性实现频谱感知.为了获得空间分集增益,采用基于扩散自适应的分布式估计算法求解全局信号子空间.理论分析与仿真结果表明,该算法无需重构原始信号的频谱,运算复杂度低,全分布式的多用户合作提高了频谱感知性能,且具有更少的节点通信量.     

基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法

针对相关信号的DOA估计和角度跟踪的传统算法自适应性差和特征值分解运算量大的问题,提出了一种基于实值特征子空间迭代的DOA估计算法．对每次快拍数据,通过梯度算法自适应更新信号和噪声子空间,并将复值特征子空间变换为实值,最后利用基于信号子空间的角度估计方法(Unitary ESPRIT) 或噪声子空间的方法(实值域求根MUSIC) 估计信号角度．由于引入了自适应特征子空间迭代和实值域处理,该算法无需特征值分解,有效地降低了基于子空间类高分辨算法的运算量,可以应用于相关信号的角度估计和跟踪问题．理论分析和仿真结果表明,算法具有较低的运算量和良好的自适应性,对某米波测高雷达实测数据的处理结果也表明了算法的有效性．     

基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

基于修正的最小均方误差(MMSE)准则,提出了一种适用于多径衰落信道中的同步DS-CDMA盲自适应多用户检测算法。该方法使用了一种改进的信号子空间跟踪算法,将内部模型法则与PAST算法相结合,并在每一次自适应迭代中对信号子空间正交化,解决了传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,提高了算法的跟踪精度和鲁棒性,且计算复杂度较低。仿真结果验证了本文算法的有效性。     

移动信道信噪比估计方法

在移动通信系统中,信噪比（SNR）作为评估信道质量的一种标准,可以用于资源动态分配及自适应传输等场合。其估计的准确性也在很大程度上影响了系统的性能。文中用计算机仿真的方法分析了子空间投影、子空间特征值分解两种SNR估计算法的准确性、实时性、稳健性。     

快速约束极值子空间跟踪算法

子空间跟踪算法是许多工程计算问题的核心.Valizadeh等人基于约束优化问题提出了一种快速投影逼近子空间跟踪算法.在指出快速投影逼近子空间跟踪算法不足的同时,应用矩阵求逆引理给出了一种新的快速子空间跟踪算法——快速约束极值子空间跟踪算法.仿真实验表明,所提算法是收敛且稳定的,其性能优于或相当于几种常见的快速子空间跟踪算法.     

基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法

提出了一种基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法。该算法根据数据的分布情况对每一维采用自适应的网格划分方法,减少了全空间中网格单元的数量,降低了算法的时间复杂度。算法采用了基于维关联度的子空间二次过滤策略,提高了聚类结果的准确性。实验使用仿真数据表明,该算法在精度,时间复杂性等方面的表现优越。     

一种改进的正则化自适应匹配追踪算法

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重构问题,提出了一种改进的正则化自适应匹配追踪算法。它通过自适应变步长迭代对信号稀疏度进行估计,并将其作为初始支撑集长度,然后在分阶段迭代中正则化筛选原子,最终实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法重构信号的性能和效率均优于子空间追踪算法、正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法。     

基于PAST子空间跟踪算法的DCMMSE盲多用户检测

阐述了基于子空间跟踪算法的数据压缩最小均方误差(DCMMSE)盲多用户检测的基本原理.将PAST子空间跟踪算法应用于DCMMSE盲多用户检测,发现PAST子空间跟踪算法具有自然的数据压缩结构,适于DCMMSE盲多用户检测,在几乎不增加运算量的情况下即可实现DCMMSE盲多用户检测.仿真实验表明:基于PAST子空间跟踪算...     

一种用于多径CDMA信道的盲多用户检测器

提出了一种基于受限平均输出能量(CMOE)准则的用于多径CDMA信道的盲多用户检测器.与以前提出的盲多用户检测器相比, 它充分利用了两个子空间的特性和结构: 所需用户的扩频码子空间;由接收数据的协方差矩阵估计的信号子空间.仿真结果表明, 该盲多用户检测器具有很强的抗远近效应的能力, 避免了CMOE检测器存在的由于信号表示波形不匹配造成的性能下降问题, 在较高信噪比条件下, 性能大大优于已提出的其它多用户检测器.     

基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测

为解决只有特征向量跟踪的子空间跟踪算法不能应用于MMSE多用户检测的问题.应用数据压缩技术提出一种只基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测方法,其计算复杂度为O(NK).利用FDPM子空间跟踪算法进行了计算机仿真.仿真结果表明,这种检测方法的性能是良好的.     

基于子空间新型跟踪策略的RLS盲多用户检测算法

针对DS/CDMA系统中信源个数欠估计时基于子空间的盲多用户检测算法性能恶化的问题,提出了子空间新型跟踪策略,并对递归最小二乘(RLS)盲多用户检测算法进行改进.在新型跟踪策略中,目标用户特征波形作为信号子空间的一部分,仅跟踪信号子空间中目标用户特征波形的正交分量,然后构造信号子空间,从而提高了信号子空间准确度,且计算复杂度较低,即使在信源个数出现欠估计时,目标用户信息也未丢失,检测性能所受影响较小;将子空间引入到RLS盲多用户检测算法中,有效降低了对信号子空间跟踪准确度的要求.仿真结果表明了该算法的有效性.     

高维调制系统的低复杂度迭代多用户检测

提出了一种可用于高维调制系统的低复杂度迭代接收机算法. 此算法分为2步,首先采用迫零（ZF）检测算法获得软符号信息;然后将此软符号信息,在软入软出(SISO)多用户检测器和SISO信道译码器之间迭代,逐步提高检测可靠性. 由于SISO多用户检测器基于线性最小均方误差（LMMSE）滤波实现了一种新的软干扰消除技术,使此检测器不限于检测二相移相键控（BPSK）符号,而复杂度只随检测的码字个数呈多项式关系增长. 仿真表明,所提迭代算法经2次迭代即可逼近单码最大似然检测（MLD）的性能.     

一种基于Kalman滤波的盲多用户检测RAKE接收机

提出了一种基于Kalman滤波的盲多用户检测RAKE接收机(RakeKAL)模型。给出的接收机具有RAKE接收机的结构，它的每条支路可视为一个利用线性限制最小方差(LCMV)准则设计的多用户线性滤波器，用于抑制多址干扰(MAI)；后接一个用于消除多径畸变(MPD)的多径结合器。利用Kalman滤波算法和自适应向量跟踪算法实现盲多用户检测和多径接收信号的最佳结合。该模型与传统多用户检测器比较具有所需参数少，不需要训练序列的优点。研究结果表明，在多径衰落信道下，接收机具有较强的抑制多址干扰和多径畸变的能力，并且能快速收敛。     

基于两步子空间划分的化工过程监测方法

为了解决现代化工过程采集的数据维度高、分布复杂的问题,提出一种基于两步子空间(two step subspace division, TSSD)划分的化工过程监测方法。为了降低过程分析复杂度,将具有相似特性的变量划分为同一空间。考虑数据的复杂分布问题,将第一步得到的每个子空间划分为高斯空间与非高斯空间。利用主元分析(principal component analysis, PCA)和独立元分析(independent component analysis, ICA)方法建立检测模型并构造统计量。整合每个子空间的统计量并基于局部离群因子(local outlier factor, LOF)方法构建综合统计量。结果表明:TSSD方法对于16个故障均能取得最优的漏报率,尤其是故障10和故障16,漏报率分别为15.375%和6.75%,有效验证所提出的基于两步子空间划分的过程监测方法的优越性。     

基于模糊综合评判和长度过滤的SNM改进算法

为了提高数据库的数据质量,需要对相似重复记录进行清洗,基本邻近排序算法是目前常用的清洗算法之一. 针对判重过程中属性权值计算主观性过强的问题,提出通过多用户综合评判确定属性权值的方法,该方法能更客观地评判属性的重要性程度. 在此基础上,结合属性权值计算两条记录的长度比例,排除不可能构成相似重复的记录,减少了比较次数,提高了检测效率. 实验结果表明改进算法在查全率、查准率及时间效率等方面均有所提高     

基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法

提出一种基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法.该方法首先利用Gabor滤波器空间位置与方向选择特性,采用8种方向Gabor滤波器提取人脸样本图像特征;然后把基于Gabor滤波器的特征向量作为人脸/非人脸分类器输入,并用PCA方法对特征向量降维;最后利用已降维的特征训练改进的BP神经网络.仿真实验表明,该方法比单一使用Gabor滤波器和单一使用BP神经网络检测率高.     

一种认知无线电联合检测算法的改进

为了改进在不同信噪比情况下多个认知用户联合检测的性能,在已提出的两个用户基于能量检测的联合检测算法基础上,提出了具有分组思想的多用户基于能量检测的联合检测算法。根据接收信号能量对各组用户的判决门限进行调整,提高各组的联合检测概率,以此提高整体的联合检测概率。通过实验仿真,表明本文所提出的多用户联合检测算法,能够提高联合检测性能。