一种稳健的自适应波束形成器

当信号噪声比超过一定的门限时,线性约束自适应波束形成器对天线的幅相误差有很高的敏感度,即使在误差很小的情况下,期望信号也会如同干扰一样被抑制掉。该文通过对广义旁瓣相消器的阻塞矩阵加以改进,提出了一种对阵列天线误差有良好稳健性的自适应波束形成器。该方法基于广义旁瓣相消器结构,可方便地进行部分自适应,降低运算量。     

用Hopfield网络实现盲波束形成

本文提出了一种基于改进Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 网络的盲波束形成算法。利用神经网络的计算结构,避免了矩阵求逆运算,同时利用对角加载技术加快了收敛速度、保证了算法的鲁棒性     

8kbps QCELP声码器中的自适应后置滤波器

后置滤波技术作为语音增强的一种方法在语音编码中得到广泛的应用.8kbps QCELP是一种变速率语音编码算法,其自适应后置滤波器由短时后置滤波器、频谱倾斜补偿滤波器和自动增益控制(AGC)三部分组成.这种自适应后置滤波器能够显著改善合成语音的主观质量,而且语音失真小,计算复杂度低.本文详细介绍了自适应后置滤波器中各个组成部分,并与其它变速率语音编码中的后置滤波器进行了比较.     

Efficient Beamformer for Low Mobility Indoor Communication Using Sparse Adaptive Algorithm

Wireless Personal Communications - The proposed beamforming model exploits the underlying sparseness of the adaptive filter as impulse response of wireless channel shows some extent of sparse...     

基于多级阻塞的稳健相干自适应波束形成

针对期望信号波达角(DOA)估计误差较大时相干波束形成性能下降的问题,该文提出一种基于多级阻塞的稳健相干自适应波束形成算法。该算法首先定义阻塞矩阵,推导多级阻塞原理,并利用其滤除阵列接收信号中的期望信号;然后给出空间中只存在期望信号时,子阵与全阵间阵列流型的映射关系,据此推导全阵扩展变换,并证明其在干扰信号存在条件下的有效性;最终利用扩展变换获取全阵最优权矢量,实现相干波束形成。该算法对期望信号波达角估计误差稳健,且无需干扰信号来向的先验信息,同时可以有效避免阵列孔径的损失。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

一种改进的宽带自适应波束形成器

针对宽带空时自适应波束形成中,增加抽头延迟线（TDL）数目导致空时维度增大从而计算量增加的问题,提出了一种改进的宽带自适应波束形成器。此改进结构基于Frost空时自适应处理的线性约束最小方差（LCMV）准则,抽头数目为空时Frost结构的一半,将阵列分为两类通道,奇通道和偶通道,奇通道选择抽头奇数阶时延间隔,偶通道选择抽头偶数阶时延间隔,在保证具有相同干扰性能基础上可大大降低空时维度与运算量。在理论上进行了干扰抑制性能分析,证明了改进结构与Frost空时结构干扰抑制之后的输出期望功率相同,亦证明了在阵元数目满足大于等于4的偶数时,其抗宽带噪声干扰后干扰剩余功率也与Frost空时结构的相同,影响两种结构输出信干噪比（SINR）的只有噪声部分。最后对比仿真证实了此改进结构的性能与理论分析的正确性与一致性。此结构可应用于宽带空时自适应处理中,具有一定的高效性。     

LMS自适应波束形成方法研究

研究了最小均方误差（LMS）和归一化最小均方误差（NLMS）自适应波束形成方法的性能,分析了影响波束形成性能的因素,通过计算机仿真实验验证了搜索步长、迭代次数、快拍对波束形成性能的影响,并比较了两种方法的收敛速度、稳态误差和抗干扰性能。     

一种新的相干信号波束形成方法

存在相干信号情况下的常规波束形成器,由于相干信号的相对信号强度估计误差、天线阵导向矢量扰动误差和采样协方差矩阵估计误差的存在,会产生波束畸变及信号相消,输出信干噪比会明显下降。该文提出一种基于量子信号处理中内积成形算法的波束形成器,并分析了波束形成器的性能,通过仿真比较验证了新的波束形成器的有效性。分析和实验表明,新波束形成器作为一种鲁棒性波束形成器,在上述应用环境中,通过适当调整影响因子,可以得到比传统波束形成器更稳定的性能输出。     

一种新型混合自适应均衡算法的研究

针对高性能的自适应均衡算法运算量大,实时处理困难的特点,提出了一种新型的混合自适应算法,即在均衡的训练阶段采用收敛速度快、跟踪时变信道能力强的平方根卡尔曼算法,而在正常工作状态采用具有一定跟踪性能且运算量较小的LMS算法,从而得到了一种高性能且运算量较小的新型自适应均衡算法。最后对这种混合算法的收敛速度和运算量进行了性能分析,计算机仿真结果证实了这种算法的可行性。     

A New Fuzzy Adaptive Genetic Algorithm

Multiple genetic algorithms (GAs) need a large population size, which will take a long time for evolution. A new fuzzy adaptive GA is proposed in this paper This algorithm is more effective in global search while keeping the overall population size constant. The simulation results of function optimization show that with the proposed algorithm, the phenomenon of premature convergence can be overcome effectively, and a satisfying optimization result is obtained.     

一种新型自适应卡尔曼滤波算法

主要完成卡尔曼滤波在准连续波雷达数据处理(距离和速度)中算法应用研究,实现一种新型自适应卡尔曼滤波算法.通过计算机仿真,该算法能够适应不同的机动目标,并对测量数据中的有色噪声有较强的抑制作用,满足实时要求,提高雷达测量精度.     

A New Neuro-Fuzzy Adaptive Genetic Algorithm

Novel neuro-fuzzy techniques are used to dynamically control parameter settings ofgenetic algorithms (GAs).The benchmark routine is an adaptive genetic algorithm (AGA) that uses afuzzy knowledge-based system to control GA parameters.The self-learning ability of the cerebellar modelariculation controller (CMAC) neural network makes it possible for on-line learning the knowledge onGAs throughout the run.Automatically designing and tuning the fuzzy knowledge-base system,neuro-fuzzy techniques based on CMAC can find the optimized fuzzy system for AGA by the renhanced learningmethod.The Results from initial experiments show a Dynamic Parametric AGA system designed by theproposed automatic method and indicate the general applicability of the neuro-fuzzy AGA to a widerange of combinatorial optimization.     

一种新的约束自适应时延估计方法

为了提高滤波器权系数收敛到真值的速度,提出了一种新的有约束条件的自适应时延估计方法,约束条件是让滤波器的权系数的平方和为1。仿真结果表明,新方法收敛到时延真实值的速度快于传统方法。     

一种新的自适应步长ICA算法

学习速率的优选问题是自适应ICA算法中的一个重要问题。文中定义了描述信号分离状态的去相关性测度。以此为基础提出一种新的自适应步长选取算法,算法将信号分离过程分为3个阶段,在不同的阶段采用不同的步长选取方法。有效地解决了算法的稳态误差和收敛速度之间的矛盾,其仿真结果证实,该算法不仅在平稳环境中具有较快的收敛速度,而且具有良好的稳态性能和数值稳定性。     

一种新的信噪比自适应的球形译码算法

针对多输入多输出(MIMO)无线通信系统中基于球形译码算法(Sphere Decoding Algorithm,SDA)在低信噪比区域较高的复杂度,提出一种半定松弛算法和有限星座SDA相结合的信噪比自适应的SDA.通过仿真得知,所提出的算法与已有的SDA相比,在低信噪比区域有较低的算法复杂度,并且误比特性能逼近于最优的SDA.     

用于智能天线技术中的MMSE波束成形器

近年来,智能天线正受到越来越多的重视,他可以有效地提高移动通信系统的容量,改善系统的信噪比。智能天线的自适应波束成形中,有多种不同的自适应波速成形算法,在这里重点讨论使用MMSE算法的波束成形器,因为使用MMSE接收机在静态(或者恒参)信道中,MMSE接收机的性能比较好。在简单介绍智能天线技术之后,通过对MMSE算法和MV算法,设定条件进行仿真对比,来阐述MMSE算法的优势和选择他的场合。     

A Nested Multistage Adaptive Beamformer with a Low Complexity Under the Correlated Signal Environment

A multistage adaptive beamformer for wireless communications is proposed. The beamformer adopts a novel nested system architecture to reduce the system complexity and to achieve the system optimization which is carried out independently at each stage. It is shown that this method attains an improved performance in comparison to another competitive method.     

时域宽带自适应波束形成器设计

针对现有含反馈支路的时域宽带自适应波束形成器运算量大、干扰抑制能力受限的问题,基于广义旁瓣相消结构,引入一条固定系数的全极点反馈支路,设计一种新的时域宽带自适应波束形成器,减少了前向支路所需抽头延迟线个数即自适应权个数,从而降低了运算量,加快了收敛速度。全极点反馈支路以逼近包含干扰频带的带通滤波器为目标进行离线最优化设计,在保证稳定性的同时,增强了波束形成器的干扰抑制能力。仿真结果表明：与现存含反馈支路的时域宽带自适应波束形成器相比,采用相同的自适应算法,设计的波束形成器收敛更快、干扰抑制能力更强;实现相同的 SINR 改善时,新的波束形成器所需运算量远小于现存波束形成器。     

Low-Complexity Iterative Adaptive Linearly Constrained Minimum Variance Beamformer

The closed-form solution of linearly constrained minimum variance (CF-LCMV) suffers heavy computational burden from two-matrix inversion when computing the optimal vector. CF-LCMV is not an adaptive beamformer and performs poorly with low signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) and small number of snapshots. In this study, we derive a low-complexity iterative adaptive LCMV (IA-LCMV) algorithm based on conjugate gradient (CG) technique with threefold advantages: first, IA-LCMV can remarkably alleviate the complexity of CF-LCMV; second, IA-LCMV can adjust output adaptively with comparable convergence speed. Finally, it shows robust performance against low SINR and small number of snapshots. Simulation results demonstrate the efficacy of our proposed algorithms.     

一种自适应去除振铃滤波新算法

振铃效应严重地影响了复原图像质量,在此针对MEPG-4中的去振铃滤波方法,提出一种新的去振铃滤波算法,既能有效消除振铃效应又能充分保护图像的边缘。算法首先找出边缘区域和非边缘区域,然后根据振铃效应产生的原因和现象,采用中值滤波器对图像进行自适应滤波,以去除振铃效应。实验结果表明,这里的滤波算法相对于MEPG-4中的去振铃滤波方法,能更加有效地去除振铃效应,并且大大提高了图像的主客观质量。