次优化SLM法降低OFDM系统PAPR

正交频分复用（OFDM）系统的主要缺点是发射机输出信号的高峰均功率比（PAPR）。选择性映射（SLM）法能有效地降低OFDM信号的PAPR概率,但它需要一组逆快速傅立叶变换（IFFT）来产生候选传输信号,这将导致高的计算复杂度。本文给出一种低复杂度的次优化SLM算法。仿真结果表明该次优化SLM算法在降低PAPR相似的情况下,具有更小的计算复杂度。     

一种降低OFDM系统PAPR的改进压扩方法

正交频分复用（OFDM）技术是一种多载波调制方式。作为第四代移动通信系统的核心技术,OFDM己成为当今高速无线通信领域的研究热点。正交频分复用（OFDM）系统存在高峰值平均功率比（PAPR）问题,这一问题会导致系统性能降低,为其实用化设置了障碍。文中研究了一种改进的降低PAPR的非线性压缩与扩展算法,可以得到更好的PAPR性能。该方法的特点在于采用一种计算复杂度较低的非线性压扩函数,同时融合了叠加训练序列方法的改进非线性压扩算法,从而有效地降低系统PAPR。理论研究和仿真结果表明,与传统方法相比,所提出的改进压缩与扩展方法可以在降低系统复杂度的同时得到更好的PAPR性能。     

OFDM系统中基于SLM降低PAPR的新算法

SLM(选择性映射)算法能解决OFDM(正交频分复用)系统中的高PAPR(峰均功率比)问题,但是基本的SLM算法具有较高的计算复杂度。提出一种G-SLM(分组SLM)算法,该算法通过将输入信号进行分组的方式来降低其与相位因子结合时的算法复杂度。仿真结果表明,该算法不但保持了较低的算法复杂度,同时又有效地降低了PAPR。     

基于FPGA的实时峰均比抑制算法

为了克服多载波传输系统具有较高峰均比（PAPR）的固有缺点,介绍了PAPR的定义和目前国内外几种主要降低PAPR的技术。针对现行的PAPR抑制算法复杂度高,实时性差,改变信号频谱分布的缺点,提出了一种基于现场可编程门阵列的实时PAPR抑制算法实现方法。该方法在对原有的PAPR抑制算法进行改进的基础上,根据等效缩比原理,使用XILINX公司的Virtex-5芯片予以实现。实验结果表明,本方法是实时、有效、可行的。     

基于随机分割的PTS改进算法研究

正交频分复用（OFDM）系统的一个主要缺点是信号的峰均功率比（PAPR）很高。提出了一种将随机分割方法与迭代移位搜索加权因子相结合的改进PTS算法。仿真结果表明,改进后的算法在改善PAPR性能和计算的复杂度之间取得了较好的折衷。     

基于DFT-GCS的ACO-OFDM系统PAPR抑制算法

针对ACO-OFDM系统的信号特点,提出了一种基于DFT和GCS相结合的PAPR抑制算法。该方法首先利用DFT预编码降低调制符号之间的相关性,从而达到抑制PAPR的目的。然后将预编码信号进行子块分割,并对其执行分组循环移位(GCS)算法以进一步抑制PAPR。当每次循环得到的PAPR小于预先设定的阈值时,算法则停止迭代以降低计算复杂度。仿真结果表明提出的算法比仅采用DFT预编码或GCS算法具有更低的PAPR。     

一种基于黎曼序列降低PAPR的新方法

正交频分复用（OFDM）可以有效地对抗多径衰落,能够以较高的频谱利用率来实现高速数据传输,已成为通信领域的研究热点。但是OFDM技术中存在的高峰均功率比（PAPR）,为其实用化设置了障碍。本文在总结了目前国内外降低PAPR多种技术的基础上,给出了PAPR的定义和分布,分析了选择映射算法的基本原理,并提出了一种基于黎曼序列降低峰均功率比的新方法,其核心思想是选择归一化黎曼矩阵的行向量作为相位序列。最后进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明,该方法能够明显改善OFDM信号的PAPR特性,降低了计算的复杂度,提高了频带利用率。      

SAP算法降低OFDM系统PAPR

为了降低OFDM系统峰均功率比(PAPR),提出一种基于改型选择性映射(SLM)与凸集映射星座扩展算法(ACEPOCS)的SAP算法.新算法采用并行组合方式,通过两种算法的分组联合,以较低的复杂度实现了对PAPR抑制能力的优化.在16QAM调制的OFDM系统模型中对新算法的PAPR、复杂度及误码率(BER)性能进行仿真和分析,结果表明,与传统SLM算法和ACE-POCS算法相比,相同条件下,新算法具有更快的收敛速度,更强的PAPR抑制能力,且不增加计算复杂度,具有优异的综合性能.     

基于PTS算法改善OFDM信号峰均比的研究

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统的一个主要缺点是信号的峰均比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)较高,部分传输序列(Partial Transmit Sequence,PTS)算法能够有效地解决该问题。由于PTS基本算法的计算复杂度较高,需采用适当的分割方法降低其计算复杂度。在分析了相邻、随机、交织分割方法基本原理的基础上,提出了一种将随机分割和交织分割相结合的随机交织分割方法,并仿真验证了在不同的分组数条件下这4种分割方法的有效性。仿真结果表明,不同的分割方法均能有效的降低系统的PAPR,实际使用时需考虑各种方法的计算复杂度。     

OFDM系统中降低峰均比的改进联合算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplex）系统中,有很多降低峰均比（PAPR,Peak to Average Power Ratio）的方法,部分传输序列算法（PTS）是其中的一个大类。研究了峰均功率比（PAPR）较高的原因,且着重研究了PTS算法的降低峰均比的效果,并给予仿真说明比较。在现有PARR降低算法的基础上,深入研究了改进的PTS算法与限幅算法之间的联合方法。比起获得同等优化的PTS-Clipping算法,改进PTS-Clipping算法降低了计算复杂度,工程实现简单,具有一定的实用价值。     

基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法

针对时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达多重信号分类(MUSIC)算法计算量庞大的问题,提出一种基于时间反转的MIMO雷达实值MUSIC算法。首先,通过采用降维思想对TR MIMO回波信号进行降维处理,来减少计算量;然后,为将协方差矩阵转化到实数域,构造酉变换矩阵进行实值变换;最后,分解出实值协方差矩阵的噪声子空间,构造谱函数估计信号波达角。相对于传统的MUSIC算法,该算法借助实值变换剔除了复数运算,极大地降低了计算量,而且不需要空间平滑降低阵列孔径就具有解相干的能力。仿真结果证实了算法的正确性。     

针对方向图综合的MIMO雷达双边自适应矩阵算法

为了降低MIMO雷达自适应矩阵算法(Adaptive Matrix Approach,AMA)的计算复杂度和样本需求,该文提出一种双边AMA(Two-Sided AMA,TS-AMA)算法。TS-AMA算法将AMA算法的权矩阵分解成两个低维权矩阵的Kronecker积,从而将AMA算法的代价函数转化为一个双二次的代价函数。新的代价函数可以通过结合半正定规划(Semi-Definite Programming,SDP)和双迭代算法(Bi-Iterative Algorithm,BIA)有效地求解。相比AMA算法,TS-AMA算法的收敛速度更快,样本需求更低,运算量更小。仿真结果说明了该算法的有效性。     

简明的联合收发端天线选择算法

For reducing the computational complexity of the problem of joint transmit and receive antenna selection in Multiple-Input- Multiple-Output (MIMO) systems, we present a concise joint transmit/receive antenna selec-tion algorithm. Using a novel partition of the channel matrix, we drive a concise formula. This formula enables us to augment the chan-nel matrix in such a way that the computational complexity of the greedy Joint Transmit/Receive Antenna Selection (JTRAS) algorithm is reduced by a factor of 4nL, where nL is the number of selected antennas. A de-coupled version of the proposed algorithm is also proposed to further improve the efficien-cy of the JTRAS algorithm, with some capacity degradation as a tradeoff. The computational complexity and the perform-ance of the proposed approaches are evalu-ated mathematically and verified by computer simulations. The results have shown that the proposed joint antenna selection algorithm maintains the capacity perormance of the JTRAS algorithm while its computational complexity is only 1/4nL of that of the JTRAS algorithm. The decoupled version of the proposed algorithm further reduces the computational complexity of the joint antenna selection and has better performance than other decoupling-based algorithms when the selected antenna subset is small as compared to the total number of antennas.     

基于联合稀疏重构模型的双基MIMO雷达off-grid目标参数快速估计

针对多输入多输出(MIMO)雷达二维参数稀疏估计中的不在格点上(off-grid)目标问题,利用两次泰勒展开对信号模型进行修正,构建联合稀疏重构模型,将off-grid问题转化为联合稀疏重构问题;为降低计算复杂度,针对该联合稀疏重构模型提出Joint-2D-OMP算法。仿真结果表明:所提模型和算法在解决off-grid问题的同时,可有效提高参数估计的速度。     

基于ε近似算法的联合检测性能分析

降低计算复杂度是联合检测的主要问题,论文基于此提出了基于ε近似算法的联合检测技术。把联合检测问题转化为带约束的二次规划问题,通过二次规划问题的ε近似算法进行求解。最后针对不同参数对该算法进行性能仿真和结果分析,并与快速傅立叶变换算法进行性能和计算复杂度的比较。仿真结果表明：文章提出的新联合检测算法具有较强的抗多径干扰能力,同时比已有算法具有较低的计算复杂度。     

60GHz 室内信道下一种快速天线选择算法

传统的基于信道容量最大化准则的天线选择算法虽然使信道容量达到了最大化,但是计算复杂度很高。针对计算复杂度高的问题, 提出了一种基于Doolittle-QR 分解的低复杂度天线选择算法。该算法基于Doolittle-QR 分解,可以快速选择出使系统容量最大化的天线。与传统的天线选择算法相比,该算法的计算复杂度不仅有效地降低了, 而且容量性能相近。在60GHz 室内信道下,仿真实验结果表明, 该算法具有良好的容量性能,优于随机天线选择算法,接近最优天线选择算法。     

基于逼近噪声子空间的求根时延估计算法

多重信号分类(MUSIC)时延估计算法需要多径数估计,且其特征分解和谱峰搜索的计算复杂度较高。针对此问题,给出了一种基于逼近噪声子空间的求根时延估计算法。该算法利用协方差矩阵逆的高次幂逼近噪声子空间与其自身共轭转置的积,并构造多项式等式,以多项式求根的方式避免谱峰搜索,从而降低了计算复杂度。仿真结果表明,在无需多径数估计和复杂度低于MUSIC算法的条件下,所提算法的性能与MUSIC算法的性能相当,并且逼近克拉美罗界。     

基于宽带均匀同心球阵列的低复杂度二维波达方向估计算法

该文提出一种基于宽带均匀同心球阵列(UCSA)的2维波达方向(2D-DOA)低复杂度估计算法.该方法将宽带UCSA输出信号转换为相位模式,并对其进行频率补偿,实现近似频率不变(FI)特性,从而降低宽带信号处理的计算复杂度.为了进一步降低2D-DOA估计的计算复杂度,该文提出基于FI-UCSA的降维多重信号分类(MUSI...     

LTE系统中一种低复杂度的PSS定时同步算法

研究了长期演进技术(LTE)系统下行链路中的 PSS定时同步。针对传统 PSS定时同步算法将接收信号与本地 PSS 信号在时域进行匹配滤波,计算复杂度较高的问题,提出了一种分段频域相关算法。该算法将接收时域数据分段做 FFT,转换到频域进行相关检测。多径信道下仿真结果表明,选择分段间隔为512时,所提算法与传统算法相比,在保证同步性能相当的情况下,可大大降低计算复杂度(约94%)。     

一种新自适应滤波快速算法及其 在多路回波消除中的应用

本文提出了一种新的自适应滤波算法,该算法结构简单、计算量适中且收敛速度快,弥补了一般变步长LMS自适应算法计算量小但收敛速度欠佳,以及仿射投影算法(APA)收敛速度快但计算量非常大的缺陷.该算法计算量与一般LMS算法相当,而收敛速度却与APA算法相当,其结构比APA及相应的改进算法要简单得多.我们不仅对所提算法的收敛性及性能进行了分析,而且将它用于多路回波消除中获得了成功,仿真结果表明,该算法与Sankaran(1997)所提NLMS-OCF算法及Benesty(1996)所提APA-MC算法比较,在收敛速度和收敛精度相当的情况下,其计算复杂度大大减少.从而新算法具备更好的实时性.