一种改进子空间投影自适应单脉冲算法

自适应单脉冲技术由于能有效地抑制干扰,同时比较准确地估计出信号源的方位,因而被广泛的用于跟踪、制导雷达。经典自适应单脉冲算法都采用一阶线性逼近方法,忽略了高次项对角度估计的影响,从而导致角度估计在单脉冲比非线性区域具有大的估计误差。针对这个问题,该文提出令高次项为零的约束条件,并结合干扰信号子空间计算自适应差波束权重,最后将自适应和、差波束权重代入经典的自适应单脉冲算法,在简化角度估计公式的同时,给出信号源方位。同时,该文给出了约束点位置选取的基本规则。通过上述方法,高次项的被忽略变得更加合理,自适应单脉冲的有效测角范围进一步变大,同时角度估计误差进一步降低。计算机仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

一种基于并行次梯度投影技术的加速声回波抵消算法

该文在并行次梯度投影技术(Parallel Subgradient Projection,PSP)的基础上,提出一种加速回波抵消算法。加速算法通过一种角度寻优策略,对由分属不同状态下的输入信号组成的空间进行寻优,从而找到一对最优投影空间。然后向这一对最优半空间的交集投影,实现对自适应算法的加速。实验仿真表明,加速算法相比传统方法收敛速率更快,无论是用均方误差还是自适应滤波器失准(Echo Path Misalignment)指标衡量加速算法在性能上都有一定程度的提升。     

Pairwise Optimal Weight Realization—Acceleration Technique for Set-Theoretic Adaptive Parallel Subgradient Projection Algorithm

The adaptive parallel subgradient projection (PSP) algorithm was proposed in 2002 as a set-theoretic adaptive filtering algorithm providing fast and stable convergence, robustness against noise, and low computational complexity by using weighted parallel projections onto multiple time-varying closed half-spaces. In this paper, we present a novel weighting technique named pairwise optimal weight realization (POWER) for further acceleration of the adaptive PSP algorithm. A simple closed-form formula is derived to compute the projection onto the intersection of two closed half-spaces defined by a triplet of vectors. Using the formula inductively, the proposed weighting technique realizes a good direction of update. The resulting weights turn out to be pairwise optimal in a certain sense. The proposed algorithm has the inherently parallel structure composed of q primitive functions, hence its total computational complexity O(qrN) is reduced to O(rN) with q concurrent processors (r: a constant positive integer). Numerical examples demonstrate that the proposed technique for r=1 yields significantly faster convergence than not only adaptive PSP with uniform weights, affine projection algorithm, and fast Newton transversal filters but also the regularized recursive least squares algorithm     

自适应并行模型组合的鲁棒语音身份识别算法

由于环境噪声的影响,实际应用中说话人识别系统性能会出现急剧下降。提出了一种基于高斯混合模型-通用背景模型和自适应并行模型组合的鲁棒性语音身份识别方法。自适应并行模型组合是一种噪声鲁棒性的特征补偿算法,能够有效减少训练环境与测试环境之间的不匹配现象,从而提高系统识别准确率和抗噪性能。首先,算法从测试语音中估计出噪声特征,然后用一个单高斯模型对噪声特征进行拟合得到噪声均值和协方差。最后,根据得出的噪声均值和协方差,调整训练好的高斯混合模型均值向量和协方差矩阵,使其尽可能地匹配测试环境。实验结果表明,该方法可以准确地重构干净语音的高斯混合模型参数,并且能够显著提高说话人识别的准确率,特别是在低信噪比情况下。      

一种改进的降秩子空间盲多用户检测

提出了一种基于可变阈值的降秩子空间选择算法的盲降秩多用户检测技术。采用可变阈值的降秩子空间选择算法,能较快得到合适的降秩子空间,且计算结果具有可重用性。仿真结果表明,该算法能用较低的计算复杂度达到系统要求的检测性能。     

Krylov子空间上并行预校GMRES(m)算法的研究

通过研究基于主从模式的并行计算模型和Krylov子空间Gmres(m)算法的基本理论,提出了一种Krylov子空间上带预校型的并行GMREs(m)新算法,给出了求解线性方程组的算例.与并行GMRES(m)算法的运行结果进行比较表明,新算法在保证计算精度的前提下,可以减少迭代次数,缩短计算时间,有很好的加速比和计算效率.     

宽带子阵域特征空间稳健对角减载波束形成

针对宽带子阵域自适应波束形成器在实际使用中稳健性下降、对弱信号的检测能力受信噪比限制的问题,提出了一种宽带子阵域特征空间稳健对角减载自适应波束形成方法.首先提出利用子阵域特征空间投影法修正导引向量并得到球形不确定集的估计,再利用RCB（Robust Capon Beamformer）算法得到约束条件下的最优权值.另一方面,利用子阵域互谱密度矩阵的最小特征值作为子阵域非相关噪声功率的估计并进行对角减载,以最优权值对减载矩阵波束形成得到子带波束输出,对每个窄子带重复上述处理,再将结果非相干叠加即可得到本文方法的最终结果.理论及实验分析表明方法能提高自适应波束形成器的稳健性及输出信噪比.     

基于子空间投影的功率倒置卫星导航抗干扰算法

基于线性约束最小方差准则的功率倒置算法用于干扰抑制领域中,在干扰来向上形成的零陷开口较宽,且当强弱干扰共存的时候,算法在弱干扰来向上引入的零陷深度较浅。通过研究及推导功率倒置算法的数学原理,将观测信号的协方差矩阵进行分解,得到相互正交的干扰子空间和噪声子空间,发现上述问题存在的原因是算法含有干扰空间的加权和。基于此,本文通过引入子空间投影方法,避免干扰子空间对算法的影响。通过仿真证明,本文算法可以在弱干扰方向形成较深的零陷,从而有效的改善算法的抗干扰能力。     

DS-CDMA系统中基于信号子空间的盲降秩多用户检测

 本文提出了一种基于可变阈值的降秩子空间选择算法及改进维数估计的盲降秩多用户检测技术.采用可变阈值的降秩子空间选择算法,能较快地得到合适的降秩子空间,且计算结果具有可重用性.在子空间追踪中用一种改进的AIC准则进行维数估计,在不提高误差概率的基础上,降低了维数估计的计算量.在维数过高估计时,分析了采用降秩算法的检测性能.仿真结果表明,该算法能用较低的计算复杂度满足系统要求的检测性能.     

联合正交投影与CLEAN的测距仪脉冲干扰抑制方法

针对L频段数字航空通信系统1(L-DACS1)以内嵌方式部署在航空无线电导航频段而产生的高强度测距仪脉冲信号干扰正交频分复用(OFDM)接收机问题,提出联合正交投影与CLEAN的测距仪脉冲干扰抑制方法。接收机首先通过将接收信号矢量投影到干扰信号正交补空间的方法消除高强度测距仪脉冲干扰,然后利用OFDM信号循环前缀的对称特性,采用CLEAN算法估计信号来向,然后通过波束成形提取OFDM直射径信号。计算机仿真表明:论文提出方法可有效克服测距仪脉冲及OFDM散射径信号的干扰,提高L频段数字航空通信系统1的链路传输的可靠性。      

基于自适应次梯度投影算法的压缩感知信号重构

本文提出一种利用自适应次梯度投影算法（Adaptive Subgridient Projection Method,ASPM）进行压缩感知（Compressed Sensing,CS）信号重构的方案。APSM算法首先根据CS重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用并行次梯度投影的思想将对该凸集的投影转化为对多个闭合半平面的投影,最后将更新后的干扰抑制滤波器系数矢量投影到限定集合上。同时为了获得快速收敛性,本文设计了在迭代的不同阶段自适应地调节该膨胀系数的机制。理论分析和仿真结果表明,本算法具有快速收敛性和较低的重构误差,在不同的噪声强度下具有较高的鲁棒性。      

基于加权次梯度投影算法的数字助听器自适应声反馈抑制

本文提出了一种利用加权自适应次梯度投影算法(Weighted Adaptive Projection Subgridient Method,WAPSM)进行声反馈抑制的方案.WAPSM算法来自于自适应次梯度投影算法(Adaptive Projection Subgridient Method,APSM),它以次梯度投影的超平面作为搜索区域来进行松弛投影.本文提出的算法将估计系统的先验知识以权重因子-在很多应用中为指数衰减-的方式加入APSM算法中提高算法性能.以WAPSM算法应用于助听器声反馈抑制的大量仿真实验表明,算法相比传统的NLMS算法和APSM算法在收敛速度、稳定性和精度方面取得了显著的进展.进厂步的实验表明,算法在以实际语音作为数字助听器输入信号时取得了优异的性能,并且在低信噪比条件下具有较强的鲁棒性.     

Blind Multiple Access Interference Suppression Algorithm Based on Relaxed Subgradient Projection for DS/CDMA Systems

A novel blind multiple access interference suppression algorithm based on relaxed parallel subgradient projection is proposed for DS/CDMA systems. The qualification “relaxed” is manifest in two aspects: first, the new expression for updating the interference suppression filter coefficients vector relaxes paralleled projection fields and reduces computation complexity. In addition, the relaxation parameter in the updated process is adaptively determined to guarantee the interference suppression filter coefficients vector falling into fields containing the optimal filter coefficients vector after several iterations. Theoretical analysis and simulation results conclude that this algorithm has a fast convergence speed, steady interference suppression performance, low computation and low bit error rate.     

基于ANSG的雷达信号DOA估计算法

针对阵列信号处理中雷达信号的波达方向(DOA)估计,提出自适应噪声子空间生成(ANSG)算法。通过数值方法,得到阵列接收信号的协方差矩阵,以迭代方式处理约束最小化问题,实现ANSG。根据噪声子空间的表达式获得DOA估计,并且先验信息可以很好地融入算法的流程中,能够有效地解决复杂环境下的多信号源DOA估计问题。仿真结果表明,该算法适用于单频、线性频率调制以及二进制相移键控雷达信号,DOA估计精度和运算速度优于MUSIC。     

用投影预变换提高自适应波束形成的稳健性

在快拍数较少和（或）存在系统误差时，自适应波束形成的性能会变差，特别是会引起方向图副瓣电平升高——波束畸变。本文提出的投影变换法利用干扰方向的初略估计，在未精确预知阵列流形的条件下，可以显著改善自适应方向图的副瓣性能，并提高自适应算法的收敛性，计算机仿真结果验证了这一优点。     

用投影预变换提高自适应波束的稳健性

在快拍数较少和（或）存在系统误差时，自适应波束形成的性能会变差，特别是会引起方向图副瓣电平升高－－波束畸变。本文提出的投影变换法利用干扰方向的初略估计，在未精确预知阵列流形的条件下，可以显著改善自适应方向图的副瓣性能，并提高自适应算法的收敛性，计算机仿真结果验证了这一优点。     

Low-Cost Approximate LMMSE Equalizer Based on Krylov Subspace Methods for HSDPA

The throughput of the high speed downlink packet access (HSDPA) sub-system of UMTS suffers significantly from multiple access interference in the wireless channel. A linear minimum mean square error (LMMSE) equalizer at the receiver achieves higher throughput than a conventional RAKE receiver, at the cost of higher complexity. We introduce an iterative algorithm based on Krylov subspace projections, approximating the LMMSE equalizer with negligible loss of performance for the receiver. Slow variations of the channel can be exploited to allow further acceleration of the algorithm. Computational complexity as well as storage requirements are strongly reduced     

用投影算子改善信号子空间方向估计算法的稳健性

基于信号子空间的超分辨方法一般对接收器阵列误差非常敏感。本文提出的投影变换法利用目标方向的初始估计和阵列流形的先验知识，可以显著减小信号子空间方法的误差灵敏度。文中给出了数值仿真和实际阵列数据测试的结果。     

基于空时处理的稳健自适应波束形成算法

在自适应天线阵抗干扰的一些应用环境中,往往需要自适应天线方向图在对准干扰的位置形成宽零陷从而增强算法的稳健性。该文从宽带信号模型出发,通过对扰动干扰方向上空时二维导向矢量的分析,修正了权值训练期间得到的宽带干扰协方差矩阵,推导出一种针对宽带信号的基于空时处理结构的宽零陷波束形成算法,该方法有效地实现宽带干扰的零陷加宽,提高了宽带波束形成算法的稳健性。     

基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能.