基于Bayesian方法的鲁棒约束最小二乘恒模算法

在实际通信环境中,信号方向向量偏差会导致线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)的性能急剧下降,针对这一问题,提出了基于Bayesian方法的鲁棒约束LSCMA算法并对其性能进行了分析。该算法根据接收到的采样信号和信号的先验信息对实际信号方向向量进行估计,进而推导出权重向量的迭代公式,降低了信号波达方向的不确定性,对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值。本文采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度,能够满足实时处理的要求。仿真实验结果与理论分析表明,与线性约束LSCMA算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境。     

基于线性约束LSCMA在TS101上的实现

本文探讨了ADSPTigerSHARC101S的在基于线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)中的应用。首先介绍了最小二乘恒模算法基本原理和权值迭代公式,并对其进行线性约束然后介绍了ADSPTigerSHARC101S芯片的基本结构特征和它强大的功能并简单描述了其相应开发软件VisualDSP 3.0的功能及使用方法。给出了最小二乘恒模算法实现波束合成的具体流程图,在经过Matlab软件成功进行仿真模拟之后用VisualDSP 3.0设计了DSP程序,用C语言嵌套部分汇编语言的形式实现了用ADSPTigerSHARC101S进行迭代求权向量的过程。     

基于线性约束LSCMA在TS101上的实现

本文探讨了ADSP TigerSHARC101S的在基于线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)中的应用.首先介绍了最小二乘恒模算法基本原理和权值迭代公式,并对其进行线性约束然后介绍了ADSP TigerSHARC101S芯片的基本结构特征和它强大的功能并简单描述了其相应开发软件Visual DSP++3.0的功能及使用方法.给出了最小二乘恒模算法实现波束合成的具体流程图,在经过Matlab软件成功进行仿真模拟之后用Visual DSP++3.0设计了DSP程序,用C语言嵌套部分汇编语言的形式实现了用ADSP TigerSHARC101S进行迭代求权向量的过程.     

一种广义局部判别型典型相关分析算法

在局部鉴别典型相关分析(LDCCA)的基础上,提出一种广义局部判别型典型相关分析算法(GLDCCA)。该算法在准则函数的内协方差矩阵中引入样本类别信息,使其提取的特征更有利于模式分类,采用核主成份分析解决小样本问题,克服传统PCA所受到的线性约束。在人工数据集以及ORL和Yale 2个人脸库上进行实验,结果表明,与CCA算法和LDCCA算法相比,GLDCCA算法具有更高的识别性能。     

水声通信中信号均衡的仿真研究

针对水声通信中多途效应和环境噪声对信号准确传输的严重影响,为取得水声准确信号,提出了一种果蝇优化正交小波自适应软约束常模盲均衡算法,优化水声通信系统中均衡器的性能,确保水下信号传输质量.用正交小波变换降低了信号的自相关性,加快了自适应软约束常模盲均衡算法(SCS-CMA)的收敛速度,减小了稳态误差,并利用果蝇算法的全局快速寻优能力进一步优化了均衡器性能.水声信道仿真结果验证了新算法的良好性能,信号可在复杂水声信道中准确传输.     

一种适合于CPM信号的盲均衡与调制指数盲估计的联合算法

CPM是一种非线性调制技术,常用的线性盲均衡算法难以直接用来对该类信号进行有效的均衡.本文通过分析传统常模准则用于CPM信号盲均衡时存在的问题,提出一种适合于全响应CPM信号的线性盲均衡与调制指数盲估计的联合算法.该算法在使用线性均衡器对CPM信号进行均衡的同时,可以对未知调制指数进行准确的估计.算法的性能在计算机仿真实验中得到验证.     

基于改进最速下降LCMV算法的稳健波束形成

基于线性约束最小方差准则(LCMV)的自适应波束形成技术,在理想条件下能够在期望信号方向保证增益最大,同时在干扰方向形成零陷.但在实际阵列系统中,指向误差、阵元位置误差以及阵元相位误差均使得传统的LCMV准则算法出现性能下降.针对最优权矢量解算问题,提出了基于牛顿法及可变加载约束的改进SD-LCMV算法,并将两者与线性约束LMS算法及递归稳健LCMV算法进行仿真对比,结果验证了改进算法对误差的稳健性.     

无人机数据链信道均衡算法仿真研究

研究无人机数据链信息传输和信息处理问题,针对无线通信中的符号间干扰问题,将Turbo迭代处理技术应用于接收机中的均衡和解码过程,同时考虑实调制信号在复信道中的传输特性以及传统MMSE算法存在的缺陷,提出采取宽线性的信号处理算法,由宽线性最小均方误差(Widely Linear-MMSE,WL-MMSE)迭代算法,推导具有迭代思想的均衡算法,给出算法在两种信道下的性能仿真,在短帧传输条件下和复系数信道中,WL-MMSE算法取得了较优异的性能,与MMSE算法相比,三次迭代后,算法约有0.3dB的增益.结果表明,Turbo均衡技术实现了接收系统解调、均衡与译码的联合优化,为提高无人机数据链性能奠定了技术基础.     

空时分组码系统中WL-Kalman均衡算法*

根据空时分组码(STBC)系统的编码特点,提出了一种低复杂度的基于宽线性(WL)处理的Kalman均衡算法。该算法针对STBC系统,利用宽线性处理的思想,采用Kalman均衡算法对接收信号及其复共轭联合进行处理,有效地减轻了由频率选择性衰落信道引起的码间干扰(ISI)。对所提出的均衡算法在不同环境下进行了仿真验证。结果表明,与传统的线性均衡器相比,该算法明显提高了系统的性能,具有实际应用价值。     

基于拉伸因子图的低复杂度贝叶斯稀疏信号算法研究

建立加性高斯白噪声的线性数学模型,针对此模型对基于稀疏贝叶斯学习的消息传递算法进行研究。对传统的因子图通过添加额外的硬约束节点得到改进的因子图,然后在改进的因子图中利用联合BP-MF规则,提出低复杂度的BP-MF SBL算法。为了进一步降低复杂度,在BP-MF SBL的基础上提出近似BP-MF SBL算法。仿真结果表明与向量形式的MF算法相比,所提方法复杂度低,且性能有所提升;与标量形式的MF算法相比,在复杂度相似的情况下,所提方法的性能更好。     

惩罚函数优化的前馈神经网络盲多用户检测

提出一种前馈神经网络盲多用户检测算法,利用前馈神经网络替代原有检测器中的滤波器,通过惩罚函数对约束恒模代价函数进行求解,获得前馈神经网络权值和参数的迭代公式,实现了盲多用户检测。Matlab仿真结果表明,该算法改善了系统的误码率性能,加快了算法的收敛速度。     

动量抖动符号误差恒模盲多用户检测算法

针对直扩码分多址通信系统中存在的多址干扰抑制问题,采用加入动量项加快算法收敛的方法,提出一种基于动量抖动符号误差的恒模盲多用户检测算法,在理论上证明该算法的收敛性。通过计算机仿真对该算法与其他算法进行比较,结果证明该算法有较好的收敛性、跟踪性和鲁棒性。     

Lagrange优化前馈神经网络盲多用户检测算法

提出了一种前馈神经网络盲多用户检测算法.该算法利用恒模准则构造了一个代价函数,给出了该算法的约束条件.利用增广Lagrange函数方法对带约束的代价函数进行优化求解,获得前馈神经网络网络权值和参数的迭代公式,从而实现了盲多用户检测.利用计算机对增广Lagrange函数优化的前馈神经网络盲多用户检测算法进行仿真.仿真结果表明,新算法具有较好的误码率及收敛特性等性能.     

Robust blind adaptive beamforming under double constraints

In practical complex communication environments, the performance of linearly constrained constant modulus algorithm (CMA) is known to degrade severely in the presence of even slight signal steering vector mismatches. To overcome the mismatches, a novel robust CMA is proposed for blind adaptive beamforming via the worst-case performance optimization and the oblique projection of signal steering vector, which is based on double constraints on explicit modeling of uncertainties in the desired signal array in this paper. To improve robustness, the weight vector is optimized to involve minimization of a constant modulus algorithm objective function with penalty for the worst-case signal steering vector. The theoretical analysis for our proposed algorithm in terms of SINR and convergence performance is presented in this paper. The proposed robust constrained CMA resolves the problem of interference capture, provides excellent robustness against the signal steering vector mismatches, and improves array output performance. Simulation results are presented to show the excellence of this technique and the main parameters of concern to evaluate the performance are analyzed.     

一种噪声抑制的线性共轭多用户检测算法

当权向量受到噪声的影响时,最小输出能量（MOE）检测器的性能将显著下降．针对这一问题,设计了一种噪声抑制的线性共轭MOE检测器．将约束最小均方（LMS）算法应用到新的MOE检测器,提出一种基于约束LMS的盲噪声抑制线性共轭MOE多用户检测算法．该算法消除了权向量中的噪声分量,利用了接收向量的复数共轭,从而提高了系统的输出信干噪比和误码率性能．仿真结果表明所提算法有较好的性能．     

Blind Capon-like adaptive ST-BC MIMO-CDMA receiver based on constant modulus criterion

In this paper, we present a new Capon-like blind receiver based on linearly constrained constant modulus (LCCM) criterion for the multiple-input multiple-output (MIMO) antennas system along with space–time block code (ST-BC) using direct-sequence code division multiple access (CDMA) modulation technique. A time-varying channel model with generalized sidelobe canceller (GSC) associated with the recursive least squares (RLS) algorithm is implemented to reduce the complexity of receiver design. In our derived algorithm, the parameter of constant modulus, α, relating to the desired user power is updated adaptively via stochastic gradient algorithm to track user?s amplitude variation. Also we prove theoretically that in the two-branch filter bank receiver design the weight vector of one branch can be updated simply using the other one, which has been obtained with our proposed CM-GSC-RLS algorithm, with simple pre-calculated transform. Hence computation complexity of the proposed adaptive blind receiver can be further reduced significantly. Via intense simulations it reveals that our proposed scheme has robust performance against the user?s acquisition inaccuracies comparing with current available algorithms.     

基于RLS的改进型盲多用户检测算法

针对传统的关于可变约束MOE盲多用户检测算法需直接进行特征值分解计算和不能实现二次约束限制的缺点,提出了一种基于RLS的改进型MOE盲多用户检测算法.该算法避免了矩阵求逆和大量的特征值分解运算,计算复杂度大大降低.仿真结果表明,该算法的误码率性能和收敛性均优于直接利用特征值分解的传统算法,且程序运行时间大大缩小.     

基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法

对强多址干扰情况下码分多址系统的盲多用户检测算法进行研究,针对多径信道的码分多址系统,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的盲多用户检测算法。该算法可在进行状态滤波的同时对未知噪声的统计特性进行在线估计,确保算法收敛于期望用户,提高检测器在动态环境下的跟踪性能。仿真结果表明,与最小均方算法及递推最小二乘算法相比,该算法具有更好的收敛性和动态性能。     

异步CDMA系统中的无迹粒子滤波盲多用户检测

针对异步CDMA系统盲多用户检测误码率较高的问题,通过分析Unscented 粒子滤波与异步CDMA系统特点,提出了在该背景下的基于Unscented 粒子滤波盲多用户检测方法,在平坦瑞利衰减信道下进行仿真。结果表明Unscented 粒子滤波与传统粒子滤波检测方法相比具有更高的检测精度,在用户数量增多以及干扰用户能量发生变化时仍能保持较好的检测精度,具有很强的检测稳定性和抗干扰能力。