基于子空间的线性约束最小二乘恒模算法

线性约束最小二乘恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,然而,在实际的系统中,由于受到来自噪声子空间分量的影响,从而导致性能下降。针对这一问题,该文提出了一种基于子空间方法的线性约束最小二乘恒模(SLSCM)多用户检测算法并对其性能进行了理论分析。该算法收敛速度快,信道跟踪能力强,有较好的输出信干噪比和误码率性能。理论分析和仿真实验验证了该文算法的有效性和优越性。     

鲁棒约束恒模自适应波束形成算法

线性约束恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,但在信号方向向量存在偏差的情况下,其性能将会受到影响.针对上述问题,本文提出了鲁棒约束恒模自适应算法并对其性能进行了分析.该算法收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,改善了系统的输出信干噪比.仿真实验表明,与线性约束恒模算法相比,鲁棒约束恒模算法具有很好的性能.     

半盲最小二乘恒模算法研究

恒模算法(CMA)是一种广泛应用于阵列处理、均衡、多用户检测中的盲算法.最小二乘恒模算法(LSCMA)由于其全局收敛性及稳定性受到关注.本文针对CDMA系统下行链路,基站知道小区内用户码字而小区外干扰用户码字未知的情形,提出一种适用的半盲LSCM多用户检测(MuD)算法.它将非盲多用户检测(本文中选用解相关MUD)与盲多用户检测技术(本文中选用LSCM检测器)相结合,首先根据小区内已知用户的信息,利用解相关MUD抵消小区内其它用户的干扰,接着利用LSCM算法抵消剩余的干扰.文中将SB-LSCM算法与已经提出的半盲解相关算法、LSCM算法和解相关算法进行了复杂度、SIR和BER性能的比较,并对SB-LSCM算法的SIR性能进行了理论分析.仿真结果表明SB-LSCM算法能够获得与半盲解相关相当的SIR的性能,但是其复杂度更低且在系统负荷大时能够获得优于半盲解相关算法的BER性能.另外,SB-SLCM算法能够获得较LSCM算法更快的收敛速度以及更加优良的性能.     

基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法

针对期望信号方向向量存在偏差会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,该文提出了一种基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法。通过对期望信号波达方向附近范围内的方向向量的误差模值进行约束,来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下对权重向量进行优化求解,且优化解中的参数能够准确求出。该算法可有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,并能够抑制方向向量偏差所带来的影响,提高了系统的鲁棒性,同时使干扰和噪声的功率输出最小,保证了对干扰信号的抑制能力,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性。     

线性受限最小二乘恒模波束形成算法

将线性受限条件运用于最小二乘，提出了一种线性受限最小二乘恒模波束形成算法，称为LC-LSCMA，并将它与传统的最小二乘恒模波束形成算法(LSCMA)及预解扩最小二乘恒模波束形成算法(P-LSCMA)进行了仿真比较。仿真结果表明，提出的LC-LSCMA算法比LSCMA及P-LSCMA的信干比性能和误码率性能要好，特别在低信噪比情况下性能仍优于LSCMA。     

基于稳健最小二乘的鲁棒波束形成

为解决Capon波束形成器在存在导向矢量失配时的性能急剧下降问题,提出了一种结合广义旁瓣对消器和稳健最小二乘的鲁棒波束形成算法.该算法利用广义旁瓣对消器原理将Capon波束形成器转化为最小二乘问题,然后在数据协方差矩阵误差的范数约束下将其转化为二阶锥规划问题,并利用高效内点法得到最优解.所提出的算法经推导证明属于对角加载类.仿真分析表明,该算法在导向矢量失配和快拍不足时仍具有较好的性能.     

线性受限最小二乘恒模盲多用户检测算法

本文将线性受限条件运用于最小二乘恒模算法,提出了一种线性受限最小二乘恒模盲多用户检测算法,称为LCLSCMA,并将它与传统的最小二乘恒模算法(LSCMA)进行了仿真比较。仿真结果表明,本文提出的LCLSCMA算法比传统的最小二乘恒模算法的信干比性能和误码率性能要好,特别在低信噪比强多址干扰情况下性能仍优于LSCMA。     

基于小波分析和鲁棒最小二乘的信息融合估计算法

对于农田土壤的多传感器检测系统来说,其测量的信息具有非线性和时空变异等特性,因此对信息融合方法的基本要求是具有鲁棒性和并行处理能力.应用小波分析理论,对原始测量数据进行了降噪处理,使降噪后的数据更能反映土壤的本质及变化规律:应用鲁棒最小二乘估计技术可以对不同传感器数据进行综合处理,去除冗余,克服歧义,得到比任何单个传感器更全面、更准确、更可靠的信息.针对农业中的自然环境具有很强的不确定性和经验性,运用基于小波分析的降噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波降噪和鲁棒最小二乘的信息融合估计方法.通过实验分析,其结果表明该方法是可行和值得研究的.     

最小二乘恒模算法在阵列天线技术中的应用

介绍一种用于阵列天线，利用信号恒模特性进行自适应波束形成的算法，即最小二乘恒模算法。它通过对阵列天线单元接收信号进行非线性处理，在保持期望目标信号的同时，可在多个干扰方向形成零陷，从而大幅度提高信干噪比(SINR)。文章通过对该算法的仿真对其性能进行了分析，最后阐述了基于该算法的阵列天线应用。     

基于最小二乘恒模算法及子空间方法的盲多用户检测算法

恒模算法（CMA)是一种广泛应用于阵列处理、均衡、多用户检测中的盲算法。最小二乘恒模算法(LSCMA)由于其全局收敛性及稳定性受到关注，但是它在信噪比较低时性能不是很理想。本文将最小二乘恒模算法与子空间方法相结合，提出一种基于子空间分解的恒模算法，称为LSCM_SUB算法。仿真结果表明这种算法的收敛性能比LSCMA要好，尤其是在信噪比低的时候。     

ADSP Tiger SHARC 101S在基于最小二乘恒模算法中的应用

对ADSP Tiger SHARC 101S的在最小二乘恒模算法中的应用进行了研究。首先介绍了最小二乘恒模算法基本原理和权值迭代公式，然后介绍了ADSP Tiger SHARC 101S芯片的基本结构特征和他强大的功能，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语言嵌套部分汇鳊语言的形式实现了用ADSP Tiger SHARC 101S进行迭代求权向量的过程。     

基于有约束最小二乘法的IQA算法曲线拟合

为了实现准确评估图像质量评价算法的目标,采纳VQEG报告中提到的性能指标,完成了将算法数据的曲线拟合过程转换为有约束最小二乘法形式的数学模型,然后编写Matlab程序求解。以PSNR、SSIM和MSSIM三种图像质量评价算法为例的评估结果表明,此法结果准确,求解效率高。     

基于约束最小二乘准则的信道矢量估计算法

提出了一种改进算法,该算法首先用子空间分解法估计出目标信号的导向矢量,并由此构造一个约束条件,然后用业务信号在约束最小二乘准则下估计信道矢量,导频仅用于信道矢量的初始估计,信道矢量的估计精度可以通过迭代过程逐步增加。理论分析与仿真结果表明,该算法使信道矢量的估计精度得到了明显提高。     

基于约束总体最小二乘的单站TDOA-FDOA定位算法

针对利用基于外辐射源的单站定位目标问题,提出了一种基于约束总体最小二乘(CTLS)的TDOA-FDOA联合定位算法.首先构建TDOA和FDOA的观测方程,通过引入目标到观测站的距离及其变化率作为冗余参量,将观测方程线性化.然后考虑方程中各项系数的误差及冗余参量与待估参量之间的函数关系,将定位问题建立为CTLS模型,并利用拉格朗日乘数法求解.最后推导了算法的克拉美罗界和理论误差.通过仿真实验证明了算法的有效性.     

基于约束最小二乘的近空间雷达网定位算法

该文研究了一种基于归一化约束最小二乘的近空间雷达网定位算法。首先将距离与角度信息的非线性方程转换为线性方程,通过一阶Taylor展开分析了噪声对线性方程的影响,然后将定位问题转化为归一化约束总体最小二乘问题,并通过Lagrange函数将其转换为无约束的优化问题,根据定位均方误差最小原则选取加权因子得到定位解,最后进行了定位误差分析,仿真结果表明了该算法的有效性。     

子空间约束的最小二乘常模算法

常模算法(CMA)是一种性能优良的盲多用户检测算法.最小二乘常模算法(LSCMA)因其全局收敛性和稳定性而备受关注,但是在信噪比低时性能不理想.本文将最小二乘常模算法,紧缩近似投影子空间(PASTd)算法和奇异值分解(SVD)相结合,提出了一种子空间约束的最小二乘常模算法,称为SUB_LSCMA,其复杂度比已有的基于直接对接收信号自相关矩阵做特征值分解(ED)的LSCMA_SUB[6]复杂度低.仿真结果表明这种算法的收敛速度、跟踪性能和误码性能和LSC-MA_SUB基本相同.     

鲁棒最小二乘在测位探测器建模中的应用

本文主要讨论了鲁棒最小二乘方法在测位控制器建模中的应用。首先简单介绍了鲁棒最小二乘方法的原理及几何解释;对测位控制器的输入误差的结构进行了估计,然后利用这种误差结构所确定的鲁棒最小二乘方法进行测位控制器建模,生成了模型参数,并对所生成的模型参数进行数字仿真验证和误差适应性测试,分析了各种测试结果,从而证明了在有不确定性扰动因素的情况下,利用鲁棒最小二乘方法建模对提高测位控制器的控制精度是有效而可行     

异步CDMA系统中基于预处理递归最小二乘恒模算法的盲自适应接收

该文提出一种基于预处理递归最小二乘恒模算法(PP-RLSCMA)的多径异步CDMA系统盲自适应接收技术。首先对接收信号进行自适应预处理,并分析了预处理器的复杂性和稳定性。预处理的目的是通过对干扰和噪声的部分抑制以提高恒模接收的性能,所提出的预处理方法只与多径信道的最大长度有关。鉴于统计恒模算法收敛速度慢的缺点,提出一种快速递归最小二乘恒模算法的盲自适应接收。仿真表明,该文算法的误码率及收敛性能比LCMMV,LCCMA好。     

基于TDOA移动定位中的约束加权最小二乘算法

自E-911定位需求顽布以来，移动台定位技术在国内外受到了高度的重视和深入研究。本文主要对无线定位中基于TDOA的一种约束加权最小二来算法进行了研究。该算法通过引用一个中间变量重组非线性方程组为线性方程组，然后利用加权最小二来算法对该方程组进行求解，得到移动台的第一次位置估计值，根据得到的估计位置以及他们之间的内在联系，并引入拉格朗日来数因子重新建立一个方程来对第一次估计进行修正，求解出符合条件的拉格朗日乘数因子，从而得到第二次位置估计值。仿真结果表明在一定的噪声环境中约束加权最小二来算法能够达到克拉美罗下限，取得了较好的定位效果。     

基于最小衰减率约束的鲁棒模型预测控制

针对鲁棒模型受不确定因素干扰,导致时滞消除所用时间较长、预测控制效果较差的问题,提出基于最小衰减率约束的鲁棒模型预测控制方法。建立鲁棒模型离散输入时滞模型,获取最优输出控制增量,构造Lyapunov函数,迭代优化求解鲁棒模型被预测变量;采用梯度处理方法,修正估计波动幅值和周期误差,得到最小衰减率约束量,设计状态观测器时滞模型,定义状态误差干扰项,构造最小衰减率约束集合,实现鲁棒模型预测控制。实验结果表明,所提方法的预测控制效果较好,能够有效缩短时滞消除所用时间。