基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法

为了估计相干信源的波动方向,提出基于酉变换的虚拟阵列DOA估计算法．该算法通过阵列虚拟平移形成虚拟阵列对相干信号进行解相干,并利用酉变换将虚拟阵列接收数据的协方差矩阵从复数域变换到实数域,然后利用该实数矩阵进行波达方向估计．计算机仿真表明算法在低信噪比情况下具有很好的解相干特性和估计性能．该算法避免了阵列孔径损失,可在小采样拍数情况下实现相干信源的DOA估计,且运算在实数域进行,大大降低了运算复杂度．     

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数...     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

一种在相干信源下的快速DOA估计算法

针对利用信号的协方差特征值分解求取信号的波达方向计算复杂的问题,本文提出了一种基于传播算子方法的空间平滑技术波达方向估计算法。与传统的子空间方法相比,通过简单的线性分割变换来快速估计噪声子空间,避免了传统子空间算法中运算量极大的特征分解,从而降低了运算复杂度。空间平滑技术处理相干信号源具有良好的性能,通过使用双向空间平滑矩阵和它的共轭复数的区别,构造出广义的协方差阵,可以完全消除空间非均匀噪声。仿真结果证明,空间平滑技术与传播因子算法的结合,能够有效地保持平滑技术良好的性能,进一步降低运算复杂度。     

采用相干积累矢量平滑实现小样本信号解相干

提出了一种基于相干积累矢量空间平滑的解相干算法,该算法基于相干积累的原理来构建矢量,其对阵列输出进行相干积累后得到特征矢量,由此特征矢量进行前后向空间平滑,构建矩阵,实现解相干.最后由该矩阵奇异值分解得到信号或噪声子空间,与现有解相干算法相比,运算量大大下降.仿真结果表明,该算法具有很好的抗噪性,其在信噪比高于-14 dB时保持了与基于特征分解的矢量奇异值法相似的性能.     

矢量重构解相干的波达方向估计新方法

针对相干信号波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计问题,提出一种新的矢量重构解相干方法——变参考阵元数据互相关矢量重构算法。算法依次改变阵列参考阵元,求得所有阵元接收数据与对应参考阵元接收数据之间的互相关信息,并以此作为重构矩阵的列矢量构造一个等效协方差矩阵,然后基于MUSIC和ESPRIT算法,估计相干信号的波达方向。数学推导和理论分析表明,重构的矩阵能对相干信号完全解相干。算法不损失阵列孔径,在低信噪比和少量快拍数据条件下,估计性能要优于Toeplitz矩阵重构算法和前后向空间平滑算法。     

均匀直线阵下通用信号模型稳健波束形成算法

针对非相干散射信号源稳健波束形成问题,提出了一种均匀直线阵下通用信号模型稳健波束形成算法．该算法通过引入数据共轭重排理论,利用定义的两个转换矩阵,重新构造信号协方差矩阵,给出了最优权矢量的实值闭式表达式,减少了算法的计算复杂度．仿真分析了期望信号信噪比、指向误差、快拍数及失配约束参数对输出信干噪比的影响．仿真实验表明,通过对接收数据的共轭重排再利用,提高了算法在快拍数有限、存在有用信号失配及其他失配等非理想条件下的输出性能．     

基于均匀圆阵的矢量重构解相干算法

为解决基于均匀线阵矢量重构法不能直接用于均匀圆阵这一问题,提出一种模式空间矢量重构算法.提取模式变换后最大广义特征值对应的特征矢量,并对修正的信号特征矢量采用前后矢量重构方式构造数据矩阵实现解相干.在变换前提取最大特征值对应的信号特征矢量,充分去除噪声,且无需变换后广义特征分解计算,算法复杂度显著降低.理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于均匀圆阵的相干波束形成算法

提出了一种均匀圆阵相干波束形成方法，即模式空间矩阵重构（MODE—TOEP）波束形成算法.该算法对均匀圆形阵列（UCA）的输出信号进行模式空间转换，在此基础上重构一个Toeplitz矩阵，然后进行基于特征空间的波束形成，可以有效地抑制相干干扰．仿真表明，MODE-TOEP波束形成算法在小快拍数、小信噪比时有较好的性能，而且存在指向误差时有很强的稳健性．     

智能天线中一种上行信号空间特征盲估计算法

以均匀直线阵为基础,提出了一种全盲的上行信号空间特征估计算法。该算法利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,证明了对其作特征分解可以得到各用户的空间特征。该算法不依赖于信号调制类型,可适用于任意加性高斯噪声。将其用于相干多径环境下多用户信号空间特征的估计,研究了不同快拍数和信噪比下的标准估计偏差,说明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于辅助阵元的宽带相干信源DOA估计快速算法

针对阵列互耦误差存在的情况,基于宽带信号互耦模型,提出一种基于辅助阵元和传播算子的宽带信号处理算法.该算法在互耦矩阵未知的情况下,利用辅助阵元可以直接对宽带信号进行聚焦,并且在构造聚焦矩阵和获得噪声子空间时利用传播算子不需要进行特征值分解,因而极大地降低了运算量.仿真结果表明了存在阵列模型误差时本算法的有效性和稳健性.     

基于传播算子的间谐波参数智能估计算法

为了降低多重信号分类(MUSIC)法频率估计的计算复杂度,提出基于传播算子的间谐波频率估计方法.通过传播算子可以得到噪声子空间,不需要估计协方差矩阵和进行特征分解,并且不需要间谐波个数的先验知识,基于传播算子MUSIC算法的频率估计性能与MUSIC算法几乎相同.构造复数域自适应线性神经网络模型来估计谐波和间谐波的幅值和相位.该模型的输入变量和权值仅为实数域自适应线性神经网络的一半,简化了网络结构;采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行学习,大大减少了学习次数.仿真结果表明,该算法无需同步采样,能够快速准确地估计间谐波的频率、幅值和相位.     

基于多级维纳滤波器的信源参数估计

为了解决传统的MUSIC算法需要计算相关函数并对其进行特征值分解或奇异值分解而导致的计算量增加问题,本文基于多级维纳滤波器快速子空间分解方法,分别在远场环境和近场环境中对信源参数进行了有效估计,并提出在一定条件下,可以采用该方法代替对相关函数的计算和分解。该方法计算量小,特别是在阵元数和快拍数较多的情况下优势更加明显。仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种新的MEMS陀螺仪信号去噪方法

为提高MEMS陀螺仪输出信号的去噪效果,将稀疏分解(sparse decomposition)与提升小波变换(lifting wavelet transform)相结合,提出了一种新的信号去噪方法.首先,建立MEMS陀螺带噪信号的误差模型,并利用小波提升正变换计算带噪信号的非稀疏的小波系数;然后,利用稀疏分解理论恢复小波系数的稀疏性;最后,再通过小波提升反变换重构信号,从而达到去噪的目的.考虑到梯度投影(gradient projection)算法具有全局最优解,运算效率更高,将梯度投影思想引入恢复信号稀疏性的过程中,提出了基于梯度投影的稀疏分解算法,给出了利用梯度投影算法进行信号系数分解的具体步骤,大大简化了计算复杂度,同时提升了算法的稳定性.为验证所提方法的性能,进行了MEMS陀螺信号去噪的静态实验和跑车实验.实验结果表明,此种方法在动静态条件下都可以有效地去除MEMS陀螺仪输出信号中的噪声,尤其是在静态条件下的去噪效果要优于小波阈值滤波方法.同时采用的梯度投影算法相比于正交匹配追踪算法和基追踪算法具有更高的运算效率.     

基于相似度检测的欠定混合矩阵盲估计

针对现有欠定盲分离混合矩阵估计方法中存在的估计精度低以及时间复杂度高等缺点,提出一种基于相似度检测的欠定混合矩阵估计方法.该方法能够在没有任何先验信息的条件下自适应地估计出源信号数目以及混合矩阵,而且不需要进行迭代,时间复杂度低.仿真结果表明,与现有的一些混合矩阵估计方法,如改进K-均值聚类法和拉普拉斯势函数法相比,所提出的方法在源信号数目估计准确率、混合矩阵估计精度以及时间复杂度等方面都具有明显优势.     

多波束卫星系统中低复杂度预编码技术

针对减格辅助Tomlinson-Harashima预编码(LRA-THP)算法复杂度高的问题,提出一种适用于多波束卫星系统的低复杂度预编码算法. 该算法根据用户间的距离对用户进行分组,然后利用矩阵求逆及正交三角分解(QR)计算预处理矩阵,用于抑制分组间干扰. 计算过程中充分利用多波束卫星系统特点,减小预处理矩阵的维度,从而进一步降低算法运算量. 各分组内分别采用LRA-THP,消除残留用户间干扰. 仿真结果表明,相比LRA-THP,该算法的运算复杂度能降低92.5%,同时性能损失控制在0.2 dB. 另外,该算法能获得与已有的分组预编码算法相近的误码性能,同时使运算量降低69.7%. 该算法的低复杂度及灵活性使其具有较强的实用价值.     

一种改进的限幅滤波降低PAPR算法

针对传统正交频分复用降低峰均功率比算法计算复杂度较高,失真比较严重的问题,提出了一种改进的限幅滤波算法,该算法将正交频分复用信号划分为奇信号与偶信号来分别进行限幅滤波操作. 仿真结果表明,与传统的限幅滤波算法相比,该算法在降低PAPR性能的同时,具有较低的计算复杂度,同时能够较好地滤除带外干扰,显著提高系统的误码率的性能.     

低复杂度的多用户MIMO下行链路块对角化算法

提出了一种低复杂度的多用户多输入多输出(MIMO)下行链路块对角化预编码算法,证明了该算法能够实现与传统块对角化算法完全相同的系统总容量.算法基于迫零方法进行改造,通过对迫零向量实施格拉姆-施密特正交,可以快速实现等效下行链路的全局块对角化,从而获得最终的预编码矩阵.由于算法避免了传统块对角化算法求解零空间所进行的矩阵...     

GSM-MBM系统中基于松弛迭代的低复杂度检测算法

针对基于媒介调制的广义空间调制（GSM-MBM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度高且随激活天线数呈指数递增的问题,提出一种基于能量排序下的松弛迭代思想的低复杂度检测算法（EO-RIM）.该算法对所有可能的发射天线组合及相应镜像激活模式组合下的信号能量总值进行排序,再通过松弛迭代算法依次检测相应的调制信号,并通过预设阈值来协调误码率（BER）性能和计算复杂度之间的关系.仿真结果表明,在GSM-MBM系统中,EO-RIM算法的BER性能逼近ML检测算法,与基于有序块的最小均方误差（OB-MMSE）检测算法几乎一致,而EO-RIM的计算复杂度随激活天线数呈平方递增而非指数递增,相比OB-MMSE算法降低了一个数量级.     

TDD LTE预编码码本选择算法

为解决时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中预编码码本选择算法计算复杂度高的问题,在基于容量最大化和基于误码率最小为准则的预编码选择算法的基础上,提出了一种基于信道奇异值分解的预编码选择算法.该算法采用信道平均的思想和发射信号有效功率最大化的准则,在不损失吞吐量性能的前提下,大大降低了算法复杂度.仿真结果表明,该算法所需的计算量只有上述传统算法的26%～33%,而吞吐量性能损失不大.