修正的MIMO-FSO信道自适应SVD估计算法

针对多入多出(MIMO)无线光通信(FSO)中传统的奇异值分解(SVD)信道估计算法由于训练序列的单极性容易导致信号能量损失,从而引起信道估计值不准确的问题,提出了一种修正的自适应SVD估计算法。该修正算法能对SVD算法中存在的估计误差进行补偿,从而能使该估计方法更好地应用于MIMO-FSO系统中。仿真结果表明,与SVD算法相比,在信噪比为15dB时,修正的算法有2个数量级的均方误差(MSE)性能提高,在信噪比为30dB时,MSE性能有3个数量级的提高。与相同条件下的均值修正SVD算法相比,平均有1dB左右的性能改善。该修正方法可移植性强,在其他信道估计方法中也可采用类似的改进方法。     

一种有效的MIMO雷达自适应脉冲压缩方法

发射信号的分离是MIMO雷达的一个重要环节,该文基于最小均方误差准则,提出了一种有效的MIMO雷达自适应脉冲压缩方法,从每个接收阵元接收到的信号中分别自适应地估计每个距离单元的脉冲压缩滤波器的权系数,从而获得期望的脉冲压缩性能,更好地完成发射波形的分离。该方法不仅能够抑制信号本身的距离旁瓣,降低信号之间的互相关电平,还对目标本身的多普勒频率具有很强的适应性。计算机仿真验证了该方法的有效性。     

基于Ka频段的自适应MIMO调制算法

这里研究了一种应用于Ka频段卫星通信信道的自适应多输入多输出(MIMO,multiple-Input multiple-Out-put)调制算法,不同于一般Ka频段卫星通信的信道衰减补偿算法,该算法主要是能根据不同天气条件,利用MIMO系统的接收信噪比自适应的转换调制方式,以维持一定的目标比特率为目标,从而获取较高的系统吞吐量。仿真结果表明,该算法能有效应对Ka频段固定卫星通信信道下的严重信道衰落,兼顾系统性能和频谱效率,得到较高的吞吐量。     

MU-MIMO系统下行链路中的自适应用户调度算法

在多用户MIMO系统下行链路中,经典的半正交用户调度算法(SUS)难以控制备选用户的门限参数值,且该算法没有考虑QOS对时延的要求。为此,提出一种自适应用户调度算法(AUS),在其调度过程中根据备选用户数及基站端天线数动态改变门限参数值,同时将用户最大时延限制作为用户选择准则的权重。仿真结果表明,与其他算法比,该算法提高了系统吞吐率,在加权用户选择准则时最大可减少24%的平均时延。     

MIMO通信系统中一种新的自适应均衡方法

该文提出了时变频率选择性衰落环境下多输入多输出(MIMO)通信系统中一种新的基于递归最小二乘(RLS)的自适应干扰对消的判决反馈均衡方法(RLS-IC-DFE)。该方法将每个数据子流上的自适应判决反馈均衡器等效为一个加长的新的均衡器,并把已解出的子流数据作为新的输入参数,应用RLS算法自适应调整新的均衡器参数。仿真结果表明,该文提出的自适应干扰对消的判决反馈均衡器可以自适应跟踪信道变化,同时比已有的判决反馈均衡器(RLS-DFE)能提供更好的误符号率(SER)性能。     

相关信道MIMO系统的白适应SD检测算法

文章提出一种适用于相关衰落信道的自适应SD检测算法,该算法能够根据信道状况和接收信号信噪比自适应地进行调整。仿真结果表明,该算法能在不明显降低SD检测性能的情况下降低算法的计算复杂度。     

用于大规模MIMO系统的改进自适应SOR检测算法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统由于具备较多的天线数,会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)的复杂度过高。针对以上问题,提出了F修正的自适应超松弛迭代(F-corrected Adaptive Successive over Relaxation, FA-SOR)检测算法。该算法首先利用超松弛迭代(Successive over Relaxation, SOR)算法避免高阶矩阵求逆运算,降低复杂度;其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数,同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明,不论在理想独立信道还是相关信道下,相比于现有的自适应SOR算法,FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率,同时逼近MMSE算法的性能。     

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

MIMO系统中一种自适应的迭代检测译码算法

针对常用的非穷尽列表形式后验概率检测算法直接采用恒定且较大的列表长度,导致列表冗余度大的问题,该文提出了一种自适应长度的列表球形译码算法(Adaptive Size List Sphere Decoding, ASLSD)。在算法中通过更新检测半径和设置停止条件,使检测列表长度可随信噪比和迭代次数自适应变化。而且通过将列表操作与LSD (List Sphere Decoding)检测相结合,避免了符号序列在不同半径下的重复检测。仿真表明,在较小性能损失的前提下,该算法可以大大减小所需检测列表的长度,进而有效降低接收机的复杂度。     

一种有效的基于Chirplet自适应信号分解算法

基于线性调频小波(chirplet)的自适应信号分解法,将待分析的线性调频(Chirp)信号分解成为一组chirplet基函数的线性叠加,能够更清楚地表述Chirp信号的时频特征.其中关键的问题,是如何自适应地估计与信号最匹配的chirplet,这将影响到自适应分解的效果.目前,还没有一种有效chirplet估计算法.本文提出了一种新的chirplet估计算法,该法充分利用了chirplet的特点,具有较高的参数估计精度.仿真数据的实验结果证明了该方法的有效性.     

有效的自适应波达方向盲估计算法

本文在分析自适应信号盲分离算法渐近稳定性基础上,提出了一种有效的自适应学习算法用于波达方向盲估计。研究了算法的有界性和渐近稳定性。以渐近稳定性为前提,给出了算法中非线性函数的适当选择。为了抑制噪声和估计信源数,在算法中还增加了白化过程。仿真研究表明,算法是有效的而鲁棒的,其能够从有操声的阵元信号中估计波达方向。     

慢衰落信道下的自适应MIMO检测算法

针对现有V-BLAST检测算法复杂度高的问题,本文提出了一种适用于慢衰落信道环境下的自适应MIMO检测算法。该算法首先利用基于最小均方误差准则的排序干扰抵消算法获得信号检测顺序和初始滤波器系数;利用信道之间的相关性,应用最小均方误差（LMS）算法到判决反馈均衡（DFE）结构中,完成滤波器系数的更新,从而避免了大量的矩阵求逆操作。仿真结果表明,与传统的MMSE-OSIC算法相比,本文算法在检测性能上略有下降,但具有更低的计算复杂度和更高的处理效率。      

一种有效的自适应预失真算法

自适应预失真技术是一种用于补偿功率放大器引起的非线性失真的技术 ,本文提出了一种改进算法用来加快预失真算法的收敛速度     

一种改进的知识辅助MIMO雷达空时自适应处理方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达杂波抑制问题,该文提出一种改进的基于知识辅助的空时自适应信号处理算法(KA-STAP)。根据杂波在空时2维平面的先验分布离线构造杂波子空间,以此替代基于扁长椭球波函数(PSWF)估计的杂波子空间,避免了复杂运算。仿真结果表明,所提方法不仅能减小运算量,还能获得更深的零陷以及更优的旁瓣性能。

     

一种有效的自适应均值滤波算法

本文结合离散余弦变换（DCT）以及均值滤波算法,提出了一种有效的图像去噪方法。第一步,首先将含噪图像进行分块,并对每一个图像块做DCT变换,将其转换至离散频域;然后通过判断变换块的交流系数,将当前块归类为平坦块或非平坦块。第二步,针对上一步不同类型的块分类,采用不同的均值滤波器进行滤波。在本文算法中,假设图像中包含的噪声为独立同分布的高斯白噪声,其均值为0,且标准差为σ。     

一种有效的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法

提出了一种基于接收数据样本复用的MIMO雷达相干信源波达方向估计方法.算法利用MIMO雷达发射波形的分集以及MIMO雷达收、发阵列之间的对偶性,对MIMO雷达回波数据矩阵进行了样本复用以等效地增加样本数量,获得基于发射阵和基于接收阵的虚拟子阵接收信号.利用各个子阵之间的平移不变特性计算空间平滑之后的协方差矩阵,提高了相...     

基于改进自适应遗传算法的MIMO 雷达阵列优化

针对传统遗传算法在全局搜索和收敛方面的不足,提出一种改进自适应遗传算法.算法改进了自适应规则,采用随迭代次数和种群适应度自适应变化的交叉、变异操作,同时采用新的选择算子和改进后的最优精英保留策略,摒弃了传统轮盘赌博选择法,增加了收敛于全局最优解的概率,加快了收敛速度.通过测试函数优化求解试验证明,改进算法能够有效提高搜索过程种群的多样性,具有更快的收敛性和更好的全局最优性.在此基础上,将改进的自适应遗传算法应用到MIMO雷达阵列优化设计,通过稀疏栅格编码,采用同时考虑副瓣电平与波束宽度的双适应函数,使优化得到的MIMO雷达方向图具有更好的综合性能,更利于实际工程应用.最后仿真实验结果进一步验证了本文改进算法的有效性.     

一种基于MCS信息的白适应MIMO机制选择算法

文章讨论了在时变无线信道下多天线无线通信系统中MIMO机制的选择问题，并提出一种基于调制编码（Modulationand Coding Scheme，MCS）信息的MIMO机制选择方案。该方案通过对MCS信息进行统计和分析，自适应的选择MIMO机制以获得最大吞吐量。与已有MIMO选择方案相比，该算法不仅仍能准确地选择出合适的MIMO机制，而且易于实现，更容易应用于实际系统中。     

频分MIMO雷达分解迭代稳健自适应波束形成算法

频率分集雷达因其独特的距离依赖波束特性而受到广泛关注。针对频率分集雷达稳健波束形成问题,本文建立了二维频分子孔径MIMO(FDS-MIMO)雷达阵列信号模型,理论导出了基于等效载频的权向量分解解析解,提出了一种分解迭代的稳健自适应波束形成算法。为解决距离依赖波束栅瓣导致的周期性输出信干燥比(SINR)损失的问题,进一步提出了一种沿平面阵两方向互质的频率偏置方案。仿真结果表明,与传统算法相比在导向矢量存在失配的情况下,本文所提方法能够有效抑制输出SINR周期性损失,且具有计算复杂度低,训练样本需求少,抗导向误差失配稳健性强等优点。      

An SVD-Aided Efficient Bit-Loading Algorithm for MIMO Transmission Over Spatially Correlated Channels

This paper proposes an efficient bit-loading algorithm for Multiple-Input-Multiple-Output transmission over spatially correlated channels with perfect Channel State Information at both link ends. Based on water-filling principle, the algorithm does not assume the well-known gap approximation and accounts for the spatial correlation effects through the initial bit allocation. The result is the optimal distribution of bits and power over the eigenmodes for multiple antenna systems. We report the performance evaluations in the presence of spatial correlation in order to illustrate the efficiency and the robustness of our bit-loading algorithm in realistic environments. The simulation results demonstrate that our algorithm leads to significant improvements. In addition, these results show that our algorithm achieves the maximal diversity order, as well as exhibiting a high extra coding gain.