一种有约束的自适应LMK时延估计算法

提出了一种有约束的自适应LMK时延估计算法,该算法的代价函数根据估计误差的峭度选取,算法直接对时延进行估计,不需进行插值运算.最后用实测的直升机辐射的噪声数据进行了仿真,表明新算法具有更快的收敛速度.     

一种基于高阶累积量的新变步长的自适应谱线增强方法

从减小高阶累积量计算量出发，综合变步长算法和极性算法的优点，提出了基于高阶累积量的能量幂函数型变步长极性迭代自适应动态谱线增强新方法，该方法用输入信号的能量幂函数作变步长来改善跟踪性能，用非输入信号（由输入信号构成的函数）的符号或极性来减小高阶累积量的计算量。仿真表明，该方法具有良好的抑制高斯噪声、增强谱线和跟踪时变信号的性能。     

基于嵌入式Linux的NTP协议的实现

在分析基于Linux操作系统的NTP协议实现过程的基础上,通过构造NTP Packet协议包、计算包交换的往返延迟Ad和对Flag值大小的设定,建立了基于嵌入式Linux的时间同步与校准系统.文中应用相对简单的程序,提高了时间校正的精准度,并且由于嵌入式Linux程序的可移植性,扩展了NTP协议的使用范围.     

水声信道盲均衡的最小平方峭度恒模算法

用误差信号峭度定义了平方峭度代价函数，提出了盲均衡器权系数更新的最小平方峭度恒模算法，该算法更新方程中含有的误差信号峰度因子有效地消除了高斯性误差信号的影响，加快了收敛，减小了收敛后的均方误差和码间干扰。用负声速梯度水声信道，对算法的性能进行了仿真研究。结果表明：该算法在收敛速度，收敛后的均方误差及码间干扰等方面的性能优于常数模算法与最小平均峭度恒模算法。     

基于混沌系统的正交小波变换盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,将正交小波变换与混沌通信理论相结合,提出了一种基于混沌通信系统的正交小波变换盲均衡算法(CS-WT-CMA)。该算法充分利用了混沌映射的伪随机性、遍历性、相关性以及无限宽带功率谱等特点,将混沌调制系统用于产生宽带混沌信号,使用混沌信号作为载波,在调制的同时直接对发射信号进行扩频,从而降低了信道输入信号的自相关性,更好地抑制了码间干扰和多径衰落;同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,并作能量归一化处理,降低了信号的自相关性,从而有效地加快了收敛速度。水声信道仿真结果表明,与正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)相比,该算法收敛速度更快、稳态误差更小。     

基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法

常数模算法(CMA)收敛速度慢,初始权向量的确定缺乏理论依据,容易陷入局部极小值.针对这些问题,在正交小波变换盲均衡算法(WT-CMA)的基础上,提出了基于混合遗传优化的正交小波变换盲均衡算法(GAWT-CMA).该算法在常规遗传算法的父代和子代之间嵌入WT-CMA形成混合算法,利用遗传算子的全局收敛性进行宏观搜索,用...     

差分空时系统的天线选择算法

一般的天线选择算法都需要信道状态信息,根据信道参数选择天线.然而,估计多输入多输出(MIMO)系统的信道参数大大增加了系统复杂性,而且,在快衰落信道中,信道估计是很困难的.基于正交空时编码和接收信号向量的范数,提出了非相干的天线选择算法(NON-AS),不需要估计信道,并将算法应用于差分空时系统.性能分析和仿真结果表明,在高信噪比情况下,NON-AS算法能实现和完全复杂性系统同样的分集增益.     

地球同步轨道卫星信道模型分析及实现

为研究地球同步轨道卫星信道的传播特性,依据星地链路空间分布情况,研究了自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径及阴影对信道链路的影响;根据天气状况的"好"与"坏",提出了地球同步轨道卫星信道的Rice模型和Suzuki模型,并用两状态Markov巧妙地联系在一个动态模型中,以反映天气变化带来的状态之间的转换;最后设计了信道模型的实现方法。仿真结果表明,所提模型仿真数据与实测数据具有很好的一致性。     

基于正交小波变换的多模盲均衡器设计与算法仿真研究

针对常数模算法(CMA)收敛速度慢与剩余误差大的缺点,在基于正交小波变换CMA算法(WT-CMA)基础上,提出了一种新的基于正交小波变换的多模算法(WT-MMA).该算法将正交小波变换和多模算法(MMA)相结合,通过归一化正交小波变换来加快收敛速度,同时采用多模算法以减小剩余误差.用水声信道对算法的性能进行了仿真,结果表明,与CMA及WT-CMA算法相比,WT-MMA算法具有快的收敛速度且小的剩余误差.同时,文中还给出了均衡器的正交小波表示以及正交变换矩阵的表示.     

水声信道并行软判决盲均衡算法

在水声通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰,必须进行信道均衡.文章在超指数迭代算法(SEI)的基础上,引入软判决思想,提出了一种基于SEI算法的分数间隔并行软判决盲均衡算法(FSE-SEI-SDD).计算机仿真结果表明,该算法相对于传统的常数模算法(CMA)和SEI算法,获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值.