一种低复杂度的CPM信号最大似然块检测算法

为了降低连续相位调制(Continuous Phase Modulation,CPM)信号多符号非相干检测的运算复杂度，提出了一种低复杂度的最大似然块检测算法。该算法充分利用已判决输出的符号对检测过程中的符号向量取值进行约束，有效减少判决统计量计算时的运算量，进而降低算法复杂度。另外，该算法引入判决长度变量，通过调整单次检测时判决符号数使算法能够在检测性能与运算量之间灵活折中。仿真结果表明，提出的低复杂度检测算法能够适用于全响应和部分响应CPM信号，相比原最大似然块检测算法能够在不损失检测性能的前提下降低算法运算量至少50〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗，并且能够通过选择不同的判决长度提高算法应用的灵活性。     

一种降低FBMC-OQAM系统PAPR的低复杂度选择性映射算法

滤波器组多载波（FBMC）是第五代蜂窝网络无线接入技术重点考虑的对象之一，然而其存在较高的峰均功率比（PAPR）。通过分析FBMC-OQAM信号的重叠特性和信号功率分布特点，将传统选择性映射（SLM）方法加以改进，提出了一种比色散选择性映射（DSLM）方法更优的低复杂度色散选择性映射（LD-SLM）方法。LD-SLM方法用备选旋转矢量将当前数据块信号旋转，通过计算在当前信号周期\[T,3T\]区间内信号的PAPR来选取最优旋转矢量，并更新当前数据块信号，接着对下一个数据块信号进行同样的优化，直至所有的数据块都被优化。通过比较算法复杂度可知,LD-SLM算法相比DSLM算法降低了50〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗，仿真实验表明LD-SLM方法能有效降低FBMC-OQAM系统的PAPR。     

一种超密集网络基站分簇管理算法

为了降低超密集网络中基站管理算法的计算复杂度并提升基站的能源使用效率，根据用户密度、网络负载量等信息，提出了一种基于分簇的动态管理基站算法。该算法首先根据用户测量报告计算出理论最小需求基站数，然后对基站进行合理的网络分簇，最终通过粒子群优化算法确定基站休眠组合。仿真结果表明，与未进行分簇的基站管理算法相比，该算法可以降低约60〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗的计算复杂度，并能有效降低基站能源消耗。     

广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知（CS）信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出（MIMO）信道模型下,通过改进正交匹配追踪（OMP）算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。     

大规模MIMO系统中的一种自适应SIC检测算法

与传统系统相比,大规模多入多出（MIMO）系统能更加有效地提高频谱效率。利用传统的最小均方误差（MMSE）信号检测算法求解大规模MIMO系统,虽然检测结果接近最优,但是矩阵的求逆运算导致计算的复杂度非常高。提出了一种自适应排序干扰消除（SIC）检测算法,在逐次超松弛（SOR）迭代运算的基础上,通过干扰消除降低待检测矩阵的维度。通过仿真分析,得出所提算法的复杂度低于Jacobi、SOR检测算法,且在迭代次数较少的情况下,算法的误码率（BER）性能明显优于SOR检测算法。     

面向HEVC的Golomb-Rice编码参数自适应策略

为了进一步降低高性能视频编码(HEVC)的输出码率，针对基于上下文的自适应算术编码（CABAC），提出了一种改进算法。利用大尺寸变换单元（TU）和变换跳过模式系数块大值系数较多的特点，首先在32×32变换单元中，根据已编码4×4系数组（CG）系数值的分布特性，自适应决定下一个CG的哥伦布-莱斯(Golomb-Rice)初始参数值；其次，在变换跳过模式系数块中设置初始Golomb-Rice参数为1，再利用相邻系数的相关性，根据已编码系数绝对值大小自适应决定下一系数的编码参数值。实验结果表明，与HEVC标准算法HM16.0相比，所提算法能达到0.09〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗~2.75〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗的比特率下降，平均有效率90〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗以上，且峰值信噪比（PSNR）无损失，编码时间平均只增加了0.08%。与代表文献相比，所提算法平均节省0.49%比特率，PSNR平均提高0.01 dB。     

一种改进的大规模MIMO发射天线选择算法

为了降低天线选择算法在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统下的误码率和复杂度，以用户端接收的总功率为优化目标，提出一种最大化所有用户接收总功率的天线选择算法。该算法将优化目标函数转化为凸函数，并利用凸优化方法求得其有效解。仿真结果表明，所提天线选择算法与传统的最大和容量算法相比，具有较好的系统误码率性能，且运算复杂度低，但系统容量有所降低。     

一种改进的GMSK相干解调方法

利用Laurent分解方法可以将GMSK（Gaussian Filtered Minimum Shift Keying）信号表示成一系列脉冲幅度调制（Pulse Amplitude Modulation,PAM）信号之和的特性，对基于Laurent分解的GMSK信号次优化相干检测技术进行改进，多加入了一个PAM波形，调整了维特比检测分支度量的计算方法，并在不同相位关联长度下仿真分析了GMSK信号最优化、次优化和改进相干检测算法的误码率性能及实现复杂度。结果表明，与次优化检测算法相比，所提算法在不明显增加解调模块复杂度的情况下提高了解调误码性能。     

采用相位判决的低复杂度广义空间调制检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统中信号检测复杂度过高的问题，提出了一种基于相位判决的低复杂度检测算法。首先根据一种排序准则对天线组合进行排序，然后将排序后的天线组合中的符号向量依次通过基于相位判决的迫零(ZF)均衡器进行检测，最终得到星座调制符号和激活天线组合。分析和仿真结果表明，该检测算法可以有效缩小接收端的搜索范围，在提供与最大似然（ML）检测算法相近的误比特率（BER）性能的同时，计算复杂度降低了98%。     

基于嵌套张量模型的MIMO中继系统组合接收算法

目前在单向双跳多输入多输出（MIMO）中继系统中，基于嵌套张量模型的接收算法主要采用单步交替最小二乘（ALS）和KRF（Khatri-Rao Factorization）算法。在时变信道且实时性要求较高场景下，计算复杂度高是制约其应用的主要因素。为此，在对单向双跳MIMO中继系统建模基础上，提出了基于嵌套张量模型的双步组合接收算法。该算法通过对接收的数据张量进行重建，将符号估计和信道估计分离，充分利用ALS和KRF的算法优势，有效降低了计算复杂度。同时，对算法的可辨识性进行了分析。仿真结果表明，该算法保持了与传统嵌套PARAFAC的最小二乘（Nested PARAFAC ALS）算法的相同估计性能，在源天线个数变化时，计算复杂度降低了80%以上；在中继天线个数变化时，计算复杂度降低了50%以上。     

一种新的2CPFSK信号极化合成方法

针对低信噪比下连续相位调制信号的极化合成,提出了一种基于多符号检测技术的极 化合成新方法。通过把解调和极化合成作为一个整体进行处理,在基带上完成了通常在中频 上实现的极化合成过程,避免了连续相位调制信号在低信噪比下载波相位跟踪困难的问题。 仿真结果表明,该方法的合成效果与理论值之间的差距小于0.3 dB。     

基于噪声分布特性的脉冲信号自适应门限检测

通过分析数字脉冲信号幅度差分的概率分布模型，得到噪声的分布特性，并推导出用于脉冲信号检测的时域自适应门限。该门限可通过计算信号幅度差分绝对值的均值直接得到。该门限算法的第一个优点是门限值仅与噪声统计特性相关，与信号无关，可避免传统自适应算法中检测门限被强信号拉高，造成强信号附近的弱信号漏检问题;第二个优点是计算复杂度低，非常适合于实时性要求高而资源不足的现场可编程逻辑门阵列（FPGA）等硬件平台实现，为脉冲信号的实时捕获和后续的侦察处理提供支撑。     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中，最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能，然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题，提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引，接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证，剔除错误索引，缩小信号的搜索空间，最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明，与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比，所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能，能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。     

OFDM系统的多符号改进算法

针对OFDM训练符号同步算法中存在的大采样数据而导致捕获时间过长的问题。提出了一种多符号改进算法。该算法应用对多个符号等间隔取样并共轭相乘累加的方法，在采用小数目的采样数据时就可以取得较好的性能，同时缩短了定时捕获时间，克服了原来算法中存在的问题。最后，仿真表明该算法的有效性。     

一种AD9371宽带无线同步定时模块简化方法

在满带宽100 MHz条件下,AD9371的收、发采样频偏问题严重,不采用精确的同步定时模块时,在高斯白噪声信道下测试,误码率较调制误差公式erf值偏高。传统的Gardner定时同步算法虽能降低采样频偏,但Gardner算法的实现复杂度太高。针对这对性能和复杂度间的矛盾,给出了一种同步定时模块的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)简化实现方法。简化后的Farrow滤波器的乘法器与原始的Farrow相比减少50%,环路滤波器占用FPGA资源和传输时延比原环路滤波器都减少了50%以上。将简化后的同步定时模块在AD9371板卡上进行测试,结果表明简化后的同步定时模块与传统的Gardner同步定时模块性能在-30 dBm时误码同时降低到零,性能完全一样,证明此种同步定时方法的等效简化切实有效。     

自适应扩散算法的误差性能分析

为了分析分布式协作频谱感知认知网络中融合矩阵、步长等参数对自适应扩散算法的影响,对检测量估计误差性能进行了研究。给出了自适应扩散算法检测量的通用迭代公式,分析了检测算法的数据处理流程;推导了检测量估计误差向量的迭代表达式,利用网络瞬时均方偏差性能和各节点的稳态均方偏差性能评价融合矩阵参数对算法的影响。结果表明,不同的融合矩阵选取原则影响算法的检测性能,可以采用检测量误差估计的方法对算法参数进行研究。     

一种5G NR系统PSS叠加分段的定时同步算法

对于第三代合作伙伴计划(The 3rd Generation Partnership Project,3GPP)中的5G新空口(New Radio,NR)系统,同步信号检测算法的计算非常复杂,根据主同步信号的特性,提出了分段互相关与对应叠加的联合检测算法。该算法只对接收信号进行一次与本地主同步信号(Primary Synchronization Signal,PSS)序列之和的分段相关处理,即可得到相关峰值的位置,并检测到粗同步点的位置,进一步对粗同步点做局部互相关,根据最大峰值检测出精同步点,降低了计算的复杂度。对传统互相关算法、分段互相关算法和改进算法进行了理论推导和复杂度对比分析,结果表明,相对于传统互相关算法,改进后的算法有效降低了计算量,提升了抗频偏性能。