基于矢量消息传递的迭代均衡

在迭代均衡中,通过计算后验概率密度求解输入信息可以被视为一个广义线性回归问题。为解决此问题,采用了一种名为广义矢量消息传递的新算法。该算法与之前的广义消息传递算法相比,可以适用于包含任意分布的输出。使用该算法的检测器中,包含一个内部软均衡器和软分块交织器,原理与软均衡器和软译码器的消息传递类似,其按照迭代算法逐块交换外信息,从而改善均衡器的性能。通过对该算法的性能分析,提出增加半自适应的阻尼系数来保证内部软均衡器和交织器的独立性。对改进后的算法进行性能分析,结果表明其计算复杂度和低信噪比条件下性能均优于逐符号的迭代均衡以及广义消息传递算法的迭代均衡。     

MB—OFDM UWB系统中基于信道缩短的信道估计

在MB-OFDM超宽带(UWB)系统中,针对循环前缀(CP)长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题,提出一种基于信道缩短的信道估计方法。首先采用发送信号插入梳状导频的方式,利用无约束最优准则,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真结果表明,在信道最大多径延迟大于CP长度时,该算法具有更优的性能。     

一种低复杂度聚类估计MLSE均衡器

给出了一种新的聚类估计最大似然序列均衡器(CBSE),避开了传统MLSE均衡需要估计信道脉冲响应(CIR)和卷积运算,由接收信号估计聚类中心,同时利用聚类中心之间的对称性,仅需估计其中部分中心,其余中心可通过简单运算获取,从而在缩短训练序列的同时减少了运算量.仿真表明,新方法在取得与RLS均衡器相近收敛性能的同时,计算量比LMS均衡器小.     

用Laguerre滤波器实现多径衰落信道自适应均衡

提出了一种衰落信道自适应均衡的新方法。该方法基于Laguerre滤波器结构，采用最小二乘估计估算滤波器极点，通过RLS算法实现自适应过程。仿真结果表明，由于Laguerre滤波器同时具有FIR和ⅡR结构的特点，在信噪比低、信道多径条件复杂的情况下，可以获得比通常的线性自适应均衡器和决策反馈均衡器更好的抗符号间干扰的效果；同时，Laguerre滤波器结构的稳定性有效地减少了差错传播的发生。     

一种MB-OFDM系统中改进的盲自适应信道缩短算法

针对MB-OFDM(多频带正交频分复用)系统中Merry算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的盲自适应信道缩短算法.利用RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了算法的收敛性和鲁棒性.同时提出一种最优初始化算法,提高了算法的收敛速率.仿真结果表明对于具有很强时变性的超宽带信道,该算法在收敛性和稳健性方面都具有良好的性能.     

一种基于平均周期图的频域信噪比估计算法

在信噪比估计算法中,频域估计法是一种经典算法。为了降低算法复杂度并在低信噪比条件下准确估计,在频域估计法的基础上,结合平均周期图的思想,通过分段运算、累加合并的方法,给出一种改进的频域信噪比估计法。仿真结果表明,在实际信噪比为\[-16 dB,-6 dB\]时,估计均方误差不超过0.4 dB;通过与最大似然法仿真对比可知,该算法不受多普勒频移影响,应用范围更广。同时,该算法运算量少,复杂度低,易于在工程中实现。     

基于JUMMSE准则的前向分数间隔判决反馈均衡器

研究了前向分数间隔判决反馈均衡器的原理与结构，并推导了基于联合无偏差MMSE(JUMMSE)准则设计的最优解。文中讨论了均衡器长度对误符号率(SER)性能的影响。仿真结果表明，在较高的信噪比、选择恰当的均衡器长度时，这种均衡器对于高频信道的均衡效果是显著的。     

一种快速,低运算量的信道辨识算法

在离散多音频（ＤＭＴ）系统中，保证通信正常进行的关键之一是完成收发信机的时域和频域均衡器的正确设置。一般的均衡器训练算法计算量较大。为了降低对计算量的要求，同时保证的精确度，本文提出一种基于信道辨识的均衡器训练算法。该算法将信道等效为一个ＡＲＭＡ（自回归滑动平均）模型，应用正交最小二乘法（ＯＬＳ）可快速估计出这个ＡＲＭＡ模型的阶数和参数，同时也就得到了均衡器系数的值。实验结果证明，本算法计算量较小     

RBF神经网络在微波幅度均衡器设计中的应用

针对多谐振腔结构的均衡器其S参数测量数据库,提出了一种工程上实用的径向基函数(RBF)神经网络插值算法,介绍了该算法的主要思想,利用MATLAB软件给出了微波均衡器插值实例,并对其插值特性进行了分析和改进。计算和分析结果表明,该算法能在较高的插值精度条件下对数据进行有效的插值处理。该算法在微波器件的工程设计中具有一定的推广应用价值。     

基于最大似然估计的分集信号中频合成方法

为了降低分集信号合成时输入信号的信噪比要求,提出了一种分集信号的中频合成方法 。该方法利用最大似然估计和迭代算法,通过计算输出合成信号和输入分集信号的相关值获 得合成权值,在中频实现信号合成。仿真和实验结果表明,该方法放宽了输入信号信噪比要 高于解调捕获门限这一要求,能自动实现最大合成增益。     

低信噪比下互相关时延估计器的FPGA实现

在时延估计算法中,相关法是一种经典的算法。时域互相关法可用来进行整数倍和非整数倍采样周期的时延估计,即使是在极低的信噪比（SNR）条件下,利用较多的数据也能获得准确和稳定的估计结果。为提高时延估计分辨率,给出了一种采用sinc函数对信号进行非整数倍采样周期延时的相关估计算法,通过仿真比较了未插值、两倍插值法和sinc函数延时法的估计精度和计算量,证明sinc函数延时法性能最优。基于现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现的改进型互相关时延估计器能够实现在低信噪比下时延差的准确估计。     

离散采样偏差造成的信噪比损失分析与改善

分析了离散采样偏差造成的目标信噪比损失,提出采用幅度最大原则搜索获得采样位置偏差值,利用该偏差值在频域完成对采样偏差的补偿,从而改善信噪比的损失。讨论了该算法的应用条件,分别对强散射点目标和弱散射点目标情况进行了仿真,分析了随着信噪比变化该算法对信噪比损失改善的效果,验证了算法的有效性。算法具有较低的运算复杂度,因而在实际系统中易于实现。     

基于误差反向传播算法的OFDM系统频域均衡

提出用一种基于神经网络的均衡方法,并用误差反向传播(BP)算法对多层前馈网络进行训练.分析和数值仿真结果表明,基于BP网络的频域均衡方法有较好的均衡效果,并且复杂度不高.     

采用矩阵累乘的自相关矩阵构造

提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵,对其进行特征值分解后,表现出对噪声不敏感的特性,在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明,该方法应用在低信噪比的通信环境下,信号特征值不会被噪声湮没,解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。     

依据信噪比的雷达信号质量估计

在选取信噪比作为信号质量指标的增强技术领域中，针对如何准确快速对复杂交叠的雷达信号进行信噪比估计的问题，改进了子空间分解算法，并且在求解自相关矩阵特征值时引入了结构简单、迭代速度快的粒子群优化(PSO)算法。通过设置不同的电磁环境场景，分别验证了算法的有效性。对比分析表明算法在低信噪比条件下具有明显的优势，为检验信号增强技术的效果提供了有力支撑。     

离散周期Wigner-Hough变换及其检测性能分析

分析了周期Wigner-Hough变换(PWHT)进行离散化计算时,对线性调频连续波（LFMCW）信号 的检测性能 。通过推导高斯白噪声中LFMCW信号经离散化PWHT后信噪比处理增益表达式,分析了离散PWH T的弱信号检测性能。通过推导离散PWHT较离散Wigner-Hough变换(WHT)的检测性能优势表 达式,比较了离散PWHT与离散WHT算法的检测性能。仿真实验验证了离散PWHT的信噪 比处理增益具有准相干积累的效果,PWHT较WHT更优的检测性能。     

采用截断循环前缀的OFDM系统码元盲同步

为提高低信噪比下抗干扰能力,提出一种更加稳健的正交频分复用（OFDM）系统盲同步方案。所提方法不需要预先估计信噪比（SNR）信息,而是根据循环前缀（CP）和距离分析,进行定时偏移的盲估计。算法利用CP和对应码元尾部的相似性,在频域最小化码间距离。为减少计算复杂度,距离测量同样可在时域进行。为提高算法性能,剥离多径干扰,使用了截断CP技术。仿真结果表明,在SNR为0 dB时,算法依然可正确识别定时偏移位置,较以往基于CP的盲同步算法,所提方案在低信噪比下性能更加稳健。这使得所提算法更适合一些低SNR情况下的应用,如混合直接序列扩频技术的OFDM系统。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率，但低信噪比下估计性能不佳。针对此问题，提出了修正Kay算法。首先基于最大似然估计准则，推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数，进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵。实验结果表明，修正算法能够有效估计正弦波信号频率，与Kay算法相比，抗噪性更强。     

基于动态分组的球形译码算法

在MIMO信号检测中,采用最大似然算法可以使系统的误码率最低,但最大似然算法要搜索整个信号空间,计算速度相当慢。球形译码算法性能最接近最大似然算法,它通过减少需要比较的信号点可大大降低计算量。提出了动态分组的球形译码算法,对传统球形译码算法进行了改进。仿真结果表明,所提算法可以根据M IMO系统的需要进行动态调整,可在小信噪比时降低误码率,大信噪比时提高译码速率。