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星基广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)系统覆盖空域广,星载接收机所接收的信号信噪比低、信号间的功率差异小,ADS-B报文在接收机处的冲突更加严重,对信号分离算法提出了更高要求。针对基于负熵的快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)算法存在的局部极大值和收敛依赖于初始权值的问题,在FastICA算法中引入了松弛因子,采用松弛改进的 FastICA算法对星基ADS-B信号进行分离。阐述了松弛改进FastICA算法对星载ADS-B接收机接收到的混合信号进行分离的机理,并进行了仿真实验,通过相关系数、迭代次数和误码率比较了松弛改进FastICA算法、经典FastICA算法和投影算法的性能。仿真结果表明,松弛改进FastICA算法能更有效地分离星基ADS-B混合信号。 相似文献
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为了抑制脉冲噪声对电力线正交频分复用(OFDM)通信系统的影响,最常用的方法之一是在接收端OFDM解调器之前前置一个置零非线性单元,即传统置零法。然而,由于引入了非线性失真,其性能并不理想。针对传统置零法引起的非线性失真问题,提出了一种基于迭代消除非线性失真的改进置零法。首先,对接收到的时域OFDM信号进行脉冲噪声检测和置零处理;然后,在频域利用已检测的符号来重构时域置零处理引入的非线性失真,并通过迭代提高重构的准确性;最后,从频域接收信号中减去重构的非线性失真。仿真结果表明,所提改进算法与传统置零法相比,有非常大的性能提升,增强了电力线OFDM通信系统对脉冲噪声的抵抗能力。 相似文献
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针对电力线通信(PLC)正交频分复用(OFDM)系统存在频率掩码和频谱资源利用率低等问题,提出将正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)技术应用到PLC系统中。该技术通过选用频率选择性较好的滤波器来抑制带外干扰,且不需要循环前缀,但是OFDM/OQAM系统在PLC频域复数信道下会产生严重的自干扰,传统的均衡算法并不能有效地消除OFDM/OQAM系统的固有干扰。针对这种情况提出了一种基于信道相位预处理的均衡算法。该算法的思想是让接收信号乘以一个信道相位调整因子,使等效信道的虚部尽量小,以此来减小接收信号中的干扰分量。仿真结果表明,与传统的均衡算法相比,所提算法在误比特率为1.0×10-6时可以获得0.5dB的性能提升。 相似文献
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针对现有大型电子信息系统中同平台接收设备受到同平台发射设备的发射干扰情况
,研究了可对消发射设备干扰的射频干扰对消技术。分析了射频对消技术的理论模型,
提出了射频对消技术的系统设计方案,重点研究了信号调整、信号检测和系统控制3个主要
单元的设计和系统控制算法。系统仿真结果验证了该系统设计方法的正确性。该系统设计方
法可用于进行后续的样机研制。 相似文献
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针对星载船舶自动识别系统(AIS)的含噪复值信号盲分离算法分离效果不佳的问题,提出了改进的复值快速独立分量分析算法(FastICA)。该改进算法针对混合信号数目大于源信号数目的超定情况,对含噪混合信号的协方差矩阵进行特征值分解,利用其噪声对应的几个较小特征值估计噪声方差,修正白化矩阵,再应用Huber M估计函数优化该算法的目标函数。实验结果表明,运用该算法信号均方误差(SMSE)变小,信干比(SIR)变大,提高了信号的分离性能;同时,优化后的目标函数使算法具有良好的稳健性。 相似文献
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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。 相似文献
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为了在TD-SCDMA上行链路传输中获得更高的频谱利用率,提出了一种上行链路的发送和接收方案。发送端采用准同步CDMA加QAM调制,扩频序列采用优选相位的Gold序列,该序列在一定时延范围内具有良好的互相关性。接收端采用串行干扰抵消的方法去除或抑制很严重的多用户干扰,该方法实现简单,适合瑞利衰落信道。仿真结果说明采用这种发送和接收方案后,在应用智能天线抑制多径后,只要用户间的时延控制在3/8个chip之内,误符号率(SER)性能就几乎与单用户界(SUB)一致,频谱利用率可以达到4 bit/s/Hz。 相似文献
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排序串行干扰消除(Ordered Successive Interference Cancellation,OSIC)是多输入多输出无线通信系统中一种重要的信号检测技术。为了降低该算法的计算复杂度,首先提出了基于信号可靠性判决的排序串行干扰消除算法,根据所设计的信号可靠性判决(Signal Reliability Decision,SRD)结构的判决结果选择不同的方法消除信号间的干扰。为了进一步提升SRD-OSIC算法的检测性能,提出了局部最优(Local Optimized,LO)的LO-SRD-OSIC算法。仿真结果表明,SRD-OSIC算法仅需要传统OSIC算法一半的复杂度就能获得相近的误码率性能。不仅如此,当LO-SRD-OSIC算法与SRD-OSIC算法的计算复杂度相同时,LO-SRD-OSIC算法可以获得额外3 dB的误码率性能增益。 相似文献