一种适用于多发多收数字信道的盲估计算法

对可用非高斯过程表征的多发多收(MIMO)数字信道,在信道接收端应用粒子群算法,得到信道均衡器输出的初始估计,将此估计值应用到基于高阶统计量的MIMO信道逆滤波器(HSB-IF)算法,得到MIMO系统信道冲击响应函数,从而完成对MIMO数字系统的盲信道估计。同时利用了信号的时间分集信息和空间分集信息,与仅利用信号空间分集信息的HSB-IF算法相比,信道估计结果相对于实际信道的归一化信道误差更小,且在小信噪比情况下有更好的全局收敛特性。     

MIMO—OFDM系统信道盲均衡

针对多输入多输出正交平分复用系统(MIMO—OFDM)，提出矢量简化星座算法(VRCA)进行盲均衡。VRCA有效地对MIMO—OFDM系统进行均衡的同时，能够补偿信道造成的相位旋转。该算法解决了经典恒模算法(VCMA)无法解决的盲均衡相位旋转问题，且算法收敛快速，为MIMO—OFDM系统接收信号的正确判决做好准备。     

基于EXP_NLMS算法的MIMO自适应均衡器设计方法

MIMO自适应均衡器的作用是通过校正和补偿时变信道来减少码间干扰,因此通过智能算法来优化其控制参数的方法十分必要.本文对基于指数函数的变步长LMS(EXP_NLMS)算法进行了研究,并将其应用到MIMO自适应均衡器设计中,用于控制参数的智能自适应更新.通过基于归一化最小均方(NLMS)算法和EXP_NLMS算法的MIMO自适应均衡器性能进行仿真和对比分析,得出结论,针对MIMO自适应均衡器的设计,EXP_NLMS算法相比NLMS算法收敛速率更快,收敛后更加稳定,效果更好.     

一种交叉极化干扰对消算法设计

极化复用有助于提高无线电频谱的利用效率,但是在其使用中必须配合采用极化干扰对消(XPIC)措施。本文提出了一种XPIC的IP核算法设计,该算法采用的均衡器结合了LMS(最小均方根)和CMA(横模算法)的优点。仿真结果表明,该算法收敛速度快,稳定性高。根据该算法设计的IP核已成功应用于移动通信基站微波互联SoC芯片中。     

下行4×2 LTE系统中混合MIMO传输模式的均衡器设计及其系统性能仿真

为了能给实际下行LTE系统接收器设计提供有效的先验信息,考虑下行4×2高阶MIMO天线配置,首先给出了LTE系统下行混合M IMO传输模式的接收信号模型,并且根据MMSE准则和MRC准则分别设计出不同均衡器来抑制这种混合干扰;同时为了提高系统仿真效率,推导出了基于信道响应矩阵随机扰动的信干噪比修正公式。最后通过仿真给出混合MIMO传输模式下,不同模式目标用户的吞吐量变化曲线,结果表明,MMSE均衡器相比MRC均衡器有更大的性能增益,对实际LTE系统的性能分析有较高的参考价值。     

抑制α稳定噪声的改进常数模盲均衡算法

为了改善α稳定噪声环境中盲均衡器的性能,文章提出一种改进常数模盲均衡算法(MAEC-CMA)。对均衡器输入信号进行软限幅,并对原自适应误差受限常数模盲均衡算法(AECCMA)的误差信号进行非线性变换,有效地抑制了α稳定噪声的影响。采用2种水声信道,在高斯噪声与α稳定噪声的情况下对算法进行了计算机仿真。结果表明:在高斯噪声环境中,MAECCMA算法与AECCMA算法具有相似的性能,相对于常数模(CMA)算法和归一化最小平均绝对偏差(NLMAD)算法它具有较快的收敛速度;在α稳定噪声环境中,文中提出的MAECCMA算法性能优于其它3种算法。     

用于MIMO OFDM系统的定时同步算法

提出了一种用于多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统的定时同步算法。算法利用恒幅零自相关码（CAZAC）的自相关特性及自反特性生成用于定时同步的训练序列,在接收端采用对称相关器计算接收信号相关值以确定定时位置。仿真结果表明,本算法无论是在集中式MIMO系统或是分布式MIMO系统中都能有效的进行定时同步,尤其用于分布式系统时,新算法能更有效的估计出天线间的延时。     

一种混和型盲均衡算法

盲均衡器在通信系统中有着重要的作用,但一般的盲均衡器存在收敛速度慢的缺点。文中以广泛使用的CMA (Constant Modulus Algorithm)为基础,提出了一种混和型盲均衡算法,不仅提高了收敛速度,而且减小了收敛后的剩余干扰,使均衡器收敛后不必切换到普通均衡方式。     

分数间隔常模盲均衡算法及其性能分析

文章介绍了基于分数间隔均衡器结构(FSE)的常模算法(CMA)，讨论了该算法的基本特性及信道特征、信源分布和噪声对算法收敛性能产生的影响。     

MIMO系统中码速率约束下的联合收发优化

从实际的通信要求出发,在给定发射功率和传输码速率条件约束下,对多入多出(MIMO)空间复用结构进行优化,提出了1种新的MIMO系统联合收发算法,从而使得整个系统误码率最小. 该优化方法通过优化后的收发滤波器将整个MIMO系统分解为多个独立并行子信道,然后将简化后的Fischer加载算法应用到该MIMO空间复用系统中,进而求出在这些子信道上进行最优功率分配的算法. 从而实现码速率约束下的联合收发优化. 分析和仿真结果一致表明,在同一MIMO空间复用系统中,在相同的信噪比情况下,码速率越低系统的误码性能就越好. 而当码速率相同时,收发天线数目越多系统的性能就越好.     

MIMO系统中基于加权公平队列的空间复用多用户接入调度算法

多入多出(MIMO)系统利用多个发射和接收天线可以取得空间复用的效果.传统的加权公平队列WFQ虽然给每个用户提供了公平的接入信道机会,但是并没有利用MIMO系统空间复用的优点,系统容量并没有得到改善.针对这个问题,提出了一种新的基于加权公平队列的空间复用多用户接入SMMA调度算法,将上层的公平调度策略和物理层的优化天线分配相结合.最后通过仿真,将传统的WFQ算法和基于WFQ的空间复用多用户接入调度算法进行比较.仿真结果证明SMMA-WFQ算法不但给每个用户提供了公平的接入信道机会,而且提高了系统容量.     

MIMO系统采用不同准则的均衡器性能分析

分析在不同离散时间信道下和同一离散时间信道不同的抽头下ZF和MSE线性均衡器的均衡效果,将两种准则应用于多输人多输出（MIMO）系统均衡中,与最大似然（ML）检测和基于球形译码算法（SD）的检测做比较。理论和仿真结果表明：线性均衡器能降低符号间串扰,并且抽头数越多均衡效果越好,但当抽头数达到一定值时,均衡效果的进一步改善不大。MIMO系统中基于MSE准则的判决反馈均衡器优于线性均衡器,SD算法可用较少的计算量获得最接近ML检测的性能。     

基于可变种群遗传算法的MIMO直接盲多用户检测

本文研究了遗传算法在MIMO系统中直接盲多用户信号检测问题,通过分析遗传算法种群的构成对算法收敛速度和性能的影响,本文提出了一种基于可变种群的改进遗传算法,测试函数的计算表明,与传统的遗传算法相比,改进的算法能够以比较快的速度收敛到全局最优解,利用改进的算法对MIMO系统的直接盲多用户信号检测的仿真结果也进一步表明了算法的有效性。     

基于频域分量最大比合并的多天线信号合成算法性能分析

通信信道的频率选择性衰落特性和信道噪声都会严重影响信号的接收质量。基于频域分量最大比合并的多天线信号合成算法(FMRC)对多路信号在频域加权合成,能够提高合成信号信噪比,实现频率选择性衰落信道下低信噪比信号的有效接收。文章针对该算法的理论性能,对合成信号均衡处理,分别推导了线性均衡器和判决反馈均衡器输出均方误差的理论表达式;证明了该算法与空间分集均衡器(SDE)在性能上的等价性。仿真实验表明,FMRC与SDE性能是一致的,但是在高信噪比下,当单路信道存在深衰落时,FMRC算法通过合成能够改善单路信道的深衰落特性,均衡器输出均方误差性能较SDE更优。     

RLS算法智能天线空时联合均衡技术

建立了一种空时信号传输模型,分析对比了递归最小二乘(RLS)和最小均方误差(LMS)两种算法后,提出了一种基于RLS算法,由智能天线和时域均衡器组成的采用后馈滤波器的空时联合均衡器,仿真结果表明,在多径衰落信道下该方法能有效改善系统抗干扰能力,算法简单且易于实现。     

无循环前缀SFBC-OFDM系统的Turbo均衡

为了提高传输效率,对无循环前缀(CP)的空频分组码正交频分复用(SFBC-OFDM)系统进行了研究,提出一种基于软信息反馈的Turbo均衡算法. 同时提出了符号间干扰删除、软循环重构、对角化SFBC译码以及MMSE频域均衡器,通过多次迭代抑制系统中出现的各种干扰. 仿真结果表明,该算法可有效改善无CP的SFBC-OFDM的误码性能.     

星载多发多收SAR多维编码波形设计与分析

多发多收合成孔径雷达(MIMO SAR)解决了传统SAR存在的高分宽幅矛盾。为提高MIMO SAR对通道之间干扰能量的抑制能力,采用多维波形编码技术进行系统设计,并研究了MIMO SAR的波形设计问题。针对两种新型信号形式：正负线调频信号及正交频分复用调制线调频信号,与短时移正交信号(STSO)进行对比分析及成像实验验证。根据MIMO SAR多个孔径同时发射信号、多个孔径同时接收回波的特点,结合多维波形编码技术进行回波处理。在俯仰维,利用数字波束合成技术进行多个子测绘带的划分,实现大测绘带成像;在方位维,利用多通道重构算法将周期非均匀采样的回波恢复为均匀采样,实现高分辨率成像,在此基础上开展新体制SAR发射信号的设计与成像实验验证。实验结果表明,较之其他两种信号,STSO信号的峰值旁瓣比、积分旁瓣比及分辨率等性能最优,对模糊能量抑制更为彻底,在MIMO SAR中性能良好,与传统SAR的性能近似。STSO在MIMO SAR体制中具有良好聚焦性能,且各项成像指标良好,在一定程度可降低系统设计的复杂度。     

天线选择算法在分布式MIMO系统中的应用及影响

对分布式多输入多输出(MIMO)系统的上行接收天线选择算法进行了研究,比较了最优算法、递减算法、递增算法和基于最大范数的天线选择算法在分布式MIMO系统中的性能,并分析了天线选择技术对分布式MIMO系统性能的影响。     

一种分布式MIMOOFDM系统的多参数估计方法

对分布式多输入多输出正交频分复用（MIMO OFDM）系统中的多频偏多信道估计问题进行研究,提出一种基于多项式求根和迭代干扰消除的多参数联合估计算法。该算法利用导频将多维搜索函数简化成多个一维搜索函数,通过泰勒级数将一维搜索函数转换成闭合的多项式形式,求多项式的根来获得频偏,利用迭代干扰消除进一步得到频偏和信道的迭代估计。仿真结果表明,提出算法适用于通信环境较为复杂的多径衰落信道和广泛应用的OFDM信号分析,与现有算法相比,估计精度高,性能较好,可以达到近似最大似然的最优解。     

一种新的恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法

载波频偏(CFO)的存在直接影响正交频分复用(OFDM)系统的性能,为了提高CFO的估计精度,提出一种新的适用于恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法。该算法假设连续两个OFDM符号之间的信道变化缓慢,根据相邻OFDM符号各子载波的信号功率差建立代价函数,通过使得代价函数最小化完成CFO的盲估计。通过理论分析获得了该代价函数的闭式解,从而达到有效降低算法复杂度的目的。仿真结果表明:所提算法在高信噪比下与经典算法相比具有较高的估计精度,且对信道阶数变化具有鲁棒性。