基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.     

基于遗传算法的盲源分离算法

针对现有盲源分离算法的性能依赖于对比函数选择的现象,提出了一种基于遗传算法的盲源分离算法,该算法直接从信号的样本序列中估计出信号的概率分布,解决了信号间互信息的求解问题.通过遗传算法最小化信号的互信息,实现了对线性混叠信号的分离.对模拟信号的分离结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,同时与快速独立分量分析算法相比,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖,因而对亚高斯和超高斯信号的混合信号表现出更加优异的分离能力.     

离散Hopfield实现多值信号盲检测

传统神经网络算法局限于二值神经网络,无法解决多值信号盲检测问题。提出了基于离散Hopfield网络直接盲检测多值信号的两种算法,构造了4电平的离散激活函数。本算法不依赖统计量,建立直接盲检测发送信号的优化性能函数,利用离散Hopfield网络直接盲检测多值信号。给出新的适用于多值离散Hopfield神经网络的能量函数和网络权矩阵,理论证明该网络具有很好的稳定性。仿真结果表明本算法能快速收敛到真平衡点,盲检测效果好,适用于随机信道。     

基于MCC-PAST算法的直扩信号PN码序列盲估计

针对在脉冲噪声环境下的直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用最大熵准则投影逼近子空间(MCC-PAST)算法和滑窗技术相结合的PN码盲估计方法。该方法利用最大熵准则,实现了在脉冲噪声背景下对扩频信号的特征进行稳定快速的追踪。通过对迭代过程中的特征子空间进行梯度估计,实现了可变遗忘因子(VFF)的自适应更新,使得权值的收敛精度和收敛速度得到了同时的优化。算法数据存储量小,复杂度低,易于硬件实现和实时数据处理。仿真结果表明,在脉冲噪声环境下该方法对PN序列估计的正确率和稳定性优于传统方法。     

基于盲源分离的多用户检测算法

本文针对CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,将噪声数据的定点ICA算法应用到多用户检测中,实现了多用户信号的分离。通过matlab实验仿真比较了盲自适应检测算法与本文算法的性能,结果表明本文算法收敛速度很快,可以很有效地克服多址干扰,抑制远近效应。     

基于遗传算法过程信号的盲分离

盲分离神经网络算法存在着容易限入局部极小点、收敛速度慢的缺点。提出采用遗传算法优化盲分离神经网络权值的初值,将遗传算法与HJNN结合形成GA－HJNN算法,可迅速得到最佳盲分离神经网络的权值矩阵,实现对过程信号的去噪,通过实验对2种算法进行了比较。     

基于复值多态连续Hopfield网络的MPSK信号盲检测

为实现多进制相移键控（M ary quaternary phase shift keying,MPSK）信号的直接盲检测,给出一种直接盲检测发送信号的性能优化函数,进而提出一种新的复值多态连续激励函数形式来提高网络性能,并设计出一个新的能量函数来分析网络的稳定性,以求利用复值Hopfield神经网络来解决直接盲检测发送信号性能函数的优化问题。计算机仿真结果表明,与子空间算法等经典算法相比,新方法具有较好的收敛性,能有效实现相移键控信号盲检测。     

基于最大峰度准则和判决引导的短波信道盲均衡算法

通过研究短波信道中的Watterson模型,将线性系统盲均衡中的最大峰度准则与输出信号的判决引导均方误差相结合,作为短波信道的盲均衡算法．针对传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛问题,提出利用实数编码的遗传算法对准则函数进行最优化搜索．仿真实验表明,该算法收敛速度快和精确度高,能够大大提高均衡后的输出信噪比．     

基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法

提出了一种基于二阶循环统计量的直接盲MMSE均衡算法。该算法利用接收信号的二阶循环平稳性,依据MMSE准则,不经过辨识直接均衡信道。由于利用了信号的周期循环平稳性,该算法可以实现非最小相位系统的盲均衡。仿真实验表明,与基于子空间的盲均衡算法和基于CMA的盲均衡算法相比较,该算法运算复杂度低、收敛速度快、且不会陷入局部最优点。此外,由于该算法不经过辨识直接均衡信道,所以受信道阶数误差的影响较小。     

基于分组简化粒子群算法的盲源分离

传统盲源分离算法普遍存在收敛精度低和易陷入局部最优的缺点,针对上述问题,提出将蛙跳算法的分组思想应用到盲源分离算法中.该分组思想是将整个粒子群分为多组子群体,每组粒子在进行组内寻优的同时进行全局寻优,从而增加了粒子之间的差异性,可以有效避免早熟收敛.该算法以负熵为目标函数,通过对分离矩阵进行调整,使各个信号分量之间相互独立,从而完成对瞬时混合信号的盲源分离.实验仿真结果表明,提出的算法与基本的粒子群盲源分离算法相比,能有效避免早熟收敛并进一步提高收敛精度和算法的稳定性.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于动量项前馈神经网络盲均衡算法

针对基于前馈神经网络的盲均衡算法中，BP优化算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点，提出了一种新的盲均衡算法，该算法结合动量项前馈神经网络与传统恒模盲均衡算法的优点，将以前权值的调节量用于当前权值的修改过程，降低了算法对于误差曲面局部极值点的敏感性。仿真结果表明，该算法可有效抑制网络陷入局部极小，防止振荡，加快盲均衡器的收敛速度。     

自适应均衡算法的盲均衡处理研究

基于中频信号的盲均衡算法,利用通信信号的周期平稳性,提出卫种代价函数,并推导了其盲均衡算法。计算机仿真表明,该算法有较好的收敛性能,克服了CM算法对相位不敏感的缺点。     

基于小波神经网络的航空通信盲均衡方法

针对航空通信信道中,多径干扰带来的信号畸变以及信道记忆效应所产生的码间干扰会严重影响通信质量,且现有的均衡算法由于收敛速度较慢无法适应高速航空通信的需求。提出了一种利用均衡器输出信号构建反馈循环的小波神经网络盲均衡算法。该方法利用反馈循环来消除航空信道的记忆效应,并结合小波神经网络时频局域性的特性来消除航空信道的多径效应和信号畸变所产生的码间干扰。仿真结果表明,该方法可以有效提高盲均衡算法的收敛速度,并使输出的信号星座图更加清晰与紧凑,有利于码间干扰的消除,具有一定的实际应用价值。     

利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法研究

针对传统恒模盲均衡算法收敛速度慢、固定步长条件下收敛速度和收敛精度之间存在矛盾的缺陷,提出了一种利用记忆梯度法改进的变步长恒模盲均衡算法。用记忆梯度算法替代最速梯度下降算法实现对恒模盲均衡中均衡器权值的调整,充分利用当前和前面迭代点的梯度信息,同时利用梯度信息变化率作为学习步长调整因子。新算法有效地提高了算法收敛速度,与共轭梯度法和拟牛顿法等改进算法比较,具有较低的计算复杂度和更好的均衡性能。计算机仿真证明了这一算法的有效性。     

基于误差峰值的改进型CMA盲均衡算法

针对CMA盲均衡算法的缺点,提出一种基于误差峰值的改进型CMA盲均衡算法。该算法把CMA盲均衡算法更新方程中的迭代步长由原来的固定值改成可变值,从而进一步提高了CMA盲均衡算法的收敛性。仿真结果表明,与CMA盲均衡算法相比,改进型CMA盲均衡算法具有更好的均衡效果和收敛性能。     

二电平PAM系统盲均衡的一种新方法

根据数字通信码间干扰的数学模型，提出了一种解决盲均衡问题的新方法，该方法计算复杂程度低，易于实现实时处理。文中给出了计算机模拟结果。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

一种基于模糊神经网络的盲均衡算法

提出一种新的基于模糊神经网络的盲均衡算法,它利用盲估计算法与模糊神经网络相结合的原理,先对通信信道进行盲估计,利用得到的信道特性来估计FNN盲均衡器中的隶属函数中心与宽度初值。传统算法中,中心与宽度的初值设定由专家提供,会有一定的偏差。本算法利用信道特性来估计隶属函数的初值,有效地避免了人为确定初值的不确定性。同时本算法克服了原有盲均衡算法反卷积计算量大的缺点。仿真结果证明本算法与同类算法相比,收敛速度加快,误码率减小。