几种盲均衡算法的原理与仿真试验研究

介绍了几种恒模算法的改进算法。计算机仿真的结果表明,与恒模算法相比,多模算法和构造函数算法有较小的剩余误差和码间串扰以及更稳定的收敛效果。而构造函数算法,修正恒模算法和修正多模算法則克服了信道传输引起的相位模糊(相位偏移)。     

基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后有较大的剩余误差和相位模糊。在VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上进行了改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合两种新算法,新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进。最后,对该算法进行了仿真和性能分析。     

恒模类盲均衡算法研究

针对基本的恒模算法存在相位旋转和收敛速度慢等不足的问题,对几种性能优良的盲均衡算法一变步长恒模算法、分数间隔恒模算法和多模算法进行分析与仿真,并对各种改进算法的优缺点进行了分析说明,得到不同算法的均方误差曲线和星座图。     

双模式变步长解相关盲均衡算法研究

恒模算法(CMA)是一种重要的盲均衡技术,虽然能达到盲均衡效果,但是收敛后会有较大的剩余误差和相位模糊。在文献[3]中提出的VS-MCMA+DD-LMS算法的基础上做了进一步改进,提出变步长修正多模算法(VS-MMMA)和DD-LMS相结合,以及变步长解相关修正多模算法(VS-UMMMA)和DD-LMS相结合2种新算法,进行了仿真和性能分析,证明新算法在收敛速度和均衡误差方面均有明显的改进。     

瑞利衰落电离层信道的自适应盲均衡

研究通过具有加性高斯白噪声的瑞利慢衰落电离层信道的恒模盲均衡技术。著名的恒模算法(CMA)是一种重要的盲信道均衡方法。但是，普通恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足。采用一种修正恒模算法(MCMA)，该算法使修正的误差函数最小并且自适应学习率由接收序列即时调整。两种算法用8—PSK信号进行了盲均衡比较，模拟结果显示修正恒模算法比普通恒模算法的收敛速度快，符号间干扰(ISI)小，另外该算法均衡器输出具有既无相位旋转也无延迟等优点。     

基于恒模准则的盲均衡算法仿真

阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。针对恒模算法存在收敛速度慢和相位旋转等不足,对近年来出现的一些性能优良的基于恒模准则的盲均衡算法——变步长恒模算法、修正恒模算法和多模算法进行了分析与仿真,并对各种改进算法在不同调制方式下的优缺点进行了说明。最后得到不同算法均衡后的星座图和均方误差曲线,表明具有较好的均衡效果。     

使用差分相位调制解决盲自适应恒模算法相位旋转问题的研究

恒模算法CMA是一种重要的盲均衡自适应算法,但存在相位旋转问题,本文研究把差分相位调制应用到CMA盲均衡系统中,解决恒模算法的相位旋转问题。通过跟MCMA算法比较,证明了这种方法可以补偿信道任意角度的相位失真,能更有效地解决恒模算法的相位旋转问题,并且能够抵抗一定的多普勒频移。仿真结果表明这种方法降低了CMA盲均衡系统的误码率,提高了系统的性能。     

电离层相位污染和多模传播检测与识别研究

相位污染和多模传播检测与识别是抑制电离层引起天波超视距雷达杂波频谱展宽亟需解决的关键问题.文中提出了一种电离层相位污染和多模传播检测与识别算法,该算法综合应用回波信号协方差矩阵时间可逆性、回波序列Hankel矩阵特性和返回散射传播模式区智能提取方法,实现了无相位污染和多模传播(I)、仅存在相位污染(II)、仅存在多模传播(III)、相位污染和多模共存(IV)四类情形检测与识别,为后续抑制相位污染和多模传播提供依据.经仿真和试验数据验证,上述方法有效.     

快速QAM信号多模盲均衡算法

该文提出一种改进的QAM信号的多模盲均衡算法,其利用发送信号的实部(或虚部)信息构造代价函数.并且,提出了通过共轭梯度算法得到均衡器最优权的算法,该算法具有二次收敛性,与传统恒模算法和多模算法相比较,有非常快的收敛速度和非常少的计算量,并且均衡效果相当.最后,通过误码率和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,通过计算机仿真证明了该算法的有效性.     

一种变步长双模式盲均衡算法的研究

在移动通信中,物体的高动态性引起多普勒频移,应用恒模( CMA)算法,不能克服波频率偏移引起的接收信号相位旋转.针对其存在的缺点,给出了一种变步长双模式盲均衡算法,该算法将修正常数模算法(Modify constant modulus algorithm,MCMA)和判决引导(Decision directed,DD)算法有机结合,不仅具有较快的收敛速度,而且能在去除码间干扰的同时有效克服相位旋转和一定范围的载波频率偏移,具有很好的实用性.通过计算机仿真验证了该算法的性能.     

Joint parameter estimation and decoding in a distributed receiver

This paper presents an algorithm for iterative joint channel parameter (carrier phase, Doppler shift, and Doppler rate) estimation and decoding of transmission over channels affected by Doppler shift and Doppler rate using a distributed receiver. This algorithm is derived by applying the sum-product algorithm (SPA) to a factor graph representing the joint a posteriori distribution of the information symbols and channel parameters given the channel output. In this paper, we present two methods for dealing with intractable messages of the SPA. In the first approach, we use particle filtering with sequential importance sampling for the estimation of the unknown parameters. We also propose a method for fine-tuning of particles for improved convergence. In the second approach, we approximate our model with a random walk phase model, followed by a phase tracking algorithm and polynomial regression algorithm to estimate the unknown parameters. We derive the Weighted Bayesian Cramer-Rao Bounds for joint carrier phase, Doppler shift, and Doppler rate estimation, which take into account the prior distribution of the estimation parameters and are accurate lower bounds for all considered signal-to-noise ratio values. Numerical results (of bit error rate and the mean-square error of parameter estimation) suggest that phase tracking with the random walk model slightly outperforms particle filtering. However, particle filtering has a lower computational cost than the random walk model-based method.     

遗传算法在天线阵自适应算法中的应用

本文采用一种新的基于遗传算法的天线阵列的自适应算法。根据实际的硬件限制,不改变阵列的幅度加权,而通过遗传算法对相位加权作全局优化。为减小对天线方向图的破坏,并希望在干扰源来波方向实时置零,因而采用只优化搜索数字移相器的最后几位。计算机模拟结果证实了这种方法的有效性。     

基于压缩感知的矩阵型联合SAR成像与自聚焦算法

模型准确情况下,压缩感知在合成孔径雷达成像中得到良好应用;但在实际情况中,模型会存在一定误差,这些误差造成图像偏离真实位置、引起散焦降低成像质量.本文提出一种矩阵型联合CS-SAR成像与自聚焦算法,该算法在CS-SAR成像重构方法方面,基于光滑l₀范数方法提出了矩阵型正则化光滑l₀范数重构方法,该方法具有较强容错能力并能直接重构矩阵型信号,能克服现有联合CS-SAR成像与自聚焦算法在计算效率方面的缺陷.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.     

基于投影近似子空间跟踪技术的自聚焦算法

基于特征向量法的自聚焦算法具有比相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法更好的算法性能,但该算法必须对协方差矩阵进行特征分解,所以运算量大.利用投影近似子空间跟踪(Projection Approxima-tion Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法可以解决上述问题.通过实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦方法.     

圆迹SAR极坐标格式算法研究

 该文提出一种新的用于圆迹合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar, CSAR)成像的极坐标格式算法。在CSAR模式下,点目标的波数域3维频谱为3维曲面。根据这一特点,算法采用逐高度平面成像的方法最终获得3维图像,即通过参考函数相乘,将频谱投影到2维平面,既避免了高度向的插值,又保证了算法的精确性。并且该算法通过两步相位补偿操作校正了越距离单元徙动的高次项,扩大了有效成像范围,避免了场景边缘目标的散焦。最后,点目标仿真验证了该算法的有效性。     

用SAR原始数据对雷达脉冲信号失真的校正

该文提出了一种对雷达发射脉冲进行相位估计的算法。该算法利用Chirp Scaling原理对SAR信号进行距离迁移校正,但仅在方位向波束锐化,然后利用自聚焦的方法(Map Drift,PGA),在距离向进行自聚焦处理,提取距离向的相位误差信息。文中分析了影响相位估计精度的各种因素,并在算法中加入了迭代补偿方法,仿真结果验证了算法的正确性。     

基于分数阶傅里叶变换的运动舰船聚焦算法

为解决合成孔径雷达(SAR)图像中运动舰船目标产生的散焦现象,结合对比度最大算法和分数阶傅里叶变换(FRFT)算法,提出了一种改进的对比度分数阶傅里叶变换(CFRFT)自聚焦算法.该算法利用分数阶傅里叶变换对已成像SAR图像进行时频域分析,根据旋转角分别利用参数模型和非参数模型对二阶相位误差和高阶相位误差进行补偿,和传统的相位梯度(PGA)法相比,图像分辨率和旁瓣比提升显著,可以更有效地补偿SAR中舰船运动产生的相位误差.对不同舰船和尾迹SAR图像实验表明,算法对二阶以上的相位误差具有较好的补偿效果,误差估计准确性高,适用范围广,解决了SAR运动舰船的散焦问题,提高了海洋舰船监测的准确性.     

局部线性判别分析及其在掌纹识别中的应用

在线性判别分析(LDA)算法基础上强调图像类间数据的局部可分性,提出一种称为局部LDA(LLDA)的新子空间方法,并给出LLDA的图嵌入表示。针对LLDA同样存在的小样本问题,首先给出了传统适于LDA的主成分分析(PCA)预处理方法不适于LLDA算法的证明;进而提出了基于散度差判别准则(SDDC)的LLDA(SLLDA),既克服了LLDA的小样本问题,又提供了真实比较LLDA和LDA的平台。在PolyU掌纹数据库上的实验结果表明本文提出的SLLDA算法用于识别的有效性,也验证了数据局部关系对分类的重要性。     

基于相位解模糊的简化对角互相关频偏估计算法

针对导频符号辅助调制（Pilot-Symbol-Assisted-Modulation,PSAM）的短突发信号载波同步,提出了一种基于相位解模糊的简化对角互相关（Phase Un-Wrapping Simplified Diagonal Cross Correlation,PUW-SDCC）算法。其基本思想是,首先借鉴自相关估计的思想设计出对角互相关（Diagonal Cross Correlation,DCC）算法,然后再利用复信号指数化的近似获得了简化DCC（SDCC）算法,最后将该简化算法应用到基于Monte-Carlo仿真的解相位模糊（PUW）方法中,得到了可适应大频偏的SDCC（PUW-SDCC）算法。仿真表明,与现有的频偏估计算法相比,该算法的归一化估计频偏可以达到符号速率的一半,并具有更高的估计精度和适中的复杂度,更适用于短突发通信。