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针对电力线通信中的窄带干扰( NBI,Narrowband Interference),提出了一种基于循环前缀的递推最小二乘(CP-RLS,Cyclic Prefix-recursive Least Square)算法,并将该算法与干扰抑制-正交频分复用(IS-OFDM,Interference Suppressing-orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术、循环前缀-分块最小均方算法(CP-BLMS,Cyclic Prefix-block Least Mean Square)以及线性快速分块最小均方(LFBLMS,Linear Fast Block Least Mean Square)算法进行了比较.仿真结果表明,在NBI功率较大时,CP-RLS算法的BER性能与CP-BLMS、LFBLMS算法相比提高了一个数量级,且随着NBI功率进一步增加,其BER性能几乎没有变差;CP-RLS算法更适合信道条件复杂多变的电力线通信. 相似文献
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高峰均功率比是OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号的主要缺点之一,峰均比过高会加重OFDM系统的非线性失真.部分传输序列算法(Partial Transmit Sequences,PTS)是有效降低OFDM信号峰均功率比的传统算法.该算法由于采用穷尽式搜索方式搜索最优相位因子组合,因此具有较高的计算复杂度,并且随着子数据块分组数的增加部分传输序列算法计算量呈指数形式上升,很难在实际的通信系统中得到应用.本文提出了一种具有较低计算复杂度的多层循环部分传输序列算法( Multi-Loop PTS),该算法通过对相位因子进行多层循环计算比较,舍去了部分冗余计算,且避免了相位因子搜索陷入局部最优点,在保证算法性能的同时降低了算法复杂度.并且通过仿真分析证明了本文提出的MLPTS算法能够较好的权衡PAPR性能和计算复杂度之间的关系. 相似文献
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现有的频谱感知算法主要在时间、频率以及地理空间维度进行检测,对角度维的利用尚不成熟。将多天线技术中的到达角(AOA, angle of arrival)估计算法应用到频谱感知领域,提出了2种基于空间谱的盲频谱感知算法,分别为最大—最小延迟相加谱值比检测和平均—最小延迟相加谱值比检测。利用空域匹配滤波的优势,新算法在低信噪比下得到了较高的检测概率,同时为角度维的频谱接入提供了AOA信息,从而提高了频谱利用率。此外,运用随机矩阵理论,推导了检测阈值和检测概率的理论值。仿真结果表明,在Nakagami-m信道下,提出的算法具有比现有盲感知算法更优的检测性能。 相似文献
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在BPSK调制下,基于最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则的MIMO检测器是一个二进制二次规划问题,其计算复杂度随着天线数的增多呈指数增加,当天线数较多时,其计算量太大,无法满足实时通信的要求。本文提出了一种新的MIMO检测算法。使用新算法,可以在很小的计算开销下,求解出ML检测器的部分全局最优解,然后,将优先检测出的部分最优解从原二进制二次规划问题中剔除得到一个相对小规模问题,最后使用传统的次最优检测算法对该小规模问题进行求解。这样,新算法不仅可以得到比传统的次最优检测器更低的误码率,计算量又远小于ML最优检测器。本文的仿真结果验证了新算法的有效性。 相似文献
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