16QAM调制下BICM-ID系统的最优多维映射

研究16QAM星座调制下比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)系统的多维映射设计.通过对渐进误比特概率的分析,得到用以映射设计的距离准则.进一步利用修正的分段二进制切换算法(MBSA)搜索,得到准静态瑞利衰落信道下渐进性能近最优的四维16QAM映射.仿真结果表明,采用四维16QAM映射的BICM-ID系统大幅改善了系统的渐进性能.     

基于差分编码调制的多址中继网络编码方法

现有多址接入中继信道（multiple-access relay channel,MARC）的网络编码技术多采用非差分调制,相干解调时会产生相位模糊。引用差分调制可克服此问题,但解调性能会损失约2.5 dB。为了弥补此损失,文中提出一种基于差分调制的比特交织编码调制迭代译码（bit-interleaved coded modulation scheme with iterative decoding,BICM-ID）方法。利用外信息转移图分析比较了两种编码（卷积码和低密度校验（low density parity check,LDPC）码）结合差分正交幅度调制（differential quadrature amplitude modulation,DQAM）在格雷和改进集合分割（modified set partitioning, MSP）映射下的性能,并做仿真对比。结果表明,对于差分调制,格雷映射比MSP映射更优。对于格雷映射,卷积码比LDPC码更优,有0.7dB的增益,且复杂度更低。     

编码辅助的数字调制混合信号单通道盲分离

针对编码辅助的同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,提出一种基于因子图的盲分离算法.在广义分配率准则下,为算法建立了合理的因子图模型.算法采用前向-后向算法表述不同时刻混合信号同步参数之间的关系,利用和积消息传递机制,将混合信号的参数估计、序列检测和信道译码有机结合起来,并使用粒子滤波算法解决了未知连续变量的积分问题,实现了编码辅助的同频混合信号单通道盲分离.仿真实验表明,算法能够很好地利用信道编码信息,在较低信噪比条件下,实现了混合信号同步参数与符号序列的联合估计.     

基于Stacked-TCN的空间混叠信号单通道盲源分离方法

针对空间互联网星地通信场景中的混叠信号分离精度不足问题, 提出了基于深度学习的堆叠时域卷积网络(stacked time-domain convolutional network, Stacked-TCN)分离方法。首先, 对混合信号提取编码特征表示。然后, 通过时域卷积网络训练得到源信号的深层特征掩模, 将每个信号源的掩模与混合信号编码特征做Hadamard乘积, 得到源信号的编码特征表示。最后, 使用1-D卷积, 对源信号特征进行解码, 得到原始波形。实验采用负的比例不变信噪比作为网络训练的损失函数, 即单通道盲源分离性能的评价指标。结果表明, Stacked-TCN方法与其他4种算法相比, 所提方法具有更好的分离精度和噪声鲁棒性。     

基于EMD的混合信号盲分离方法

针对通信侦察中的共信道混合信号盲分离问题,提出了一种基于经验模式分解(EMD)的信号分离方法。首先求出混合信号的功率谱,其次利用EMD求出混合信号中单个分量的瞬时频率,判定混合信号中属于MFSK信号的谱峰,最后设计带通滤波器分离出单载波信号的谱峰,剩下的信号即为MFSK信号。详细地论述了此种分离方法的基本原理及实现过程。计算机仿真结果表明,该方法对于频谱不混叠的混合信号具有较好的分离效果。     

基于LDPC码的BICM系统中的迭代盲信道估计

针对传统基于导频辅助的信道估计方法频带利用率低的不足,提出一种块衰落信道下的迭代盲信道估计算法,该算法基于最大似然估计(maximum likelihood,ML),将译码产生的信息经判决、交织和映射后的符号作为发端的符号估计进行联合迭代信道估计和译码,随着迭代次数的增加,译码输出值更加精确,信道估计值也越来越精确。将之应用到基于低密度校验(low-density parity-check,LDPC)码的比特交织编码调制(bit-interleaved coded modulation,BICM)系统中,仿真结果表明,在对迭代信道估计算法性能的影响上,信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系,即在低信噪比区域,块长较大时的性能要好于块长较小时的性能,而在高信噪比区域,情况正好相反。     

适用于16QAM信号的水声信道载波恢复盲均衡算法

针对水声信道的相位旋转问题,提出了适用于16QAM信号的新的载波恢复算法(NCRA)。对CMA的代价函数进行修改,并以此作为冷启动模式,当误码率足够低时,采用判决域方法切换到判决误差导引(DD)算法模式。该算法不仅能够完成信道均衡、纠正相位旋转,而且可以获得较低的剩余均方误差。采用典型的深海水声信道对该盲均衡算法进行的仿真结果表明:该算法能够很好地完成水声信道的载波相位恢复,对提高水下通信质量具有较高的实用价值。     

基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法

为了克服基于统计特性均衡准则的线性盲均衡器均方误差大、计算复杂及多途信道引起的载波相位旋转等问题,在研究基于极性迭代的线性盲均衡器与判决引导盲均衡器的基础上,引入数字锁相环技术,提出了一种基于联合极性迭代的载波相位恢复盲均衡算法.该算法利用极性算法来减小计算量,利用判决引导算法来减小均方误差,利用锁相环技术来克服多径衰落信道引起的载波相位旋转.水声信道盲均衡的仿真结果表明:该算法均方误差小,收敛速度快,计算复杂度低,并能快速纠正信道引入的载波相位旋转.     

一种非平稳卷积混合信号的自适应盲分离算法

基于多时延解相关准则并利用自然梯度原则推导出一种非平稳信号在卷积混合情况下的自适应盲分离算法，仅通过对有限个观测时延样本的相关矩阵进行Frobenius范教最小化运算得到分离矩阵，算法计算量低，可实现信号连续处理，适用于在线运算。仿真结果表明算法仅需较低的分离滤波器长度和少量的时延样本即可获得良好的分离性能。     

一种MIMO OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法

分析了MIMOOFDM系统中的自适应调制问题,提出了一种BICM-OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法。基于完整的信道状态信息和奇异值分解理论,该算法自适应的为各发射天线的各个子载波分配比特和功率。蒙特卡罗仿真表明在10-5的误码率条件下在2×2MIMOOFDM系统中该算法相对于不采用自适应技术有大约4dB的相对增益。     

Blind source separation of ship-radiated noise based on generalized Gaussian model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation (BSS) in signal processinghas received considerable attention from many re-searchers .It is a fundamental problem in signalprocessing with a large number of extremely di-verse applications such as multi-user communica-tions ,speech signal processing, array processingand medical signal processing including ECG,MEGand EEG. The general goal of blind sourceseparation (BSS) is to separate the statistically in-dependent , unknown source signals from t…     

基于卷积神经网络的串行空时分组码盲识别算法

针对多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统中的空时分组码(space-time block code, STBC)盲识别问题, 提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的串行STBC识别方法。首先, 结合STBC识别问题提出了基本CNN (CNN basic, CNN-B)框架; 然后在分析STBC相关性的基础上, 针对空间复用和Alamouti信号混叠问题, 设计了基于相关性的CNN (CNN based on correlation, CNN-BC)模型; 最后将STBC数据集输入到网络模型中, 完成网络的训练和识别测试。仿真结果表明, 相比于基于特征提取的传统算法, 该方法将可识别的STBC扩展到了6种, 并且在低信噪比下的识别准确率更高, 识别过程可控制在微秒级别, 具有较高的工程应用价值。     

基于遗传算法的混叠式非正交多址接入方法

为了提高稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCM A)系统的资源利用率,提出一种基于遗传算法的混叠式非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)方法.该方法利用NOMA的过载特性,允许相同的资源单元同时混叠承载调度接入和随机竞争接入业务,...     

异步LC-DS-CDMA信号的盲解扩

针对低信噪比下异步长码直接序列码分多址(direct sequence-code division multiple access, DS-CDMA)信号伪码序列难以估计的问题,提出一种基于嵌套迭代最小二乘投影和库搜索算法相结合的盲解扩方法。该方法先将接收到的异步长码DS-CDMA信号建模成含有缺失数据的短码DS-CDMA信号,并使用重叠窗对信号进行分段构造观测数据矩阵。然后,使用最大似然理论对其进行数学建模,并用嵌套迭代最小二乘投影算法实现各用户伪码序列片段的粗提取。最后,将提取出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到该序列的生成多项式。仿真实验及理论分析验证了该方法对异步长码DS-CDMA信号伪码序列估计的有效性。     

Blind reconstruction of convolutional code based on segmented Walsh-Hadamard transform

Walsh-Hadamard transform （WriT） can solve linear error equations on Field F2, and the method can be used to recover the parameters of convolutional code. However, solving the equations with many unknowns needs enormous computer memory which limits the application of WriT. In order to solve this problem, a method based on segmented WriT is proposed in this paper. The coefficient vector of high dimension is reshaped and two vectors of lower dimension are obtained. Then the WriT is operated and the requirement for computer memory is much reduced. The code rate and the constraint length of convolutional code are detected from the Walsh spectrum. And the check vector is recovered from the peak position. The validity of the method is verified by the simulation result, and the performance is proved to be optimal.     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于JADE与特征提取的正交/非正交空时分组码盲识别

针对非协作多输入多输出通信系统中正交空时分组码(orthogonal space-time block codes, OSTBC)与非正交空时分组码(non-orthogonal space-time block code, NOSTBC)的盲识别问题,提出结合特征值矩阵联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix, JADE)与特征提取的盲识别方法。首先将接收信号转换为盲源分离问题中的线性瞬时混合模型,然后利用JADE算法估计出该模型的虚拟信道矩阵,根据该信道矩阵的相关矩阵为数量矩阵的特点,从相关矩阵中提取特征参数,利用此特征参数识别OSTBC与NOSTBC。仿真结果表明,在较低信噪比以及不同的调制模式下,所提方法均可有效识别出OSTBC与NOSTBC。     

基于条件概率选择更新的SCMA系统译码方案

稀疏码分多址(sparse code multiple access, SCMA)是针对第5代移动通信系统提出的一种新型非正交多址方案,其接收端采用的消息传递算法(message passing algorithm, MPA)在迭代更新过程中存在冗余计算,因而复杂度过高。针对这一问题,首先利用蒙特卡罗法对接收信号的条件概率密度函数值进行统计分析,发现随着信噪比的变化,条件概率密度函数值呈现一定的统计规律。然后,根据统计结果,提出基于条件概率选择更新的MPA(conditional probability selection update MPA, CPSU-MPA)。该算法选取一定比重的条件概率密度函数值进行更新,同时对未参与更新的外部信息进行舍弃补偿。仿真结果表明,所提算法能有效地降低译码复杂度,且误码率性能牺牲较小。     

IDMA based MAI mitigation scheme with low complexity and low latency

High complexity and high latency are key problems for multiuser detection (MUD) to be applied to a mobile station in cellular networks. To tackle these problems, an interleave division multiple access (IDMA) based multiple access scheme, grouped spread IDMA (GSIDMA), is proposed. In a GSIDMA system, lower complexity and latency for mobile stations can be achieved by appropriately dividing active users into different groups. The system model of GSIDMA is constructed and followed by analysing on its system capacity, complexity and latency, and bit error rate (BER) performance. The extrinsic information transfer (EXIT) chart is used to analyze the convergence behavior of the iteration process. The grouping method and interleavers-reuse issue for GSIDMA are also discussed preliminarily. The analyses and simulation results indicate that the complexity and latency of the proposed scheme are much lower than those of IDMA, whereas its BER performance is close to the latter. The properties of low complexity and low latency make it more feasible for the practical implementation.