一种基于可变加载的低复杂度稳健自适应波束形成算法

标准Capon波束形成器对信号失配敏感,为增强其稳健性,对角加载法及其一些改进型算法得到了广泛应用.在此基础上提出了一种低复杂度的可变对角加载的算法,其可变对角加载量基于样本协方差矩阵的负指数式.同时,加载因子γ通过一种特定的方式来设定,从而避免了复杂运算.该算法只需高斯白噪声平均能量这一先验信息,并将其作为特征值的阈值.这样既可消除噪声扰动的影响,又能减少算法的复杂度.计算机仿真结果进一步验证了所提算法的有效性与优越性.     

一种宽带恒定束宽数字波束形成器的设计

该文提出了一种应用DFT正交预处理在数字波束形成（DBF）天线上实现宽带恒定束宽方向的方案。DFT正交预处理将宽带输入信号分解为频带内不同频率点的正交输出信号。采用遗传算法对参考频率上的复数权向量进行设计使陈列响应满足给定的方向图要求。其它频率点上满足宽带恒定束宽要求的复权向量可以根据参考频率上的复数权值通过折算求得。计算机方针结果表明该方案是有效的。     

改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法

针对低复杂度的最小方差方法虽降低计算复杂度但成像质量不高的问题,提出了一种改进的低复杂度幅度相位估计波束形成算法.通过抽取协方差矩阵的有效行来计算自适应加权值,其中,有效行数的选取由更加准确的高斯相位相干系数确定,然后再用高斯相位相干因子对加权矢量做进一步修正,从而达到降低复杂度的同时保证成像质量的目的.通过实验验证,将改进算法与原算法和另一种降低复杂度的波束域方法进行对比分析,充分证明了改进算法在降低复杂度和提升成像质量方面的优越性.     

广义特征值盲波束形成的低复杂度自适应算法

提出了一种线性低复杂度盲自适应Lagrange乘子波束形成算法．基于最大信干燥比准则(MSINR)的特征值波束形成将导致广义特征值(GE)问题,新算法通过把GE问题表示成期望信号和干扰噪声信号协方差矩阵特征值的函数,用线性迭代的方法搜索最大GE,并利用最陡下降法更新权向量;提出方法被用于W—CDMA智能天线基站上行信号接收．数值仿真结果表明,与其他算法相比,在未牺牲系统BER性能的同时,提出算法具有更快的收敛速度和更低的计算复杂度;算法总的计算复杂度约为O(7N)(N为天线元数目)．     

基于分数时延的宽带自适应波束形成

对于宽带信号,基于移相的窄带波束形成方法会导致方向图波束指向的偏移和主波束畸变,并且无法有效地抑制宽带干扰。该文提出了基于数字时延加抽头延迟线(tapped delay line,TDL)结构的宽带自适应波束形成方法。该方法采用数字时延滤波单元补偿宽带信号在波束指向上的相位和包络偏移,并用基于TDL的空时二维滤波处理抑制宽带干扰。分析和实验结果表明,该方法可以有效地合成空间宽带波束并抑制宽带干扰,提高信干噪比(signal-to-in-terference-plus-noise ratio,SINR)增益。     

一种低复杂度的Householder多级最小模级联相消器

针对阵列信号自适应相消器运算量大、收敛性能易受相关干扰影响等缺点,提出了一种改进的Householder多级级联相消器方法。该方法用通道间具有最小模的样本商作为复权,替代Householder多级维纳滤波器的权值计算,具有收敛速度快、运算量小等特点,且对受相关干扰影响的非平稳数据工作性能良好。仿真结果表明,此算法用较少样本就可取得采样协方差求逆(SMI)类算法相同的收敛性能。     

一种基于特征矢量波束形成算法

针对已有算法不能很有效地处理相关干扰,引起期望信号相消的现象,提出一种基于特征矢量的新的智能天线波束赋形方法,并用Matlab对其进行了仿真,仿真结果表明：这种算法在相干环境下,能有效的抑制相关干扰,在期望方向形成最大波束。     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降。本文基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法。理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性     

一种低副瓣宽零点的自适应波束形成算法

自适应波束形成算法能自动地将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,零陷对准干扰信号的来波方向;但是常规的自适应算法形成的干扰零限比较尖锐,副瓣容易产生畸变,在干扰、天线平台快速移动的情况下,其性能将会严重下降.基于对权值的范数约束和对零点的最小二乘线性约束优化,提出了一种降低副瓣电平并且加宽零点的自适应波束形成算法.理论分析和计算机仿真结果证明了新算法的有效性.     

一种基于基站协同的波束形成算法

将MIMO和波束形成相结合,可以有效地消除用户间的干扰,在多小区环境下,用户还受到来自小区内的同频干扰（CCI）。针对小区用户受到的CCI,改进了基于信号漏损比的波束形成算法,将其应用于多小区环境。该算法考虑小区内用户所受同频干扰影响的差异,根据用户信号功率、漏损给本小区内用户的干扰功率和临近小区用户的干扰功率重新定义信号漏损比。按照用户信号漏损比最大化的原则,利用基站协同,多小区联合选择波束形成矢量,并对该算法在不同条件下进行了仿真分析,结果表明该算法降低了多小区覆盖的用户的误比特率。     

一种基于基站协同的波束形成算法

将MIMO和波束形成相结合,可以有效地消除用户间的干扰,在多小区环境下,用户还受到来自小区内的同频干扰(CCI)。针对小区用户受到的CCI,改进了基于信号漏损比的波束形成算法,将其应用于多小区环境。该算法考虑小区内用户所受同频干扰影响的差异,根据用户信号功率、漏损给本小区内用户的干扰功率和临近小区用户的干扰功率重新定义信号漏损比。按照用户信号漏损比最大化的原则,利用基站协同,多小区联合选择波束形成矢量,并对该算法在不同条件下进行了仿真分析,结果表明该算法降低了多小区覆盖的用户的误比特率。     

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

CDMA中匹配滤波波束形成器的一种新的算法

基于适于CDMA的匹配滤波波束形成准则,提出使用幂法计算权矢量的波束形成的新方法.根据相关阵为对称正定阵、特征值全为正数和最大特征值远大于第二大特征值的特点,通过幂迭代的方法求得最大特征值和最大特征矢量,进而进行波束形成.该算法比已有的共轭梯度法方法收敛速度快,每次迭代的乘法数由O(5N2 5N)减少到O(N2 N).本文从理论上分析和仿真验证了该算法收敛特性与干扰信号功率、信噪比和扩频比的关系.     

一种低复杂度LDPC译码器的FPGA设计与实现

利用切比雪夫多项式良好的逼近性,提出了基于切比雪夫多项式拟合的BP译码算法,并将该算法在FPGA上进行了实现.该算法利用切比雪夫多项式拟合算法对传统BP算法中的复杂函数进行拟合,用少量的乘法和加法运算代替传统BP算法中的复杂函数.此外,调整得到的多项式系数,使其便于硬件实现.同时,提出一种基于移位运算的切比雪夫结构,减小因乘法器的实现带来的复杂度;并提出基于流水线设计的半并行结构,设计并实现了低复杂度的BP译码器.实验结果表明,相比于相关工作,这种结构能有效减少硬件资源.     

一种基于神经网络的快速盲波束形成算法

定义了一种新的映射关系,有效地简化了应用径向基函数神经网络(RBFNN)实现波束形成时训练数据的产生.采用两个网络并行处理的方法提高了网络收敛速度,通过后续处理逼近维纳解.仿真实验表明,该算法的信号跟踪能力与最小方差无畸变响应(MVDR)算法的跟踪能力十分接近.但由于该算法结合了神经网络容错能力强的特点和并行计算的结构优势,比MVDR算法更有效地提高了运行速度,并且对系统误差具有更强的鲁棒性.     

一种低复杂度的PTS优化方法

提出一种新的优化策略,即在迭代处理过程中根据正交频分复用序列峰值点样值的幅度削减效果来选择合适的部分传输序列并确定其相位旋转因子.该PTS方法(部分传输序列法)具有较高的算法收敛速率,因此复杂度非常低.仿真结果显示,与迭代PTS方法相比,在V≥16时,新的PTS方法具有更低的算法复杂度,同时PAPR抑制性能在互补累积分布函数(CCDF)为10-4 时提高超过0.28 dB.     

一种低复杂度的Turbo均衡算法

Turbo均衡的提出是为了消除无线通信信道中的ISI干扰,它是把均衡和迭代译码相结合的技术。该文重点对一种低复杂度的基于MMSE的Turbo均衡进行探讨,同时研究此方法应用于两种不同Pmakis信道的性能,仿真结果表明随着比特信噪比的增大系统误码性能改善明显;多次迭代也能改善系统误码性能,但迭代到一定次数时系统误码性能改善不明显。     

一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法

在HF通信中,信道具有时变性,准确地跟踪信道对于接收端是必不可少的,提出了一种半盲迭代信道估计和译码的联合接收方案。通过较短的训练序列对信道进行初估计,假设当前时刻的信道参数不变,当信息数据来临时,进行一次译码,译码后的数据比特作为信道的先验输入信息,对信道实时跟踪,再进行下一次译码,直到满足条件为止。将信道估计引入迭代过程中,在增加少量复杂度的情况下,可提供较为精确的信道信息。     

基于酉变换的改进GSO波束形成器

针对传统Gram-Schmidt正交化(GSO)波束形成器对干扰的抑制性能比较差的缺点,提出一种基于酉变换的改进GSO算法.该算法对训练数据进行酉变换,估计变换后数据的协方差矩阵并取其实部,待该实矩阵减去噪声分量后采用GSO算法重构变换后的干扰子空间,将经过同样变换后的静态波束加权矢量向该干扰子空间做正交投影得到自适应加权矢量.计算机仿真结果证明,在干噪比(INR)较高时该算法与基于特征值分解的子空间投影算法的性能相近.     

一种基于GSC框架波束域快速稳健自适应波束形成算法

GSC框架是自适应波束形成降秩算法的统一模型,一般通过构造降秩矩阵来降低算法的运算量,但是降秩矩阵大多通过特征分解来获得,给算法带来了大量额外的运算量。针对此问题,提出了一种波束域的快速稳健自适应波束形成算法,通过转换矩阵将输入信号从高维度的阵元域转换到低维度的波束域,然后在波束域运用子空间类算法,用信号子空间来构造阻塞矩阵、降秩矩阵和映射矩阵,既降低了计算量,又解决了基于GSC框架的自适应算法在信噪比较高时由于期望信号相消导致性能严重下降的问题。仿真结果证明了提出的算法有很好的波束形成性能,验证了算法的有效性。