一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

自适应滤波在无源探测中对杂波抑制的应用

介绍了外照射源目标探测的作用和研究的必要性。重点分析了自适应LMS信号滤波处理方法和在直达波和多径干扰等杂波抑制中的应用。对自适应LMS滤波算法进行改进,即对归一化LMS(normalized LMS)算法进行推导和分析,提高了自适应滤波的收敛速度,对目标中的杂波起到更好的抑制作用。并在试验中对非归一化滤波、归一化滤波以及不同滤波步长μ进行了分析和比较。最后在试验结果中得到了30 dB的对消增益并获得了目标信号。     

非平稳海杂波背景下子带分段ANMF检测器

针对非平稳海杂波背景下的雷达目标检测问题,传统自适应相干检测器由于强杂波干扰以及相干累积时长的限制而性能表现不佳。为克服这一限制,提出了子带分段自适应归一化匹配滤波检测器(subband segmented adaptive normalized matched filter,SS-ANMF),其由一个线性相位离散傅里叶变换调制滤波器组和每个子带上的分段自适应归一化匹配滤波器(adaptive normalized matched filter,ANMF)检测器构成。在频域上, SS-ANMF检测器通过子带分解技术,不仅抑制了带内外杂波,而且提升了杂波的短期平稳性;在相干累积时段内,通过对分段ANMF在所有子带上的最大响应进行累积求和,实现了有限参考样本下的长时累积。采用实测海杂波数据的实验表明,SS ANMF检测器明显优于对比算法。     

航天测控通信系统可靠性分析的改进Krylov投影算法

基于Markov模型对航天测控通信系统进行可靠性分析的过程中,若系统中测控通信设备数量较多,模型中的状态空间随设备数量呈指数增长,将会导致数值计算困难。提出了一种基于改进Krylov子空间技术的可靠性分析方法,该方法利用Arnoldi过程构造正交基,并采用了类似于常微分方程求解的差分递推形式。分析了算法的局部截断误差,提出了算法迭代步长的计算公式。实验结果证明,改进的Krylov子空间方法简化了问题复杂度,提高了测控通信系统的可靠性分析效率和精度。     

基于插值理论的分数延迟杂波自适应对消算法

针对无源雷达信号处理中分数延迟直达波及多径杂波不能被完全对消的问题,提出了一种非因果的归一化最小均方（normalized least mean square, NLMS）自适应对消算法。根据采样信号的插值理论,推导出了分数延迟直达波相对于参考信号具有非因果系统响应的特点,然后在传统NLMS对消器的基础上,通过增加部分非因果的滤波网〖JP3〗络同时实现了最小均方误差（least mean square error, LMSE）准则下的自适应插值和杂波抑制。经过计算机仿真及实测数据验证,该算法相较于目前已有方法能够降低计算复杂度,并在相同条件下获得更高的杂波相消比。     

基于小波变换的非线性信道判决反馈均衡算法

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道 ,在分析一种基于关联模型的非线性信道判决反馈均衡器的基础上 ,提出用正交小波表示非线性信道判决反馈均衡器并给出了自适应均衡算法。该算法的优点是将小波变换与关联模型相结合 ,利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差 (LMS)算法来提高收敛速度 ,计算量增加不多 ,易于实时实现。仿真结果表明 ,该算法具有良好的收敛性能     

基于正交分解的自适应直扩系统窄带干扰抑制

为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Householder正交分解的QRD-LMS的自适应非线性干扰抑制算法.由于利用了正交分解以及阶数递推结构,使得自适应算法计算复杂度低,与传统LMS算法计算量相当.同时算法具有较小的条件数并且可以取较大的步长,使其稳健性以及跟踪性能明显优于LMS.将窄带干扰建模为多频、自回归过程以及数字窄带信号.仿真结果表明,方法在不同信噪比下,其干扰抑制效果要明显好于归一化LMS算法以及RLS算法.     

自适应变步长LMS滤波算法及分析

为了提高最小均方（LMS）自适应滤波算法的性能,通过建立步长因子与误差信号之间的非线性函数关系,提出一种自适应变步长LMS算法。该算法具有初始阶段和时变阶段步长自适应增大和稳态阶段步长很小的特点,消除了不相关噪声的影响,并且进一步克服了Sigmoid函数变步长LMS算法在自适应稳态阶段步长取值偏大的缺陷,计算机仿真结果与理论分析相一致,证实该算法优于传统算法。     

基于RSAMP算法的OFDM稀疏信道估计

为了提高稀疏度自适应贪婪迭代(sparsity adaptive greedy iterative, SAGI)算法的重构性能, 缩短重构时间, 提出了一种基于有限等距性质(restricted isometry property, RIP)的稀疏度预测自适应匹配追踪(RIP based prediction-sparsity adaptive matching pursuit, RSAMP)算法, 并成功将其应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统信道估计。首先, 提出一种基于RIP的稀疏度预测方法, 可以在稀疏度未知的情况下快速精确地逼近真实稀疏度, 大大缩短了算法的运行时间。其次, 利用主成分分析法对观测矩阵采取了优化处理, 提高了算法的重构性能。仿真实验显示, 相较于SAMP、SAGI算法, 本文提出的RSAMP算法可以获取更好的估计性能和更短的运行时间。     

一种基于LMS算法的数据采集精度考核方法分析

航天工程中对数据采集实的时性和准确性有着极其严格的要求,因此数据采集质量的精确考核方法,对航天产品的整体性能甚至运行安全具有重要意义。以横向结构有限长单位冲击响应（FIR）滤波器为系统模型,以获取采数据集系统对正弦信号的幅度衰减特性和相位平移特性为目标,深入探讨了最小均方（LMS）算法的基本原理和应用方法;利用LMS算法迭代出系统通道模型参数,求出系统对正弦信号的响应,从而获得数据采集系统的正弦信号传输特性。试验结果表明,所采取的LMS算法精确反映了系统的数据采集特性,为系统性能鉴定提供了一种可行的分析方法,并为此方法在后期航天工程中的具体应用奠定了一定技术基础。     

基于子空间和LMS的线性共轭半盲多用户检测

针对实际的多载波码分多址上行链路,在基于最小均方实现的最小输出能量盲多用户检测(LMS-MOE)的基础上,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪和LMS的线性共轭半盲多用户检测算法。该算法充分利用小区内所有用户的扩频码和伪自相关矩阵的信息使系统的性能得到了提高,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪信号子空间,从而避免特征值分解使计算复杂度显著降低。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

基于归一化空间符号函数的鲁棒波达角估计

提出了一种适用于任意未知统计特性的脉冲噪声环境下的波达角估计算法。算法扩展了非参数统计中的空间符号和秩的概念,采用归一化的空间符号函数来构造阵列协方差矩阵,然后根据子空间算法进行测向。从理论上证明了归一化的空间符号协方差矩阵用于波达角估计的可行性,为该算法的进一步推广奠定了基础。计算机仿真结果表明,该算法在任意脉冲噪声环境中表现出良好的鲁棒性,而且对阵列增益和相位噪声不敏感。     

Efficient parallel adaptive array beamforming algorithm

For a large-scale adaptive array, the heavy computational load and the high-rate data transmission are two challenges in the implementation of an adaptive digital beamforming system. An efficient parallel digital beamforming (DBF) algorithm based on the least mean square algorithm (PLMS) is proposed. An appropriate method is found to partition the least mean square (LMS) algorithm into a number of operational modules, which can be easily executed in a distributed-parallel-processing fashion. As a result, the proposed PLMS algorithm provides an effective solution that can alleviate the bottleneck of high-rate data transmission and reduce the computational cost. PLMS requires less computational load than that of the conventional parallel algorithms based on the recursive least square (RLS) algorithm, as well as it is easier to be implemented to do real time adaptive array processing. Moreover, low sidelobe of the beam pattern is obtained by constraining the static steering vector with Tschebyscheff coefficients. Finally, a scheme of the PLMS algorithm using distributed-parallel-processing system is also proposed. The simulation results demonstrate that the PLMS algorithm has the same interference cancellation performance as that of the conventional LMS algorithm. Moreover, the PLMS algorithm can obtain the same good beamforming performance, regardless how the algorithm is partitioned. It is expected that the proposed algorithm will be used in a large-scale adaptive array system to deal with real time adaptive digital beamforming processing.     

一种快速高效的无线信道实现方法

提出了一种快速高效的基于IIR滤波器的无线信道实现方法。根据所需生成信道功率谱,IIR滤波器在频域用LMS(最小均方)算法进行优化设计,这种方法适用于任意的功率谱;通过线性内插和抽取,可实现任意带宽的时变无线信道。仿真表明在Clarke均匀散射Rayleigh信道假设下,新方法的二阶统计特性与传统无线信道生成方法如SOS(正弦波叠加)、FFT滤波以及AR滤波法等完全一致,但新方法的滤波器阶数可以做到很低,因此具有快速高效的优点。另外,提出的方法适合非均匀散射环境的信道设计,文章最后讨论了新方法在非均匀散射环境的仿真实现。     

模糊步长LMS算法及其性能分析

以均方误差、输出与误差信号的相关系数作为衡量LMS算法收敛程度的标准及模糊推理系统的输入,提出了一种用零阶Sugeno模糊推理系统自适应调整步长的模糊步长LMS(FSS-LMS)算法,并从理论上分析了FSS-LMS算法的计算复杂度及其收敛性能。分析结果指出FSS-LMS算法的计算复杂度与传统LMS算法基本相当,但它具有更大的灵活性。自适应系统辨识的仿真结果表明FSS-LMS比传统的LMS算法及其它一些变步长LMS算法具有更好的收敛性能。     

Krylov subspace method based on data preprocessing technology

The performance of adaptive beamforming techniques is limited by the nonhomogeneous clutter scenario. An augmented Krylov subspace method is proposed, which utilizes only a single snapshot of the data for adaptive processing. The novel algorithm puts together a data preprocessor and adaptive Krylov subspace algorithm, where the data preprocessor suppresses discrete interference and the adaptive Krylov subspace algorithm suppresses homogeneous clutter. The novel method uses a single snapshot of the data received by the array antenna to generate a cancellation matrix that does not contain the signal of interest （SOI） component, thus, it mitigates the problem of highly nonstationary clutter environment and it helps to operate in real-time. The benefit of not requiring the training data comes at the cost of a reduced degree of freedom （DOF） of the system. Simulation illustrates the effectiveness in clutter suppression and adaptive beamforming. The numeric results show good agreement with the proposed theorem.     

一种鲁棒性变步长LMS公式的稳态性能分析

介绍了一种近似最优的变步长LMS(1east mean square))公式-Shin LMS公式.并基于两点假设,对其稳态性能进行了分析,推导额外均方误差的稳态理论表达式,为该公式的应用提供了参数选择的依据.在高噪声,低噪声或者相关噪声情况下进行仿真以验证稳态分析.仿真结果表明该LMS公式均可做到收敛速度快,稳态误差小,并且能够很好的吻合理论分析的稳态结果.     

基于子空间的MMSE群盲多用户检测算法

针对CDMA上行链路系统中,基站已知小区内用户的扩频码而对小区外用户扩频码未知的情况,提出一种基于子空间方法的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)群盲多用户检测算法。该算法利用所有已知的扩频码有效消除了多址干扰,采用改进的紧缩近似投影子空间(projection approximation subspacetracking with deflation,PASTd)跟踪算法实现信号子空间的自适应跟踪,提高了收敛速度。仿真结果表明,所提算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd盲多用户检测,逼近奇异值分解(singular value decom-position,SVD)群盲多用户检测,并保持了较低的计算复杂度。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。