基于OSIC检测的线性疏散码传输方案

最早提出的线性疏散码是基于最大似然检测设计的, 当使用排序的串行干扰抵消(OSIC)检测时并没有好的性能. 本文提出了一种改进的线性疏散码传输方案, 来克服原先的线性疏散码在OSIC检测时的性能损失. 在线性疏散码编码器后, 在每个数据支路引入了一个交织器. 此外, 提出了新的线性疏散码传输矩阵计算机搜索准则. 新的搜索准则是最小化OSIC检测时的误符号率. 计算机仿真表明, 所提出的线性疏散码传输方案优于原来的线性疏散码.     

用于MIMO SC-FDE系统逼近分集接收界的迭代检测算法（英文）

为了提高MIMO SC-FDE系统的检测可靠性、降低系统复杂度,提出一种新的迭代干扰消除检测算法,并推导出分集接收界作为评价算法性能优劣的依据.该检测算法采用基本的线性均衡算法提供初始值,在迭代中尽量消除层间干扰,利用空间分集增益逐步提高检测可靠性.结果表明,该算法在4QAM调制方式下,E_b/N₀为9 dB时逼近分集接收界;在16QAM调制方式下,E_b/N₀为16 dB时逼近分集接收界.该算法一轮迭代的计算复杂度与发射天线的数目成线性关系,天线规模为3×3以上时算法复杂度低于V-BLAST.因此,所提算法适用于天线规模数大于等于3、调制进制数大于等于4的系统中,在倾向于采用large MIMO系统的5G及后5G时代具有高效性和实用性.     

基于仿射投影的微弱信号检测方法研究

为了克服强背景噪声的干扰影响,改善微弱检测信号检测质量,本文对比研究了几种微弱信号检测方法,给出了一种基于仿射投影自适应滤波的微弱信号检测方法。仿真实验结果表明,该方法能通过自适应对消各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测性能,有效提取微弱信号,并在具有较快的收敛速度和较小的稳态失调的同时降低运算复杂度。     

基于仿射投影的CMA盲均衡算法

经典CMA算法计算复杂度低,性能稳健,但收敛速度慢.传统的仿射投影算法能够加快算法的收敛速度,但算法复杂度较高点.针对以上问题,该文将仿射投影思想引入到CMA算法,克服了两种算法的缺点,加快了算法的收敛速度,降低了算法的复杂度.通过实验仿真表明,该算法适用于短波信号的盲均衡,且复杂度较低,收敛速度更快.     

配之以对偶 赋之以精魂

<正>在数学里,在某种意义下成对出现的两个数学结构,如对偶点、对偶数、对偶式、对偶图、对偶空间、对偶运算、对偶命题,称之为对偶关系.若对于一个孤立的研究对象,有意识地构造与之相应的对偶关系,往往可获得新颖别致的解法.我们把这种解决问题的技巧称为配以对偶的技巧.运用该技巧的通常做法是:(1)将已知式令为,A并配其对偶式B;(2)对A与B进行适当地运算;(3)转化或消去B,从而解决原问题.对偶式的形     

MIMO系统中的新型K-best检测算法(英文)

针对K-best检测算法易将最优路径舍去的特点和K-best检测算法搜索星座图中所有点的特点,提出一种性能改进型K-best检测算法和几种降低复杂度K-best检测算法.性能改进型K-best检测算法在进行QR分解之前对信道矩阵进行最小均方误差(MMSE)滤波,能有效减小最优路径被舍弃的概率,提高算法性能;降低复杂度K-best检测算法采用类似球形译码检测的方法减少搜索星座图中点的个数.仿真结果显示,性能改进型K-best检测算法比基于排序QR分解(SQRD)的K-best检测算法有1dB的性能增益.降低复杂度K-best检测算法在K=4时有性能损失;当K=8时,降低复杂度K-best检测算法和原K-best检测算法有同样的性能,同时前者比后者需要更少的计算量.     

MIMO离散非线性系统的自适应Backstepping控制

研究MIMO离散非线性系统的自适应Backstepping控制,对包含两个三阶子系统的MIMO系统推出稳定的自适应控制器设计,并利用关键性引理和投影算法的性质证明了闭环系统的所有信号有界和保证跟踪性能.     

一种减少搜索的软输出检测算法及其在Turbo均衡中的应用

为了减少MAP算法的复杂度 ,可以采用减状态或减搜索技术 .本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法 ,它是一种次最佳的Lee算法 .该算法称为软输出M算法 (SO M 算法 ) ,它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略 .计算机仿真结果表明 ,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数 ,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷 .     

上行MIMO-OFDM系统中基于改进GAIC算法的稀疏信道估计

大量实验证据和物理论证表明,无线信道中的信号传输呈现系统的多径稀疏结构,并随着信号空间维度变大愈加明显,而现有大多数信道估计算法均未在复杂度与准确的稀疏信道估计之间实现平衡。根据大规模MIMO（multiple-input multiple-output）系统固有的稀疏特性,提出基于改进广义Akaike信息准则（GAIC）的具有低矩阵运算量的信道估计算法。该算法根据有效抽头处脉冲幅度值较大特点,利用代价函数获取有效抽头位置准确执行信道估计,最大程度地降低噪声干扰。仿真表明该算法具有良好的抗噪性能和抗多径干扰能力。     

基于简化Lorenz分数阶混沌系统的数字图像加密新算法

提出一种基于简化Lorenz分数阶混沌系统的数字图像加密新算法.首先通过相位空间图、SE复杂度分析和C_0复杂度分析等表明简化Lorenz分数阶混沌系统具有复杂的空间结构和良好的伪随机性能等优良特性.然后基于简化Lorenz分数阶混沌系统设计一种灰度图像加密新算法,该算法采用置乱-扩散机制,在置乱阶段利用混沌系统产生坐标索引向量对明文图像进行依行依列地置乱,而在扩散阶段采用不同初值的Lorenz简化分数阶混沌系统产生密钥向量和初始向量对置乱后的像素灰度值进行扩散.有关本文提出算法的安全性能分析包括密钥空间分析、密钥敏感性分析和统计分析等均显示本文提出算法具有密钥空间大、密钥敏感性强,能够很好地抵抗选择密文攻击、选择明文攻击和已知明文攻击等各种已知攻击,从而该算法具有较高的安全性和良好的应用前景.     

一种多基站间协作的分布式动态小区分簇算法

在蜂窝网络中,多基站间协作传输能够显著提升用户的频谱效率,但巨大的反馈开销使得该方式难以实现.文章提出了一种分布式动态小区成簇算法,该算法消除了对中央处理单元收集完整信道状态信息的依赖。并且在计算优先权函数时将矩阵乘法运算简化为标量求和运算,省略了基于信号功率与噪声干扰比值求信道容量的计算步骤,降低了运算复杂度.实验结果表明,该算法的各小区速率性能之和,明显优于静态分簇算法并且十分接近集中式贪婪分簇算法,具有较低的复杂度和信道估计开销.协作簇大小为3时,算法能够在速率性能与算法复杂度间取得最佳的效果.     

一种基于谱减的语音增强算法改进

为进一步降低噪声对采集语音的干扰,提出了一种新的谱减改进方法。采用阈值法对非平稳背景噪声信号进行估计,计算出先验信噪比,得到还原的纯净语音信号。用MATLAB实现了整个算法的仿真,并与传统谱减法结果相比较,仿真结果表明,该算法对非平稳噪声追踪性较好,在抑制背景噪声,减少音乐噪声前提下,提高了语音的可懂度,其计算复杂度也可以接受。     

一种特征向量正交的MIMO阵列多目标检测方法

正交波形MIMO雷达各阵元发射相互正交的信号波形,利用波形分集虚拟扩展阵列孔径,提高阵列系统自由度,采用低增益的宽波束照射探测空域从而获得比相控阵雷达更加优越的检测和估计性能.利用信号子空间和噪声子空间特征向量的正交性,提出MIMO阵列特征向量检测技术(EDT)多目标检测方法(MIMO-EDT),突破了传统相控阵列EDT方法只能检测小夹角目标的限制,并与常规阵列算法作比较,通过计算机仿真说明MIMO-EDT方法多目标检测能力优于传统相控阵EDT方法.     

接收IQ不平衡OFDM系统的高性能信道估计和补偿方案(英文)

针对接收IQ不平衡的OFDM系统,设计了横跨2个OFDM符号的特殊训练结构.提出了一种高效的时域最小二乘(TD-LS)信道估计和一种低复杂度的频域高斯消元补偿算法来消除IQ失真.前者与传统的频域LS算法相比,信道估计噪声的影响降低了N/(L+1)倍,其中N为子载波总数,L+1为循环前缀长度;后者实现复杂度低,每个OFDM符号仅需要2N次复数乘法.仿真结果表明:由于充分挖掘了信道参数的时域特性,提出的TD-LS信道估计算法与传统的FD-LS算法相比获得了可观的信噪比增益;提出的低复杂度的GE补偿算法能够获得与基于LS的频域补偿方案几乎相同的误码性能.     

基于粒子群算法的投影孪生支持向量机

投影孪生支持向量机(Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM)是一种有效的分类算法,存在参数选择困难和算法总体运行时间过长等问题.文章将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和PTSVM相结合,提出一种基于粒子群算法的投影孪生支持向量...     

多载波系统中低复杂度的改进比特和功率分配算法

基于迭代的比特和功率分配机制,提出了一种低复杂度的比特和功率分配算法.与传统的迭代分配算法不同,该算法在每次迭代中只需要比较几个特定的子载波.该方法在保持传统迭代算法性能的前提下极大地减小了迭代分配算法的复杂度.此外,通过选择等功率分配方案作为初始方案加快了算法的收敛速度,进一步降低了算法复杂度.仿真结果表明,提出的改进算法在基本不牺牲系统性能的前提下有效地降低了算法复杂度.     

正则logistic回归在EEG信号运动相关电位分类中的应用(英文)

单次脑电分类实验中,采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率.首先,提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归,将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中.该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性.然后,利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量,克服了牛顿-拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性.最后,在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80%的分类准确率,并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比,说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息.     

一种新的正方型QAM解映射算法及FPGA实现

针对传统QAM解映射算法的运算量和复杂度过高的问题,结合方型QAM星座图特点,提出一种基于二叉树结构的判决输出解映射算法,并完成了基于FPGA的电路设计和仿真验证.理论分析和MATLAB仿真结果表明,该算法与ML算法具有相同的抗噪声性能,但却极大地降低了正方型QAM解映射算法的复杂度和运行时间.     

DS-CDMA中基于噪声独立分量分析的多用户检测

针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,将基于噪声模型的噪声独立分量分析引入,并进行分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法.并与基于无噪模型的独立分量分析算法的多用户检测性能进行仿真比较,结果表明本文引入的方法检测性能更优.     

基于MUSIC算法的MIMO雷达的角度估计

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output:MIMO)雷达利用多天线发射互相正交的信号,可以实现灵活的发射分集设计,具有高分辨率的空间谱估计性能。为降低计算的复杂度,提升信噪比高时信号的性能,文章基于MUSIC算法对双基站雷达信号的到达角与发射角作相应估计,结合优化方法和误差准则,对不同参数条件下的该算法作了仿真分析和综合比较。结果证明了该算法的有效性。