基于峰度的变步长恒模盲均衡技术

相对于基于训练序列的均衡方式,盲均衡能够提高信道利用率,更适于自适应组网和侦听,其中的恒模算法因实现简单而受到广泛关注,但是固定步长的恒模盲均衡器存在收敛速度和稳态误差上的矛盾。根据峰度定理,盲均衡器输出信号的峰度小于等于源信号的峰度,且只有达到收敛时才相等。文章采用均衡器输出信号峰度误差控制步长的变化,仿真表明变步长均衡器能够一定程度克服这一矛盾。     

一种空潜蓝绿激光通信双盲均衡方法

空潜蓝绿激光通信系统容易受到信道多径效应的影响,从而发生码间干扰,严重影响系统性能。通过对空潜蓝绿光通信系统信道进行剖析,基于蓝绿激光衰减特性和时域展宽特性,将可变步长恒模分数间隔均衡算法和判决导向最小均方算法相结合,提出了 1种适合空潜蓝绿激光通信的双模盲均衡方法。所提方法相较于 CMA盲均衡、CMA+DD-LMS均衡以及 CLMS均衡等常规均衡方法,能够获得更小的均方误差和更快的收敛速度,具有更好的均衡性和抗噪声性能,可有效提高系统性能。当系统误码率为 10-4时,性能最高可提升约 1.8dB。     

能量匹配条件下的CMA盲均衡算法

对CMA盲均衡技术在海上靶场遥测信号接收中的应用进行了仿真研究,同时在CMA盲均衡算法的基础上提出了一种能量匹配约束条件,对在能量匹配约束条件下的CMA算法进行了理论分析和算法推导。根据峰度准则,输入输出信号能量相等是盲均衡实现的充要条件的前提,依据这一前提,对CMA算法代价函数进行修正,有效提高了算法的收敛速度和均衡性能。     

VS-CMA盲均衡算法在短波数据通信中的应用研究

在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波（HF）数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法（CMA）的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。     

一种改进的LMS算法及其在自适应消噪中的应用

介绍了一种改进的LMS自适应滤波算法及其在自适应噪声对消中的应用。该算法利用误差信号的相关值去调节步长,解决了算法收敛时间与稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它同时实现了均方误差小和收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。文中最后给出了仿真结果,仿真结果与理论分析是一致的。     

一种变步长LMS自适应滤波算法研究

为了解决最小均方(LMS)算法的稳定性以及收敛速度和稳态误差之间的矛盾,提出了一种复数型自适应变步长的LMS算法,它的权系数的调整取决于误差曲面在新权值点上的梯度。分析了新算法的收敛特性以及参数选择对算法性能的影响。算法具有较快的收敛速度、鲁棒稳定性且运算小易于实现的特点。计算机仿真的结果与理论分析相一致,证实了算法的收敛性能优于标准的LMS算法并且具有较好的实用性。     

新的变步长LMS算法及其在自适应噪声对消中的应用

介绍了一种基于均方误差估计的新变步长LMS自适应滤波算法。与传统的LMS算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态失调。将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真中,给出了计算机仿真结果,仿真结果与理论分析一致,证明了新算法的优越性。     

基于自适应滤波的PCM／FSK软件解调方法

提出了一种新的PCM／FSK数字信号解调方法。通过采用最小均方误差自适应滤波算法，跟踪信号的单一频率，分析输出信号的包络，实现PCM／FSK信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响解调性能的因素。计算机仿真结果表明，此方法比差分解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

基于张量正则分解的时频混叠信号欠定盲分离方法

针对时频同时混叠条件下的欠定盲源分离(UBSS)问题,提出了一种基于四阶累积量(FO)与张量正则分解相结合的算法。首先构建观测到的混合信号的四阶累积量,并利用高阶累积量的"半不变性"将其表示成四阶张量的形式,然后采用线性搜索迭代最小二乘算法对张量进行分解并获得混合矩阵的估计,最后根据估计出的混合矩阵,采用最小均方误差波束形成器算法,完成源信号的恢复。仿真结果表明该方法的有效性,与已有算法相比提高了信号盲分离的性能。     

APSO算法在语音信号盲源分离中的研究

将自适应粒子群优化（Adaptive Praticle Swarm Optimization）算法运用到语音信号的盲源分离中,以峰度为目标函数,通过自适应调整惯性因子,克服了收敛速度和分离效果之间的矛盾,最终实现盲源分离。该算法避免了传统的优化算法自然梯度法稳定性差、易于陷入局部最优的不足。通过比较仿真结果和性能指标可以看出,APSO算法提高了收敛速度,改善了分离性能,表明了该算法在实现语音信号盲源分离中性能的优越性。     

Receiver-channel based adaptive blind equalization approach for GPS dynamic multipath mitigation

Aiming at mitigating multipath effect in dynamic global positioning system (GPS) satellite navigation applications, an approach based on channel blind equalization and real-time recursive least square (RLS) algorithm is proposed, which is an application of the wireless communication channel equalization theory to GPS receiver tracking loops. The blind equalization mechanism builds upon the detection of the correlation distortion due to multipath channels; therefore an increase in the number of correlator channels is required compared with conventional GPS receivers. An adaptive estimator based on the real-time RLS algorithm is designed for dynamic estimation of multipath channel response. Then, the code and carrier phase receiver tracking errors are compensated by removing the estimated multipath components from the correlators’ outputs. To demonstrate the capabilities of the proposed approach, this technique is integrated into a GPS software receiver connected to a navigation satellite signal simulator, thus simulations under controlled dynamic multipath scenarios can be carried out. Simulation results show that in a dynamic and fairly severe multipath environment, the proposed approach achieves simultaneously instantaneous accurate multipath channel estimation and significant multipath tracking errors reduction in both code delay and carrier phase.     

基于差分和局部积分均值的EMD算法

针对经验模态分解中无法分离频率相近信号的问题,提出一种新的经验模态分解算法。该算法将局部积分均值的"筛分"算法和差分经验模态分解算法的思想结合在一起。仿真结果表明,该算法的频率分辨率比基于局部积分均值的经验模态分解算法要高,分解效率要比基于差分的经验模态分解算法要高,同时在一定程度上抑制了边界效应。     

基于盲源分离的雷达信号欺骗干扰抑制

针对脉冲压缩信号的频谱弥散(SMSP)干扰,通过分析其时频特性,提出了一种基于盲分离的抑制算法。首先,推导了基于独立分量分析的代价函数,由于代价函数中信号概率密度函数不能精确估计,利用信号高阶互累积量的性质,重新构造了一种新的代价函数;其次,利用基于自然梯度的方法对新代价函数进行优化,从而得到基于峭度的盲分离算法;最后,通过仿真证明,对比Fast ICA算法,文中算法具有更快的收敛速度和更好的分离性能,在保证分离精度的前提下,可成功将目标回波信号分离,达到SMSP干扰抑制的目的。     

稳定平台中陀螺漂移自适应实时估计算法

 针对陀螺稳定平台的漂移问题,建立了陀螺稳定跟踪装置在不同工作模式下陀螺漂移的数学模型,指出稳定模式下包含常值漂移和相关漂移的陀螺低频噪声是影响稳定精度的主要原因。提出一种自适应实时估计算法,采用卡尔曼滤波框架和滤波器收敛判据,结合Sage-Husa滤波和加权Sage-Husa滤波算法,利用跟踪器跟踪静止目标时输出的脱靶量信号对陀螺常值漂移和相关漂移进行估计。实验结果表明:该算法能够在系统模型和噪声特性均不准确的情况下使用,收敛时间小于3 s,估计均方差小于0.02 (°)/s,具有良好的鲁棒性和自适应能力。     

考虑驾驶仪动态特性的固定时间收敛制导律

针对打击机动目标的制导问题，设计了一种同时考虑攻击角度约束、自动驾驶仪动态特性和固定时间收敛的新型制导律。首先，基于非奇异终端滑模控制和固定时间稳定性理论，采用反步递推方法设计制导律。在制导律设计过程中，设计了一种固定时间收敛的非奇异终端滑模面，基于固定时间控制和滑模控制，设计虚拟控制律，构造一种非线性一阶滤波器解决传统反步设计中的"微分膨胀"问题。基于超螺旋算法和固定时间稳定性理论，设计了一种固定时间收敛的滑模干扰观测器，用于估计目标机动等干扰。然后，基于Lyapunov稳定性理论，对制导律的固定时间稳定性进行了证明，并给出了收敛时间的表达式。最后，通过仿真分析，验证了所提制导律的有效性，和现有制导律相比，所提制导律具有较高的制导精度和角度约束精度、较快的系统收敛速度以及较少的能量消耗。     

变参数滑模极值搜索算法研究

针对滑模极值搜索算法中系统在提高控制精度与收敛速度之间存在相互制约的问题, 提出了变参数滑模极值搜索算法,分析了两种变参数的形式,通过仿真对比,说明变参数滑模极值搜索算法能同时兼顾系统的收敛速度和控制精度。