一种适于动态环境的盲多用户检测算法

比较两种盲多用户检测算法在动态环境中的收敛性能,并通过计算机进行模拟仿真。其中一种是能随输入信号矢量变化而变化的变步长最小输出能量盲算法;另一种是既保持最小输出能量检测器的全局收敛性,又具有最小均方误差检测器高输出信干比优点的判决反馈变步长盲算法。利用前者在动态强干扰下收敛快及后者在稳态时输出信干比高的优势,将二者结合起来应用到动态环境中,提高系统性能,同时抑制多址干扰和窄带干扰。     

用于雷达波形的无损压缩编码

讨论了用算术编码实现波形数据的无损压缩。对波形数据进行无损压缩时 ,如果把每个可能的样本值看作一个符号 ,符号表会非常庞大 ,导致算法不可行。基于这种原因 ,本文用一个符号表示一定范围内波形数据 ,而不是单个波形数据 ,然后在此基础上设计了一种编码方案。先是无损线性预测 ,去除了波形数据之间的相关性。并假定产生的差值序列具有白功率谱 ,幅度服从高斯分布 ,第二步是算术编码。最后给出了对雷达回波数据进行压缩的实验结果。     

基于互相关向量估计的自适应盲均衡算法

基于互相关估计的盲MMSE均衡算法以批处理方式估计信道输出向量和信道输入信号之间不同延时的互相关向量,得到MMSE均衡器系数。由于涉及到大型矩阵乘积,若在线实现,计算量较大。根据该算法对信道阶数过估计不敏感特性,推导出基于互相关向量估计的盲MMSE均衡的自适应实现算法。自适应算法将矩阵和矩阵相乘转换为矩阵和向量的相乘,大大减少了均衡系数更新计算量,计算量仅为O(K2)(K为矩阵维数)。仿真结果显示自适应算法的收敛性能远远优于目前存在的自适应算法。     

相干条件下自适应波束形成性能研究

在相干干扰的条件下，推导了MMSE，LCMV两种波束形成器的输出信号情况。理论推导证明了基于MMSE准则的波束形成器，具有良好的输出信干噪比(SINR)，而基于LCMV准则的波束形成器输出信号完全被湮没于噪声干扰中的原理。仿真结果进一步显示了这种分析推导的正确性。     

一种新的干扰源定位算法

在强压制性干扰条件下,三坐标雷达不能测得目标的斜距。由于量测误差的存在,通常情况下两部三坐标雷达所得到的方向矢量在空间不能相交。为了得到干扰源(或目标)的位置,文中提出了广义三角测量交叉定位算法。通过对广义三角测量交叉定位得到的两个定位点在最小均方误差准则(MMSE)下进行融合,最终得到目标的估计位置。MonteCarlo仿真结果表明该算法有较高的定位精度。     

盲自适应多用户检测器抗窄带干扰性能分析

CDMA系统的优点之一是可以和窄带系统共存。通过将窄带干扰信号等效为多个虚拟用户，就可以利用多用户检测算法实现窄带干扰抑制。由于接收端一般不知道窄带干扰的特征信息，因此只有采用盲多用户检测算法才能实现对多址干扰和窄带干扰的联合抑制。本文从理论上分析了最小均方误差（MinimumMeanSquareError，MMSE）盲多用户检测器抑制窄带干扰的性能，并给出了仿真实验结果。     

基于小波域贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法

提出了基于小波域高斯混合模型贝叶斯估计模糊萎缩的SAR图像降斑算法.该算法分析了SAR图像在平稳小波变换(SWT)域中的统计模型,并用高斯混合模型对其进行描述,推导出基于贝叶斯估计的信号最小均方误差(MMSE)的模糊萎缩因子.籍此再根据小波域相邻尺度间小波系数的相关性,采用分区域模糊萎缩思想,很好地得到无斑点真实信号小波系数的估计值.仿真结果表明该算法在大大抑制斑点噪声的同时,有效地保持了边缘,其性能优于改进Lee滤波、小波软阈值和SWT萎缩降斑算法.