OFDM系统DCT/IDCT插值信道估计算法

导频辅助信道估计是OFDM系统常用的信道估计算法，本文研究基于变换域的导频辅助信道估计算法．在DFT插值法的基础上，提出了基于离散余弦变换（DCT）的信道估计方法．仿真结果表明，该插值算法的MSE和SER性能优于DFT方法．与MMSE算法相比，该插值算法计算复杂度低，易于物理实现．     

一种计算r-循环矩阵平方根的新算法(英文)

研究了r-循环矩阵的简化形式,提出了一种计算r-循环矩阵平方根的新算法,该方法无需计算r-循环矩阵的特征值,计算时只需要矩阵乘法的迭代.     

一种基于PN训练序列的OFDM时频同步算法

提出了一种基于PN训练序列的OFDM时频同步的新算法.该算法通过构造一种倒序结构的同步训练序列,获得了较好的定时性能;同时利用该序列实现了较精确的频率同步.仿真结果表明,在信噪比为20 dB时,高斯信道条件下的频偏估计方差可达10-7,多径信道下可达10-5,频偏估计范围可以达到整个信号带宽的一半.与传统算法相比, 该算法符号定时更精确,频率同步性更好,具有较好的可行性和实用性.     

SAGE信道估计算法在部分相关STTC-MIMO系统中的应用

利用天线空间相关函数和方向特性将完全不相关的信道衰落矩阵映射为更符合实际的部分相关MIMO(multiple input multiple output)信道衰落矩阵,结合STTC(space-time trellis code)空时编码方式建立部分相关的STTC-MIMO系统,并将基于SAGE(space-alternating generalized expectation-maximization)的信道估计算法应用在这一系统中.结果显示,和ML(most-likelihood)估计相比,部分相关信道中使用SAGE估计算法可以使系统信噪比提高约1 dB.此外,空时编码(space-time codes)的纠错性能对MIMO系统的信噪比也有极大的影响.     

一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法

针对多带正交频分复用（MB-OFDM）的超宽带系统,为减小其常规最小均方误差算法的运算量,提出一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法.新算法在原最小均方误差算法的基础上,将求逆问题转化成一簇线性方程组的求解问题,然后通过初等行变换直接得到信道的估计值.新算法不仅降低了原最小均方误差算法的复杂度和运算量,而且保持了原估计方法的性能.并且基于超宽带标准信道CM1的计算机仿真结果也验证了新方法的有效性.     

频率选择性衰落信道中的频偏盲估计

根据频率选择性衰落信道的抽头延迟线模型,将针对平坦衰落信道的CS(周期平稳过程理论)频偏盲估计算法扩展到了频率选择性衰落信道,并通过仿真证明这种扩展是可行的.仿真结果还表明CS算法不仅有好的抗平坦衰落能力,而且有很好的抗频率选择性衰落性能.     

双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.     

一种改进的减少状态逐幸存处理均衡器

提出了一种带有FIR前置滤波器的减少状态逐幸存处理均衡器．该均衡器通过训练序列估计信道的特性，利用RLS算法对信道的估计值进行更新．在RSSE-PSP处理之前加入一个FIR前置滤波器，使全信道近似呈现最小相位特性,该FIR滤波器为一个信道匹配滤波器和一个预测误差滤波器的级联，采用Levinson-Durhin算法进行求解,仿真结果表明，该均衡器在具有符号问干扰的信道中比传统均衡器有着更优异的性能．     

一种基于交点排序的高效多边形裁剪算法

提出了一种适合任意多边形裁剪的算法,该算法将构成结果多边形的裁剪多边形和实体多边形顶点插入到两者的交点链表中,通过交点位置的排序,形成一个单线性、单指针结构的结果多边形顶点链表.简化了交点的数据结构,减少了裁剪多边形与实体多边形边界的循环求交次数.最后,通过与其他同类算法进行比较,验证了算法运行的效率优势.     

一种基于Turbo迭代处理实现PCMA信号盲恢复算法

针对非协作通信中同频线性调制混合的PCMA信号盲恢复问题,基于Turbo迭代处理算法思想,建立了PCMA基带接收系统模型,提出了一种联合解调和译码实现PCMA信号中各路源信号盲恢复算法.通过分析和推导,给出了一种混合信号解映射的方法.该算法不需要进行混合信号分离,而是直接从接收信号中估计出每路发送的信息序列,一步完成混合信号的分离、解调和译码.仿真结果表明,无论对于无码间干扰的AWGN信道还是ISI信道,算法都能得到较低的BER（Bit Error Rate,误码率）,算法对等功率混合信号和不等功率混合信号同样适用.     

一种基于压缩感知的信道缩短滤波器设计

鉴于使用信道缩短滤波器的系统的复杂度会随着滤波器中非零抽头的增加而快速增大, 运用盲自适应子空间追踪(Blind Adaptive Subspace Pursuit, BASP)算法设计了一种稀疏滤波器来减少非零抽头. 首先在最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)准则下, 将信道缩短问题转化为稀疏滤波器的设计问题, 然后通过加入稀疏度盲估计过程, 使滤波器可以自适应地改变稀疏度, 最后在子空间追踪算法(Subspace Pursuit, SP)的框架下实现非零抽头不连续的稀疏滤波器设计. 仿真结果表明, 设计的稀疏滤波器有效地实现了信道缩短, 运用该滤波器的系统可在更低的复杂度下获得更高的精度.     

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测

提出了一种新的自适应演化算法，用来解决码分多址系统中的多用户检测问题．该算法采用最大似然判决来检测用户发送的比特序列，根据当前变异的成功概率来自适应调整子代种群规模．仿真结果表明，基于自适应演化算法的多用户检测器总能在指定的迭代次数内收敛到与最优多用户检测器相一致的结果．该算法与未采用自适应机制的进化规划相比，当用户数从10增加到20时，收敛所需的代数相应减少37．5％到47．8％．该算法的计算复杂度是与用户数相关的多项式复杂度，与最优多用户检测器的指数复杂度相比，具有较好的可行性和实用性．     

自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.     

DS-CDMA中一种低复杂度的多用户检测算法

为降低常规解相关多用户检测算法的运算量和复杂度,利用相关矩阵的对角占优性提出了一种低复杂度的三对角线性检测算法．新算法首先将相关矩阵分解为三对角矩阵及其余式,然后将相关矩阵的求逆问题近似为特殊矩阵的乘法问题．与解相关检测算法相比,新算法运算复杂度大大降低,而检测性能良好．计算机仿真结果验证了新算法的有效性．     

生成Delaunay三角网的快速合成算法

合成算法结合了传统的递归分割法和逐点插入法的优点,兼顾空间和时间性能.然而,该算法不可避免地继承了两种传统算法的不足,在执行效率上受到限制.为了解决执行效率问题,提出了快速合成算法,对合成算法进行了改进和优化.该算法基于面积坐标的点定位算法和简化的高效空外接圆判断算法,从而大大提高算法的整体执行效率;同时充分考虑平面点集的任意性,适用于对任意平面点集构建Delaunay三角网.     

对称不定块-Toeplitz矩阵及其逆阵的快速分解算法

在讨论对称正定 Toeplitz矩阵及其逆阵 Cholesky快速分解的基础上 ,对一类对称不定块 - Toeplitz矩阵及其逆阵提出一种快速分解算法 ,并分析了算法的计算复杂性 .     

基于RBF网络信道均衡器

在数字通信系统中为了克服信道畸变引起的码间干扰，在接收端必须采用信道均衡技术。在本文中，我们将RBF网络用作均衡器。采用最近邻聚类和直接判决算法来调整隐藏层中心，然后再用LMS算法调整输出层的系数。该算法可以实现在线学习，根据相应的准则增加，删除隐藏层节点。算法事先不必确定隐藏层的节点个数。模拟结果显示，RBF网络均衡器能够正确地将信号从有噪信道中恢复出来，在计算机模拟仿真中其性能与理想贝叶斯均衡器相当。