一种变遗忘因子RLS算法的分析与仿真

自适应信息处理的算法中的RLS算法在信号处理等方面已经得到了大量的应用。首先简要介绍了RLS算法,然后通过对RLS算法中的遗传因子的研究与分析,提出了一种新的变遗忘因子算法,通过修正函数对遗传因子进行修正,实现了此算法的优势,最后对该算法做了仿真试验。试验证明,此算法收敛速度和跟踪效果远好于普通RLS算法,并且系统稳定,具有较强的应用价值。     

基于遗忘因子RLS算法的自适应直达波对消技术

在以民用广播、电视及CDMA等信号为照射源的无源雷达系统中,由于发射信号为连续波信号,直达波和多径信号对雷达回波的干扰很强,影响了目标的检测。为此采用RLS自适应对消处理技术来抑制直达波干扰,针对RLS自适应算法的性能分析,提出了改进RLS自适应处理算法,收到了良好的滤波效果。最后在以广播信号为照射源的实验系统中,根据实际采集的数据进行仿真论证,验证了该方法的可行性。     

一种改进RLS算法的性能研究及应用

提出了一种改进的RLS算法,它结合了可变遗忘因子的RLS算法和平方根Kalman 算法的优点,既有可变遗忘因子的RLS算法对时变参数的快速跟踪能力,又有平方根Kalman 算法对设备精度要求低的特点。改进后的RLS算法具有较小的参数估计误差,数值稳定性好,是一种适合工程实现的较优算法,已经在跳频通信中应用实现。     

用于自适应天线的稳键的RLS算法

抗干扰通信是电子战的重要组成部分，自适应天线不仅具有很强的抗干扰能力而且可以与其它通信抗干扰技术相兼容，自适应算法是自适应天线的核心，本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计（RE）”应用于RLS算法中，得到稳健的RLS算法（RRLS），理论分析与计算机模拟结果都证明了RRLS算法基本保持了RLS算法的优点，同时在抗突出值干扰方面，优于RLS算法，提高了RLS算法的稳健性。     

用于自适应天线的稳健的RLS算法

抗干扰通信是电子战的重要组成部分，自适应天线不仅具有很强的抗干扰能力而且可以与其它通信抗干扰技术相兼容，自适应算法是自适应天线的核心。本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计（RE）”应用于RLS算法中，得到稳健的RLS算法（RRLS），理论分析与计算机模拟结果都证明了RRLS算法基本保持了RLS算法的优点，同时在抗突出值干扰方面，优于RLS算法，提高了RLS算法的稳健性。     

智能天线及其在无线通信中的应用

采用数字信号处理技术形成定向波束的智能天线，引起了无线通信工程技术人员的极大重视。作者在对天线传统认识的基础上阐述了智能天线的基本概念、特点、实现方法和应用前景。     

RLS算法自适应信道估计的性能分析

文中首先介绍了基本的RLS算法,分析了RLS算法中的初始化系数δ和遗忘因子λ对RLS算法收敛性能的影响。通过仿真可以看出,在相同的信噪比下,不同的δ对应不同的收敛性能。而不同的λ对收敛性能也有较大的影响。     

基于可变遗忘因子RLS的Boost转换器在线多参数辨识北大核心CSCD

针对Boost转换器控制性能受电感和电容变化影响的问题,提出了一种基于可变遗忘因子递推最小二乘法(recursive least squares method,RLS)的在线多参数辨识算法.考虑电感电流纹波,推导了精确的电感和电容辨识模型.在此基础上,研究了RLS算法中遗忘因子动态取值问题.通过在算法的误差信号中恢复系统噪声的方法,动态计算遗忘因子的取值,解决了传统RLS算法难以兼顾稳态精度和参数跟踪能力的问题.仿真结果表明,该算法可以在动态条件下,精确且快速地跟踪电感和电容值的变化,且具有良好的鲁棒性.     

软件无线电在智能天线中的应用

针对无线通信领域中存在的多种通信体系共存,各种标准竞争激烈等问题提出软件无线电技术。简述软件无线电的概念及功能特点,介绍了目前软件无线电的研究状况及无线电的关键技术之一———智能天线,采用软件无线电和智能天线融合的方法研究,较好地解决了体系共存和频带资源使用问题,理论和实践均取得了较好的效果,目前已得到了广泛的应用。     

RLS算法及其改进形式在信号分离中的应用分析

本文着重研究了自适应滤波器的重要实现形式——递推最小二乘算法（RLS）的原理,分析了RLS算法在应用中的优点及存在问题。为解决RLS算法收敛速度和稳态误差的矛盾及系统在趋于平稳时跟踪效果差的问题,本文从实现可变遗忘因子和增加自扰动项两个方面介绍了RLS算法的几种改进方法。并将它们应用于复杂电磁环境、强干扰背景下的信号分离中去。通过仿真实验,对RLS算法及其两种改进方法在信号分离中的效果进行了比较,得出可变遗忘因子RLS算法在收敛速度和分离信号的准确性上都具有较好的性能。     

智能天线自适应波束形成算法的研究

智能天线的自适应算法通过迭代运算获取用于波束形成的最优权值矢量时,是否具有较快的收敛速度和较小的稳态误差成为决定波束形成性能的主要因素。据此提出在传统的LMS算法中引入变步长和变换域的思想,采用改进的自：适应算法用于波束形成。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,波束形成的性能更优。     

智能天线技术在移动通信中的应用

智能天线采用空分复用技术,利用信号在传播方向上的差异,将同频率、同时隙的信号从空域区分开来。它可以成倍的扩展通信容量,并和其它复用技术相结合,最大限度的利用有限的频谱资源;可以有效地克服移动通信中由于复杂的地形、建筑物结构等对电波传播的影响,以及时延扩展、多径衰落、共信道干扰等产生的不利影响;能有效地扩大信号覆盖范围,降低系统建设成本;还能进行紧急呼叫定位,并提供更高的定位精度,可开发更多的增值业务。因此其在各种移动通信系统中得到了广泛的应用。     

基于智能天线的改进型SPRLS算法研究

针对SPRLS算法在误差较小时收敛速度慢的问题,利用误差梯度信息对自扰动项进行修正,从而提出了一种适合智能天线的改进型SPRLS算法。通过仿真试验,验证了在信道发生突变时,改进后的算法在有限迭代次数下,具有比SPRLS算法更好的收敛速度和更小的均方误差。同时该算法在复杂度上代价较小,具有较好的实用性。     

智能天线应用于卫星移动通信终端抗干扰

智能天线技术可以极大地增强卫星通信系统的抗干扰性能。讨论应用于卫星移动通信终端的智能天线技术,提出了利用智能天线技术的卫星移动通信终端的两种可能的系统实现方案。从计算成本及干扰抑制性能的角度对它们做了初步的比较,仿真结果表明采用这两种实现方案的卫星移动通信终端可以有效抑制下行链路存在的干扰,提高输出信干噪比,取得较为满意的干扰抑制效果。     

CDMA系统中智能天线算法分析

介绍智能天线的基本工作原理,分析了CDMA系统中常用的几种智能天线非盲算法,对其在不同运动环境下的仿真结果进行了性能比较。     

不采用自适应算法的智能天线系统

本文提出了一种基于等旁瓣针状波束方向图的智能天线。为了与采用自适应算法的智能天线进行对比,本文分别模拟了这两种不同天线用于ＣＤＭＡ系统时的扩容能力。模拟结果表明,在ＣＤＭＡ系统中无需采用自适应算法,只需用等旁瓣针状波束智能天线,就可以达到与自适应智能天线相似的扩容性能。等旁瓣针状波束智能天线的优点是：无需迭代、响应速度快,鲁棒性好。     

基于遗传算法的智能天线波束形成

为降低智能天线方向图旁瓣电平,加深干扰方向零点深度,提出一种改进的实数编码遗传算法。该算法基于人类的繁殖现象,改进了标准遗传算法的交叉算子,从而克服了标准遗传算法收敛速度慢,易陷入局部最优等问题,提高了优化效率。在仿真实验中,以均匀直线阵为例,用改进的遗传算法对阵元激励的幅度进行优化,形成的方向图获得了更好的结果。     

软件无线电中的智能天线技术

在简要介绍软件无线电的基础之上,分析了其中的关键技术智能天线技术的原理和系统组成,讨论了一些常用的自适应算法,最后指出了智能天线需要进一步研究的问题。     

智能天线在数字移动电视接收中的应用研究

提出一种将智能天线应用于数字移动电视接收的方案,给出了算法模型的建立和推导,通过仿真,证实了该方案的可行性.     

智能天线阵列的误差分析建模与校准算法

分析了智能天线阵列的工作原理,在智能天线实验平台上对阵列误差的校正算法进行了实验验证。通过与方位无关的校正矩阵校正之后,各阵元通道的复增益趋于一致,波达方向（DOA）估计精度也在误差允许范围之内。结果表明,这种阵列误差校正方法是行之有效的。