空时编码多载波码分多址MIMO系统下行频率选择性信道盲估计

基于子空间方法的无线信道盲估计由于其算法的固有特性,使得估计结果与实际信道之间存在一个不确定复系数,无法得到无线信道的精确估计。在利用子空间分解方法对空时编码多输入多输出MC-CDMA系统下行频率选择性信道盲估计的基础上,利用发射符号的有限码集特性,将单载波系统下的模糊复系数盲辨识方法推广到多载波多输入多输出系统,从而得到信道的精确估计。Monte-Carlo仿真表明,在信噪比较低的情况下,本方法的信道估计误差仍然较小。     

一种OFDM系统同步参数盲估计方法

首先提出一种扩大周期平稳信号循环周期的方法，然后在此基础上提出一种基于信号周期平稳特性的盲同步参数快速估计算法，最后通过分析算法获得一种可以估计非整数倍样点周期时延和扩大频偏估计范围的方法，从而实现整个OFDM基带带宽范围内的频偏估计。理论分析和仿真结果表明，该算法仅用很少的OFDM符号就可以实现同步参数的估计、有好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度。     

一种MOE盲自适应空时多用户检测算法的性能分析

将相关矩阵多次幂技术与MOE(最小输出能量)盲自适应空时多用户检测相结合提出了一种新的空时多用户检测算法。并且,从噪声方差、采样数目和u次幂的角度,对这种改进的MOE盲空时多用户检测接收机的性能进行了分析。理论证明和仿真结果表明,这种新的检测技术在噪声方差非常小、采样数目趋于无穷以及u→∞的情况下,它的性能收敛于MMSE盲自适应空时多用户检测。     

Closed-Form Estimators for Blind Separation of Sources – Part I: Real Mixtures

The problem of multiuser interference cancellation in wireless cellularcommunication systems accepts a blind source separation (BSS) model. Thepresent contribution studies the closed-form solutions to BSS in thereal-mixture case. Connections among a number of seemingly disparate methodsare unveiled, new procedures are put forward, and their asymptotic(large-sample) performance is analyzed. Simulation experiments illustrate andvalidate the theoretical results. Altogether, a unifying generic framework forclosed-form BSS methods is developed.     

多传感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于ARMA新息模型和Lyapunov方程,提出了单通道ARMA信号的多传 感器信息融合稳态最优Wiener反卷积滤波器。它避免了Riccati方程,可用于设计含未知模型参数和含未知噪声方 差系统的自校正信息融合滤波器。一个仿真例子说明了其有效性。     

空时旋转不变性编码技术及其频率选择性信道盲估计方法

针对处于频率选择性衰落环境中的垂直型贝尔实验室分层空时(Vertical Bell iabs LAyered Space-Time,V-BLAST)结构,该文首先对其进行联合空时符号分组,然后提出了一种新颖的空时旋转不变性编码技术(Space-Time Rotational-Invariance Coding Technique,STRICT)。通过巧妙利用上述编码技术中的旋转不变性性质,该文继续为V-BLAST结构提出了一种多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)频率选择性无线信道的盲估计方法。仿真结果表明了该文新颖STRICT的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

基于二阶统计量的多径混合语音分离算法

介绍了一种实用的语音分离算法CoBliSS,他是一种基于二阶统计量的多通道盲反卷积算法.但是源信号自相关函数的序列长度必须足够大,而大多数语音信号不满足这一要求.但是针对非平稳的语音信号,非严格的理论分析显示二阶统计量可以用于语音分离,将CoBliSS算法与回声消除相结合,给出了ECoBliSS算法.结果表明当ECoBliSS算法用于远程会议系统时,分离出了较高质量的语音信号,而且速度也比较快.     

改进的变步长维纳系统盲源分离方法

基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。     

基于增殖系数的混沌信号提取算法

本文提出一种基于混沌信号特性的信号盲提取算法,由于不同的混沌信号在相空间里面对应着不同的吸引子二阶增长率,利用这个特点定义了增殖系数（Proliferation Exponent,PE）并将其作为混沌信号提取的目标函数.首先分析基于增殖系数的梯度搜索方法在解决盲提取问题时存在不足,并将混沌信号的盲提取问题转化为带约束的优化问题,提出利用改进的粒子群优化算法解决信号盲提取的优化问题,通过惯性系数动态调整和最优位置的扰动,提高算法的寻优性能.实验结果表明基于增殖系数的信号提取算法能有效地提取混沌信号,提取的信号在时域和相空间与源信号接近,同时算法也表现出对噪声污染的鲁棒性.     

长波碲镉汞探测器工作温度对输出图像的影响

为分析长波碲镉汞探测器在高低温环境下盲元增加的问题,通过试验对长波碲镉汞探测器组件进行测试,并观察输出图像。可以发现,改变环境温度后,经探测器校正的所得图像发生变化。分析原因并对其进行了试验验证。结果表明,环境温度会影响探测器的输出图像及性能,即芯片的工作温度变化会引起暗电流和波长变化。