基于峰度的盲自适应多用户检测

基于四阶累积量,分析一种新的优化准则,即定向最小峰度(OMK:Oriented Minimum Kur-tosis)准则。理论分析表明:该准则函数具有全局最小值且极值点满足解相关条件。由此,通过求解该优化问题,能得到一种新的盲多用户接收方案。然后,利用最速下降法,给出盲多用户检测的自适应算法。仿真结果进一步验证了本文的结论。     

一种改进的线性受限恒模算法研究

近年来对线性约束常模(LCCM)算法的研究一般是基于定长步长的研究。文中提出了一种改进的基于时变步长的LCCM算法,并仿真分析论证了所提出的变步长LCCM算法具有良好的收敛特性。     

基于最小二乘常模算法的盲多用户检测

提出将最小二乘常模算法（LSCMA）用于盲多用户检测，此算法对任意线性无关输入数据集具有全局快速收敛性及稳定性。将LSCMA与传统最陡下降常模算法（SDCMA）及线性受限常模算法（LCCMA）比较，LSCMA收敛速度比另两更快，但复杂度较高。     

以三次曲线为特殊积分的二次系统

本文研究以三次曲线为特殊积分的二次系统:的极限环,得出一类二次系统存在极限环的充要条件。     

基于高阶累积量的盲自适应解相关检测器

基于高阶累积量,本文提出一种新的无约束优化准则,并且证明该优化准则有全局最小值,其及值点满足解相关条件,得到一种新的盲自适应解相关检测器。仿真结果表明,该检测器具有较强的干扰抑制能力。     

基于常数模的多址干扰抑制能力分析

本文着重分析一种新的盲多用户检测器(即常数模检测器)的多址干扰抑制能力.所得到的结果是:当解调信号的接收幅值小于临界值1/ 3 时,该检测器的性能较差;相反,则具有较强的多址干扰抑制能力.仿真实例验证了这一结论.     

一种改进的线性受阻恒模算法研究

近年来对线性约束常模（LCCM）算法的研究一般是基于定长步长的研究。文中提出了一种改进的基于时变步长的LCCM算法，并仿真分析论证了所提出的变步长LCCM算法具有良好的收敛特性。     

含吲哚骨架的磷酰亚甲基衍生物的构建新策略

在金属碱催化作用下,本文成功实现了吲哚烯酰基化合物与二苯基氧膦P-H键的加成反应,并通过对催化剂、反应溶剂、反应时间、催化剂用量等影响因素的筛选,探索了反应的最佳条件,并在最佳条件下催化合成了一系列含吲哚骨架的磷酰亚甲基化合物,获得了较好的产率。该反应条件温和、产率高、反应迅速,为C(sp3)-P键的构筑提供了一种绿色高效的新方法。     

基于高阶累积量的盲自适应多用户检测

基于高阶累积量,讨论一种新的盲多用户检测方法,首先,分析一种新的优化准则,证明该优化准则在满足规范约束条件下具有全局最小值,且极值点满足解相关条件。由此,得到一种新的盲多用户接收方案,然后,利用约束优化问题的一个无约束条件的等价形式,给出盲多用户检测的自适应算法,仿真结果表明,本文给出的检测器具有较强的多址干扰抑制性能。     

基于非标准约束的常数模检测器

本文讨论一种具有非标准约束的常数模准则,得出一种新的盲多用户检测器.首先论述该检测具有较强的多址干扰抑制能力,其性能不受解调信号的接收功率影响.然后证明具有非标准约束的常数模准则在适当条件下是严格凸的.由此,利用随机梯度方法,给出检测器的盲自适应算法,并且分析该算法的收敛性.仿真实例验证了本文的结论.