对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arr...对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.展开更多
本文首先建立了采用TR-STBC发送分集的MIMO MC DS-CDMA系统模型,然后在此基础上,研究了SDCMA盲均衡在该系统中的应用,最后进行了仿真和分析。结论是对采用TR-STBC方案的MIMO MC DS-CDMA系统进行常模盲均衡,算法简单,较易实现,但当多址...本文首先建立了采用TR-STBC发送分集的MIMO MC DS-CDMA系统模型,然后在此基础上,研究了SDCMA盲均衡在该系统中的应用,最后进行了仿真和分析。结论是对采用TR-STBC方案的MIMO MC DS-CDMA系统进行常模盲均衡,算法简单,较易实现,但当多址干扰较大时,仅采用此均衡方法不能较好地改善系统性能,还需要进一步采用其他方法来减小或消除多址干扰。展开更多
文摘对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.
文摘本文首先建立了采用TR-STBC发送分集的MIMO MC DS-CDMA系统模型,然后在此基础上,研究了SDCMA盲均衡在该系统中的应用,最后进行了仿真和分析。结论是对采用TR-STBC方案的MIMO MC DS-CDMA系统进行常模盲均衡,算法简单,较易实现,但当多址干扰较大时,仅采用此均衡方法不能较好地改善系统性能,还需要进一步采用其他方法来减小或消除多址干扰。