An MMSE Decoding Algorithm without Matrix Inversion in QSTBC

The matrix inversion operation is needed in the MMSE decoding algorithm of orthogonal space-time block coding （OSTBC） proposed by Papadias and Foschini. In this paper, an minimum mean square error （MMSE） decoding algorithm without matrix inversion is proposed, by which the computational complexity can be reduced directly but the decoding performance is not affected.

联合LMS滤波和对数MMSE的语音增强改进算法

由于固定步长的存在,传统LMS算法的收敛速度与稳态误差始终处于矛盾的状态,增强后的语音存在信噪比低和失真的问题。针对上述情况,提出一种联合LMS滤波和对数MMSE的语音增强改进算法。将LMS算法分为两个迭代周期,第一个周期使用变步长的LMS算法,第二个周期使用蝙蝠算法改进的LMS算法;使用改进后的LMS算法对带噪语音做初步的增强;使用对数MMSE对语音做进一步增强,去除改进的LMS算法增强后残留的噪声并还原出纯净的语音。实验结果表明,三种不同类型噪声下,该算法在SNR和PESQ指标上相比于传统的LMS和其他算法有更好的增强效果,具有更小的稳态误差和更好的噪声抑制效果,增强后的语音质量和听感得到提升。

融合蚁群算法MMSE准则在MMW混合波束形成中的应用

波束形成预编码技术是毫米波通信的核心技术,其中模拟和数字混合波束形成技术可以很好地平衡模拟预编码技术和数字预编码技术的优缺点,既可以得到足够的波束形成增益、减少传播损耗,又降低了硬件成本和功耗。均方误差(MSE)是表征毫米波通信传输可靠性的性能指标,利用最小均方误差(MMSE)准则的混合预编码设计可以在毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中获得较好的频谱效率。将MMSE与广泛应用于解决旅行商问题的蚁群算法相融合,以进一步优化基于流形优化的混合预编码算法。仿真结果表明,融合后的优化算法具有更低的误码率和更好的频谱效率。

基于MMSE和ABCSVM的液压泵故障模式识别

为了更好地实现液压泵的故障模式识别,对液压泵故障特征提取方法和模式识别方法进行研究。针对多尺度熵算法存在的在尺度因子较大时时间序列较短而导致各尺度样本熵表征液压泵故障状态性能较差的问题,提出了改进的多尺度熵算法,通过对液压泵实测信号分析验证了所提出的改进多尺度熵的良好性能。针对液压泵故障状态与故障特征之间的非线性关系,采用支持向量机算法建立液压泵的故障模式识别模型,并提出采用人工蜂群优化算法对支持向量机模型参数进行优化。基于改进多尺度熵和蜂群优化参数的支持向量机实现液压泵故障模式识别,通过对比分析验证了所提出的液压泵故障模式识别方法的良好性能。

DS-CDMA中基于MMSE相关器的RAKE接收机

该文研究了DS-CDMA中用于频率选择性多径信道RAKE接收机的限阶MMSE相关器的性能,这种基于CSA(Correlations Subtractive Architecture)结构的MMSE相关器很适用于频率选择性多径信道。通过用MMSE柑关器取代普通多用户RAKE接收机的传统相关器,可以达到与扩展到多个码元的MMSE接收机相近的BER性能。CSA产生MMSE相关器不需要矩阵的逆变换,降低了运算复杂度,有利于直接取代普通RAKE接收机的相关器。

基于MMSE维纳滤波语音增强方法研究与Matlab实现

提出一种基于最小均方误差估计维纳滤波器的设计方法与Matlab实现。通过使用莱文森-德宾算法求解维纳-霍夫方程(Yule-walker方程),得到滤波器系数进行维纳滤波。加载Matlab中的语音数据handel,人为地加入高斯白噪声,分别计算加入噪声后信号的自相关Rxx和加入噪声后信号和理想信号的互相关Rxd。在输出端将信号较为精确地重现出来,而噪声却受到最大抑制。实测数据的处理结果证明经过维纳滤波后语音信号的噪声减弱,信噪比提高,较好地改进了语音信号质量。

60 GHz芯片间无线互连系统的MMSE-RAKE接收机误码性能分析

针对60 GHz芯片间无线互连信道中存在的多径衰落问题,将匹配滤波器和最小均方误差算法应用到60 GHz脉冲通信系统,重点分析多径信道下采用最小均方误差合并算法的RAKE接收机的误码性能。在IEEE 802.15.3c信道模型的基础上,对采用不同合并方式、不同干扰用户数目下的RAKE接收机误码性能进行了研究。仿真结果表明,随着干扰芯片数量的增加,引入匹配滤波器和最小均方误差算法的RAKE接收机不仅降低了接收机的采样率,而且有效提高了系统抗多用户干扰的能力,为芯片间无线互连系统的RAKE接收机设计提供了技术参考。

动态信道下解相关和MMSE多用户检测算法

对用户归一化的互相关矩阵进行求逆运算是解相关算法和最小均方误差算法的基础。针对实际信道的动态性,即用户的随机接入或离开信道,研究矩阵求逆的更新算法以避免对相关矩阵的实时求逆运算。对更新算法的复杂度进行分析,结果表明,在动态信道中,更新算法可以有效地降低多用户检测算法的复杂度。

一种基于MMSE准则的通用码元同步算法

同步是影响通信系统性能的一个极其重要的因素。本文提出了一种基于最小均方误差准则(MMSE)的基带软件码元同步算法,可以实现多进制FSK、DPSK甚至QAM等信号的码元同步。本算法选择均方误差最小的采样时刻作为最佳判决时刻,由于使用解调误差实现同步的调整,节省了运算量。算法具有实用性好,通用性强的特点。系统仿真的测试结果表明:算法的性能基本可以满足实际通信系统对码元定时恢复的要求。

基于MMSE的大气激光通信中LDPC码BP译码算法研究

针对大气激光通信中低密度奇偶校验码(LDPC)置信传播(BP)译码算法复杂度高的问题,对几类BP-Based简化译码算法进行了分析,并基于最小均方误差准则(MMSE)对Scaled BP-Based和Offset BP-Based两类改进译码算法的优化设计进行了探讨,得出两类算法的最优校正因子,并给出了数值计算.在不同的湍流强度下,对码长1008的(6,3)比特填充LDPC码进行了仿真实验,结果表明,对于短码长的LDPC码,当译码BER=10-5时,最小和算法(UMP BP-Based)相对于BP算法有0.1～0.15dB的译码性能损失;基于MMSE设计的两类算法相比BP算法大大降低复杂度的同时,译码性能与BP算法相当,甚至优于BP算法,优于UMP BP-Based算法0.075～0.15dB.

基于符号检测的MMSE干扰对齐算法

干扰对齐(IA)是一种有效的干扰管理机制,通过预编码技术使干扰在接收端重叠在一起,以彻底地消除干扰信号对所期望接收信号的影响。这项技术能够在无线干扰网络中获得很大的自由度。在干扰对齐中,一个复数符号在相同的原理下的互异网络上通过预编码器和合并器进行迭代计算而被检测到,例如在最小均方误差(MMSE)算法下。本文在传统的MMSE算法的基础上,提出基于符号检测的最小均方误差(SDA-MMSE)干扰对齐的迭代算法。计算机仿真证明所提出的符号检测算法比传统的MMSE算法具有更好的性能。

基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测

为解决只有特征向量跟踪的子空间跟踪算法不能应用于MMSE多用户检测的问题.应用数据压缩技术提出一种只基于特征向量跟踪的数据压缩MMSE多用户检测方法,其计算复杂度为O(NK).利用FDPM子空间跟踪算法进行了计算机仿真.仿真结果表明,这种检测方法的性能是良好的.

基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法研究

阐述了自适应MMSE多用户检测算法的基本原理,提出了一种基于LMS的自适应MMSE多用户检测算法,推导了算法的迭代公式并进行了计算机仿真。仿真结果表明,随着传输信号信噪比的增加,算法误码率降低。

XL-MIMO系统中随机Kaczmarz算法的仿真与实现

超大规模多输入多输出(Extra-Large Scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)是未来的第六代移动通信(The 6th Generation Mobile Communication Technology,6G)关键技术之一,但是由于XL-MIMO系统采用了超大规模天线阵列,其信号处理需求非常庞大,增加了计算复杂度。这对信号的检测算法有了更高的要求,由此对XL-MIMO系统中低复杂度算法进行研究是十分重要的。首先介绍了XL-MIMO系统信道模型,然后引入了预编码技术,将随机Kaczmarz算法和传统的MMSE算法在完美非平稳信道的归一化传输功率的误码率情况、用户数量复杂度情况、天线数量复杂度情况进行了仿真分析与比较。结果表明随机Kaczmarz算法具有更低的计算复杂度,并且是一种可以准确实现的快速算法。

结合残留冗余信息与MMSE估计的信源信道联合编解码

文中提出一种利用残留冗余的RDPCM信源信道联合编码系统与最小均方误差估计结合的方法。首先,本文针对联合编码系统修正了SOVA算法,在接收端获得利用残留冗余后的比特似然度;然后利用这些后验信息,对信源预测编码器的输出符号值进行最小均方误差重建后再进行信源译码,从而减小了由于硬判决得到符号值所带来的失真。仿真结果显示这种算法在信噪比的低端最大得到了约2dB的增益。

单载波短波数字信号MMSE均衡算法研究

由于受到多径效应的影响,短波数字信号受到严重的码间串扰影响,针对短波数字通信的特点设计了基于训练周期的LC app MMSE均衡算法,算法设计过程中又对信道冲激响应估计、训练序列的处理等问题提出了解决方法。基于训练周期的LC app MMSE算法充分利用训练序列估计信道特征,降低了由于信道时变对均衡算法的影响,在运算复杂度及性能上实现了良好权衡。最后对提出的方案及算法进行了性能分析及仿真验证,仿真结果表明设计的算法性能良好具有一定的应用价值。

一种适用于MIMO系统MMSE检测的LDLT分解硬件实现

提出了一种适用于MIMO系统MMSE检测的LDLT分解算法的硬件实现.通过三角阵形式的脉动阵列完成对待求逆矩阵的LDLT分解操作,合理利用待求逆矩阵的共轭对称性,输入与输出的矩阵均仅需为下三角矩阵.同时,针对LDLT分解算法中的除法,采用求倒结构来避免使用除法器.同时合理安排时序,使脉动阵列结构中求倒结构能够分时复用,并采用查找表压缩技术,明显减小了求倒结构的硬件开销.仿真结果和实现报告表明该硬件实现方法在保证吞吐率和误码率性能的前提下,以较低的硬件资源消耗完成了MMSE检测算法中的矩阵分解.

多小区Massive MIMO系统中低复杂度MMSE线性检测算法研究

文章针对多小区Massive MIMO上行链路系统中MMSE线性检测中涉及大矩阵求逆具有高复杂度的问题,提出了一种低复杂度的MMSE检测算法。首先考虑已知目标小区的信道状态信息而其他小区信道状态信息未知条件下,通过求解干扰项与噪声之和的均值与方差,将多小区信道模型转化为单小区信道模型,再利用MMSE算法进行检测。为了降低求逆矩阵的复杂度,将大矩阵分解为对角矩阵和空心矩阵之和,再利用诺依洛曼级数近似将其展开,并优化展开项因子来增加算法收敛速度。仿真结果表明,所提出的改进算法在性能损失很少的情况下复杂度从O(K^3)降低到O(K^2),其中K为本小区中的用户数。

基于MMSE准则自适应预处理算法研究

自适应OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统根据信道情况自适应地分配各个子载波发送的比特和功率,在频率选择性衰落信道条件下,它比传统的OFDM系统有更好的误比特性能。提出了一种基于MMSE准则的自适应预处理算法,并将该算法应用于自适应OFDM系统,与基于最大信息速率设计的自适应OFDM系统相比,误比特性能有了显著提高。

超宽带系统中一种新型的MMSE-SRAKE接收机

根据超宽带室内信道多径的特点,阐述了一种新型的MMSE-SRAKE接收机,采用基于遗传(GA)算法的路径选择方法。仿真结果表明,通过合理次数的迭代,该接收机性能达到近似最优,优于传统的MMSE-SRAKE接收机。