一种基于Huber函数的塔康方位稳健估计算法

为抑制峰值检测器提取的塔康峰值包络中野值的影响,提出了一种方位稳健估计算法。利用基于最大似然准则的Huber函数压缩大于门限的误差,减小野值在算法中的权重。并采用双重门限对Huber函数作了改进,消除较大野值的权重,对较小的野值进行压缩,给出了门限参数的选取依据。该方法不需要噪声的先验统计知识,能有效抑制野值的影响。仿真结果表明:所提算法的参数估计精度较传统的Huber估计器和最小二乘算法(Least Square)有明显提高,在3dB功率信噪比环境下,估计误差小于0.5°,满足塔康系统要求。

一种广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制(GSM)系统中信号检测复杂度过高的问题,提出一种采用分组方式的低复杂度检测算法。发送端根据激活天线数对发射天线进行分组,每组激活一根天线用于传输调制符号,然后在接收端做相应的分组串行检测。分析和仿真结果表明,该检测算法可以有效缩小接收端的搜索空间,从而大大降低检测复杂度,并且能够提供与最大似然(ML)检测算法相近的误比特率(BER)性能。