基于SP子空间跟踪的修正的MMSE多用户检测方法

分析比较了多种子空间跟踪算法.复杂度高的特征值分解和奇异值分解不利于工程实现,而低复杂度的PASTd应用于多用户检测导致收敛速度慢并且检测性能差.介绍了SP子空间跟踪算法,利用SP算法跟踪信号子空间求得解调向量,设计了修正的MMSE检测器.与SVDMUD和PASTd MUD两种算法相比,仿真结果显示SP MUD算法收敛速度快,输出信噪比和误码率性能接近SVD MUD算法,并保持了较低的计算复杂度,是一种较好的实现方案.

基于MMSE-LSA语音增强算法在非平稳环境下的研究与实现

讨论了非平稳环境下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE-LSA)估计的语音增强算法。众所周知,语音信号为时变信号,在假设语音频谱分布为高斯分布的前提下,实验的工作重点是将MMSE-LSA算法与其它语音增强算法(以谱相减的语音增强为例)比较。实验结果表明:该MMSE-LSA算法的语音增强效果很好,特别是在信噪比低时的非平稳环境下效果更为明显。

基于听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法

针对MMSE语音增强算法低信噪比时产生较大的语音畸变的缺点,提出了一种结合人耳听觉掩蔽效应的MMSE语音增强算法。该算法利用掩蔽阈值来调整MMSE算法中的增益值,使得增强后的语音信号残留噪声和语音畸变较小。通过计算机仿真对增强前后语音信号的信噪比分析以及主观试听表明:改进的MMSE语音增强算法不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音畸变,提高了语音的可懂度。

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。

MMSE准则下近似最优MIMO分组并行检测算法

在采用多天线高阶QAM的MIMO通信系统中,现有基于信道分组并行检测算法虽然接近最优检测性能但以牺牲计算效率为代价.针对这一问题,本文提出一种MMSE准则下基于信道分组的并行检测算法,不但有效降低计算复杂度,而且仍保证检测性能.该算法采用MMSE准则下格归约算法改进分组后条件较好子信道矩阵特性,并在消除参考信号基础上利用改进的子信道矩阵对剩余信号以非线性方式进行检测.仿真结果表明:对4@4和6@6MIMO系统,该算法检测性能达到最优,对于8@8 MIMO系统,比最优算法所需信噪比提高约1dB.复杂度分析表明:相比现有信道分组检测算法,相同检测性能下该算法在6@6 M IMO系统中复杂度降低90%以上,在8@8 MIMO系统中复杂度降低98%以上.

MIMO系统中基于ZF/MMSE检测的自适应功率分配方案

本文研究了MIMO系统中的功率分配技术.针对基于ZF/MMSE检测的MIMO系统,提出了一种简单的自适应功率分配方案.该方案在不使用预编码技术对MIMO信道进行对角化的前提下,遵循最小化系统BER的准则,为发送数据流分配发射功率.与采用SVD预编码的功率分配方案相比,本文提出的方法减少了系统需要的反馈信息量.仿真表明该方法能够有效地提高系统的BER性能,而且基于MMSE检测的系统性能接近于采用SVD预编码的功率分配性能.

MMSE准则下部分周期数据的微多普勒参数估计

针对信号积累时间小于目标转动周期这种情况,提出了一种基于最小均方误差(MMSE)的部分周期数据微多普勒参数估计新方法.从目标信号的时频分布中提取出其微多普勒信号,在MMSE准则下求解该微多普勒信号与正弦信号之间的误差函数,进而估计出转动目标的微多普勒参数——转速和转动半径.同时证明了该方法在提取微多普勒信号时带来的量化误差和白噪声对微多普勒参数估计精度的影响较小.仿真和实测数据的微多普勒参数估计结果,验证了该方法的有效性与精确性.

改进增益函数的MMSE语音增强算法

讨论了基于语音短时对数谱最小均方误差(MMSE-STSA)的语音增强算法,将先验信噪比估计引入增益函数的计算中,有效消除噪声。在带噪信号模型中引入语音存在的不确定度,估计出每个频点的先验无声概率,对增益函数进行改进。通过客观与主观两种评价方法将改进算法与小波变换算法和MMSE估计算法进行比较,实验结果表明,改进算法能更好地抑制背景噪声并且使增强后的语音有较小的失真,增加语音清晰度和理解度。

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法。该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆。理论分析和仿真结果表明:和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优。

基于MMSE的快跳频系统多用户检测算法

针对快跳频多址系统,提出了基于最小均方误差(MMSE)准则的多用户检测算法.首先对接收矩阵的最大行进行判决,计算最大行信号的接收功率平均值和最小均方误差,选择最小MMSE的行作为期望用户的检测输出.仿真结果表明,本算法能提高无中心功率控制网络的容量和比特错误概率(BER)性能,同时,适合异步跳频网络的信号检测.

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.

基于MMSE估计的全极化雷达自适应脉冲压缩

针对同时极化测量体制雷达发射波形自相关和互相关特性相互制约的矛盾,提出了一种基于最小均方误差估计的全极化雷达自适应脉冲压缩方法,其核心思想是通过初始化滤波器得到各距离单元散射系数的先验信息,并结合对应极化通道的回波信号,根据贝叶斯原理估计得到每个距离单元的自适应滤波器,在分离各极化通道回波信号的同时实现脉冲压缩。通过设置典型的仿真场景,从检测概率和目标极化散射矩阵估计的均方误差两个方面分析了自适应脉冲压缩算法的性能。仿真结果表明,该算法能有效地抑制邻近距离单元的干扰和不同极化通道之间的互扰,比标准匹配滤波器更好地实现全极化雷达脉冲压缩。

基于线性MMSE的Volterra信道Turbo均衡算法

非线性码间干扰是影响卫星通信的重要因素之一,需要有效消除或降低这种影响。在用Volterra级数分解表示非线性信道基础上,提出了基于线性MMSE(Minimum Mean Square Error)的Turbo均衡算法,以解决非线性码间干扰问题。通过对基于线性MMSE的Turbo均衡算法作无先验信息和低复杂度的MMSE近似处理,在不降低均衡性能的前提下,既能同时消除线性和非线性干扰,又能大大降低计算复杂度。仿真验证了该算法的有效性。

基于MMSE准则实现多址干扰避免的信号设计

本文基于最小均方误差准则(MMSE),在发端对系统中多个用户的发送信号样式进行了设计优化,最大限度地避免用户间的相互干扰,使检测器输出与发送符号之间的最小均方误差达到理论下限。在最佳信号设计过程中,本文利用矩阵分块理论简化了算法、降低了运算复杂度。并且设计的信号在加性高斯白噪声信道条件下所获得的系统容量要优于Rose等人(2002)采用特征值迭代算法(Eigen Algorithm)设计的信号集合,文章最后通过仿真给予证实。

非理想信道估计下的软输出MMSEV-BLAST检测算法

针对信道编码MIMO系统,该文推导出了实际信道估计下的软输出MMSEV-BLAST检测算法,该算法同时考虑了信道估计误差和判决误差传播的影响。仿真结果显示该文所提算法在几乎没有增加复杂度的情况下,可以极大地降低残余误码平层,获得显著的性能增益;所提算法对信道估计误差方差的估计可靠性不敏感,因而具有实际应用价值。

基于后验概率估计的软输出MMSE MIMO排序串行干扰抵消检测算法

该文研究了信道编码无线MIMO通信系统中的软输出MMSE排序串行干扰抵消检测算法。利用MMSE滤波器输出的高斯近似表示,提出了基于后验概率估计的判决误差传播抑制算法,以提高检测算法输出的编码比特对数似然比的可靠性;利用检测器的矩阵结构和矩阵求逆引理,进一步提出了降低复杂度的实现方法。仿真结果表明:提出的检测算法优于现有算法,当BER为10-4,在所给的仿真条件下有1～3dB的性能增益。

基于MMSE检测的分组串行干扰抵消检测器

为减小传统串行干扰抵消(SIC)检测器的时延,改善每一级的检测性能,采用对角加载法和组距分组法,提出了一种改进的SIC检测器.该检测器对每一级用户特征波形的相关矩阵进行对角加载,通过加载量的选择,使得分组用户的输出信干比最大,从而实现最小均方误差(MMSE)检测,检测器每一级线性算子的更新仅与对角加载量有关.理论分析和仿真结果表明,与传统的SIC检测器和MMSE检测器相比,改进的SIC检测器降低了检测时延,误码率更低.

基于DFT MMSE的OFDM 16QAM调制系统信道估计算法

正交频分复用(OFDM)技术具有较强的抗多径衰落能力与很高的频谱利用率,被广泛应用于无线通信领域。高效精确的信道估计是OFDM系统的关键技术之一,影响系统传输性能。针对16QAM OFDM无线传输系统,提出基于离散傅里叶变化(DFT)的最小均方误差(MMSE)算法,进行Matlab建模与仿真。结果表明,相对传统信道估计方法,拟合信道频率响应曲线更接近于真实信道;较传统最小平方(LS)算法,系统接收端误码率有很大改善,在恶劣噪声信道中,误码率降低一个数量级,有效提高了无线OFDM系统的传输性能。

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。

基于子空间跟踪的修正MMSE多用户检测算法

在研究基于子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,为解决原算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,设计了一种改进的算法———修正的MMSE多用户检测器.采用正交性能优良的OPAST算法跟踪子空间,提出一种基于OPAST的修正MMSE多用户检测算法.仿真结果显示,与基于OPAST的MMSE MUD相比,基于OPAST的修正MMSE MUD算法收敛速度快,输出信干比和误码率性能逼近SVD MUD算法,并且计算复杂度较低.