二次加权频域自适应时延估计算法与应用

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种二次加权频域自适应时延估计模型,给出了二次加权频域SCOT和ML自适应时延估计算法,推导了二次加权频域SCOT自适应时延估计的方差。把该算法应用于对武装直升机的声测无源定位中,用实测直升机噪声数据进行了计算机仿真。结果表明,在低信噪比情况下,二次加权频域自适应时延估计具有更好的时延估计性能。

一种维纳加权频域自适应时延估计算法

提出了一种基于频域自适应滤波的维纳加权时延估计算法。该算法首先实现了对输入信号的维纳自适应滤波预处理,然后在频域实现了自适应时延估计。该算法在将相位数据拟合时,做了一次加权处理,有效地改善了时延估计的精度和自适应收敛速度。最后用实测的直升机噪声数据进行了仿真,验证了新算法的有效性。

一种单频水声信号多径时延估计算法

提出一种针对单频水声信号的多径时延估计算法,通过采用频域加权并结合进化规划算法解决代价函数强烈振荡下的高效全局优化。算法引入多径径数建立由多径时延、幅度系数及径数组成的水声信道多径参数模型,在采用频域加权预白化进行非线性最小二乘代价函数解耦处理的基础上,结合进化规划算法进行非线性参数解空间的高效全局寻优,从而实现多径时延的高分辨率估计。利用仿真数据和海上实验数据进行的实验表明,本算法具有较高的多径时延估计精度并可同时实现多径径数的估计。

采用时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法

针对外辐射源雷达目标探测中监测通道存在分数倍时延杂波而造成杂波抑制性能下降的问题,提出了采用加权子空间拟合时延估计的外辐射源雷达杂波抑制算法(WSF-TDE-CM)。在假设接收数据中的目标信号远远弱于杂波信号的前提下,该算法首先利用接收数据的自相关矩阵通过加权子空间拟合的方法建立杂波时延估计模型,将分数时延估计问题转化为复正弦频率估计的优化问题,然后利用量子粒子群算法求解杂波时延,最后通过估计的杂波时延构造杂波矩阵,将接收信号投影到杂波空间的正交补子空间中,从而实现杂波的抑制。WSF-TDE-CM算法不需要设置滤波器阶数,在杂波时延为分数时延的情况下仍能保持良好的杂波抑制性能。仿真实验表明,当监测通道存在分数倍时延杂波时,WSF-TDE-CM算法与扩展相消算法相比,其杂波抑制比提高了约20dB;同时,在目标回波信噪比为-30dB时也能很好地检测到弱目标回波。

可变分数延时FIR滤波器的WLS优化设计

采用参数离散化的谱参数法设计可变数字滤波器,存在算法运算量和精度之间的两难选择。为此提出一种连续参数可变分数延时FIR滤波器的设计方法,并给出滤波器系数加权最小二乘最优闭合解。首先采用变量分离的加权函数简化设计过程,然后利用矩阵及矩阵运算的多种性质来简化算法,最后采用矩阵三角分解解决矩阵求逆问题。理论分析与实验结果表明本算法具有稳定性高,复杂度低的特点,算法所设计的数字滤波器可用于高精度的动态时间补偿。

HSDPA实时业务调度算法在丢包率方面的仿真分析

主要研究了HSDPA无线通信系统中的分组调度算法。对HSDPA通信系统的分组调度算法M-LWDF和EXP进行了分类讨论,并通过视频业务参考模型对M-LWDF和EXP算法在丢包率方面进行仿真来研究它们的性能。仿真结果表明,在条件相同的情况下,M-LWDF算法比EXP算法的丢包率略高。

一种新的基于遗传算法的OFDM系统跨层资源分配方案(英文)

在进行多用户OFDM系统的MAC层设计时,提出一种同时考虑应用层分组到达过程,用户时延QoS和物理层子载波信道条件的跨层资源分配方案.该方案将这三层综合成一个整体考虑,把问题归结为约束函数优化问题.为了有效解决该优化问题,又提出一种低复杂度的基于精英选择的遗传算法.数值计算实例证明了所提算法的有效性,且其低复杂度使得它非常适用于实际系统中.

基于缓存数据的LTE-A中继系统自适应下行调度算法

对于LTE-A中继下行链路,现有调度算法只进行优先级排序,不能根据系统需求自适应调节。为此,基于缓存数据提出一种LTE-A中继系统自适应下行调度算法。在修正的最大加权时延优先算法基础上,对其瞬时速率分式进行调整。以原算法的瞬时速率分式为底,添加对系统缓存数据量进行量化后得到的指数因子,使瞬时速率分式的权重跟随缓存区数据量变化,从而实现算法根据系统吞吐量需求的自适应调节。仿真结果表明,该算法在业务时延、频谱效率和公平性方面表现良好,可提高系统吞吐量、降低丢包率。