最小能量准则用于1995年河北沙城M_L 4.1地震序列破裂性质的探讨

运用变分原理,我们得到了最小地震波辐射能量约束准则并用于研究震源的物理过程.通过研究1995年ML4.1河北沙城地震序列主震和余震的动力学过程,可知主震和余震震源的动态破裂过程明显不同;ML4.1主震的破裂速度与瑞利波速相近,约为剪切波速度的0.89倍;而28个余震的破裂速度远远小于剪切波速度,大约是剪切波速度的0.05到0.55倍.根据裂纹扩展模型,计算得到其余震的地震波辐射效率多在10%以下,这也说明了余震的地震效率较低.我们认为余震震源的动态破裂过程应与断层内部新生裂纹的扩展有关,而非简单的岩体间的相对滑动.余震震源的动态破裂传播与破裂能占主导地位的小地震有关.这些小震所带来的破裂能也导致了断层的进一步扩展.在对该地震序列的研究中,我们发现主震与余震的震源破裂过程在能量分配上有着本质的区别.因此当地震断层尺度相当小时,破裂能的贡献不能忽略,它的大小将显著地影响地震波辐射能的大小.

基于约束最小均方的噪声抑制MOE盲多用户检测

针对最小输出能量(minimum output energy,MOE)检测器的权向量由于受到噪声的影响而导致性能下降的问题,设计了一种新的MOE检测器,并且利用约束最小均方(least mean square,LMS)算法得到权向量,提出DS-CDMA系统下一种基于约束LMS的MOE盲噪声抑制多用户检测算法。该算法将权向量和噪声子空间正交,消除了权向量中的噪声分量,降低了噪声输出能量,从而使系统的性能优于常规的LMS盲多用户检测。仿真结果证明了所提算法的有效性和优越性。

扩频系统中最小误码率意义下的最优干扰抑制技术

通过论证最小化误码率 (MBER) ,最小均方误差 (MMSE)以及约束最小均值输出能量 (MMOE)之间的关系 ,将MBER准则下最优干扰抑制器的设计转化为后两种准则下最优干扰抑制器的设计 ,并分别导出两种自适应算法 :递推最小二乘 (RLS)和盲递推最小二乘 (BRLS) .前者抑制干扰效果好 ,但需要期望信号 ;后者无需期望信号 ,但抑制效果较差 .本文将两种算法合理配合 ,给出了动态环境下的干扰抑制方法 .

基于CMOE准则的盲自适应RLS检测器

针对直接递归最小二乘(RLS)算法存在的检测数值不稳定和收敛速度较慢等问题,将约束最小输出能量(CMOE)准则与直接RLS算法结合,提出一种基于CMOE准则的盲自适应RLS多用户检测算法。将该算法与直接RLS算法进行动、静态环境下输出信干比(SIR)、剩余输出能量(EOE)和误码率(BER)等方面的仿真,对比得出该算法具有更好的动态跟踪能力,更快的收敛速度和更高的稳定性。

MOE盲多用户检测算法中约束向量的研究

最小输出能量(Minimum Output Energy,MOE)盲多用户检测是一种简单的不用进行信道估计就可直接获得多用户检测器参数的算法,在该算法中,约束向量起着相当重要的作用,它直接影响多用户检测器的最优权矢量。通过对不同约束向量时MOE盲多用户检测算法基本原理的分析,将MOE盲多用户检测算法分为线性约束MOE盲多用户检测算法和鲁棒二次约束MOE盲多用户检测算法两大类。通过仿真实验比较了各种检测器的性能。

直扩系统中基于循环平稳特性的低秩盲自适应抗干扰算法

直扩系统中,频移滤波器可得到比传统线性时不变滤波器更好的抗干扰效果。本文在频移滤波器基础上,在约束MMOE准则下,研究一种低秩盲自适应算法---盲循环多级维纳滤波算法。理论分析和仿真表明,这种算法比同准则下的最小递归二乘算法有更低的复杂度和计算量,并且可以获得相当的抗干扰效果。

线性盲信道辨识算法中存在的问题及解决方法

传统的盲信道辨识与均衡技术大多采用高阶统计的方法 ,这种方法有一些弊端。后来开始研究基于二阶统计的方法 ,这是一个较大的突破。基于二阶统计的盲信道辨识算法大致有以下五种 :线性预测算法LPA[1] [2 ] ,外积分解算法OP DA[3] [4 ] ,多步线性预测算法MSLP[5] ,最小均方平滑算法LSS[6 ] 和约束最小输出能量算法CMOE[7] 。但是这些算法的仿真结果显示信道是不能被辨识的 ,该文将通过分析这些算法 ,指出导致辨识失败的原因 ;并在数字通信系统的背景下 ,给出解决方法。

扩频系统中基于Kalman滤波的最优干扰抑制技术

针对扩频系统中的干扰抑制问题,本文首先将其建模为附加约束的最小化均值输出能量(MMOE)问题,然后借助正交分解将约束MMOE转化为无约束最小均方误差(MMSE),接着通过选择合适的状态变量、建立合适的状态方程和观测方程得到盲Kalman滤波(BKF)算法,最后分析了BKF算法性能.研究表明:BKF的收敛性能与输入相关矩阵几乎无关,能快速跟踪环境变化,稳态干扰抑制性能逼近最优性能;明显优于盲最小均方(BLMS)和盲递推最小二乘(BRLS)算法.

MIMO MC-CDMA的简化CMOE递归自适应多用户检测

将约束最小输出能量(CMOE)准则应用于空时编码多输入多输出多载波码分多址(STBC MIMO MC-CDMA)系统,提出一种基于简化CMOE的联合信道估计与信号检测的递归自适应算法,解决了可变对角因子的自适应取值问题,所给出的最优步长半盲自适应信道估计可以提高信道估计的准确性和收敛速度.比较了不同环境下信道估计的误差和各种算法的误码率性能.

异步带限DS/CDMA系统中用户识别和时延估计

讨论了适合异步带限 DS/CDMA系统的用户识别和时延估计算法。该算法基于最小输出能量(MOE)准则 ,可分为两个阶段 :用户识别和时延估计。用户识别阶段用于判别用户是否传输信号 ,条件仅为已知用户扩频码。若用户传输信号 ,一个粗略的时延估计可同时得到 ,那么后续的时延估计阶段将通过有效的搜索策略来获得精确的时延估计。仿真结果表明 ,该用户识别 /时延估计算法具有抗远近效应能力 ,时延估计精度高于子空间方法。根据仿真结果 ,提出了一个改进型算法 :先时延估计 ,后用户识别。

空时多用户检测器的级联结构

探讨了一种级联结构的空时多用户检测器。它可认为是改进的(或优化的)2D-RAKE接收机或改进的CMOE盲多用户检测器。其结构类似ST2D-RAKE接收机,但能充分利用所需用户的扩频码信息,用优化的方法生成解扩序列,从而大大改善了性能。