最小均方误差检测器对扩频系统中窄带干扰的抑制性能分析

本文首先说明当码元间隔内的码片数目与扩频序列周期相等时,直接序列扩频(DSSS)系统中最小均方误差(MMSE)意义下的最优滤波器也是最小误码率意义下的最优滤波器,因而能很好地抑制大多数干扰样式。本文具体分析了最小均方误差检测器对音频干扰以及自回归干扰的抑制性能,给出了详细的推导过程以及结论。

基于最小均方误差准则的盲多用户检测新算法

码分多址信号在无线多径衰落信道条件下的盲多用户检测具有很大的理论和实际意义.该文提出了一种直接基于最小均方误差(MMSE)准则的盲多用户检测算法.为保证算法收敛到目标用户,提出了一种基于MMSE准则的新的线性约束方法.该方法能保证检测器收敛到最优MMSE解.此外,该文还设计了一种形式简单、快速收敛的迭代算法.对比现有的最小输出能量(MOE)算法,仿真结果表明本文算法具有较好的性能.

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise,ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。

基于最小均方误差的串扰消除多用户检测算法

在存在强多址干扰的直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中对传统串行干扰消除检测器的优点及缺陷进行分析,提出一种基于最小均方误差的串行干扰消除多用户检测算法。该算法能够对时变信道环境进行有效跟踪,避免判决误差扩散。仿真结果表明,在加性高斯白噪声环境中一个同步DS-CDMA系统中对于信号功率弱的用户,该算法相比传统串行干扰消除算法及迫零算法的检测性能有较大的改善,在消除原有检测算法检测精度不稳定的同时能提高算法的误码性能。

结合最小均方误差的改进球形译码检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的检测性能最接近最大似然算法,但传统球形译码算法运算复杂度较高。为降低球形译码算法复杂度,提出一种新型的球形译码检测算法。新算法由改进的快速球形译码算法与最小均方误差算法相结合而成。改进的快速球形译码算法通过在球形半径收缩时乘上一个常量参数来提高半径收缩速度,减少算法搜索的信号点数,从而达到降低复杂度的目的。最小均方误差算法则能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。将最小均方误差算法的信道矩阵应用在改进的快速球形译码算法中,将两种算法有效地结合,能够进一步降低算法复杂度。仿真结果表明,当信噪比(SNR)低于10 dB时,新算法相比于原始球形译码算法,检测性能平均提高了9%左右。

WCDMA系统中的差分最小均方误差多用户检测算法

宽带码分多址(Wideband code division multiple access,WCDMA)系统中现有的自适应多用户检测算法需要训练比特,不能适应快衰落信道。本文根据WCDMA系统中特有的二级扩频体制的特点,提出基于差分最小均方误差(Differential minimum mean square error,DMMSE)准则的自适应多用户检测算法。该算法根据相邻接收符号幅度变化的比率变化自适应调整横向滤波器的权系数,从而不需要通过训练比特开销跟踪信道状态信息的方式来抑制多址干扰。仿真结果表明,在存在多普勒频移的传播环境下,DMMSE算法的误码性能优于现有的自适应最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法。

基于线性预测的盲最小均方误差均衡器

盲过采样均衡器仅用二阶统计量便可减小码间干扰,该文采用线性预测方法,提出了一种盲最小均方误差(MMSE)均衡器。该方法不需要先估计信道,可直接利用过采样的接收信号均衡信道。此外,该均衡器可采用递推最小二乘算法自适应地实现,具有较高的计算效率。仿真结果表明,该均衡器比基于线性预测的盲置零均衡器有更小的符号估计均方误差。

基于阵列处理器的最小均方误差检测算法并行设计与实现

针对大规模多输入多输出(MIMO)系统中,最小均方误差(MMSE)检测算法在可重构阵列结构上适应性差、计算复杂度高和运算效率低的问题,基于项目组开发的可重构阵列处理器,提出了一种基于MMSE算法的并行映射方法。首先,利用Gram矩阵计算时较为简单的数据依赖关系,设计时间上和空间上可以高度并行的流水线加速方案;其次,根据MMSE算法中Gram矩阵计算和匹配滤波计算模块相对独立的特点,设计模块化并行映射方案;最后,基于Xilinx Virtex-6开发板对映射方案进行实现并统计其性能。实验结果表明,该方法在MIMO规模为128×4、128×8和128×16的正交相移键控(QPSK)上行链路中,加速比分别2.80、4.04和5.57;在128×16的大规模MIMO系统中,可重构阵列处理器比专用硬件减少了42.6%的资源消耗。

基于非理想信道状态信息的最小化均方误差非线性收发机设计

在多输入多输出系统中,当收发端已知非理想信道状态信息时,提出了一种基于最小化均方误差准则的非线性收发机设计方法,其结构基于汤姆林森-哈拉希玛预编码(THP).首先研究了收发信号的均方误差表达式,并将其转换为预编码矩阵的函数;然后,通过最优化及矩阵论方法最小化均方误差的下界,求解最优预编码矩阵以及下界的闭式解,进而获得整个非线性收发机矩阵.仿真结果表明,该方法性能优于现有的线性收发机设计和经典的THP收发机设计.

基于最小均方误差和准则的块式数据检测技术

基于最小均方误差和准则的块式数据检测技术，是一种对时变色散信道数字信号进行有效检测的方法．该技术利用数据块中的已知训练符号对信道特性进行跟踪并对未知数据进行检测．采用简化的Ｃｈｏｌｅｓｋｙ矩阵分解算法，可减少系统复杂度和运算量．研究结果表明：该方案能有效地消除高频信道上的码间串扰，更适用于高频数字通信系统中的信号检测．

基于独立分量分析的自适应最小均方误差多用户检测

分析了CDMA矩阵信号模型和线性独立分量分析的数学模型,根据比较得出这两种模型具有相同形式。将独立分量分析应用于CDMA系统的多用户检测中,提出了基于ICA后处理的自适应最小均方误差(MMSE)多用户检测方法。该方法采用自适应MMSE检测器的输出来初始化独立分量分析的迭代,既利用了信源的独立性,又充分利用了已知扩频码的信息,从而提高了多用户检测器的性能。仿真结果表明:采用提出方法的误码性能优于自适应MMSE检测方法,尤其在高信噪比的情况下,误码性能得到了较大改善。

线性最小均方误差在水声通信中应用

首先对水声信号的结构进行分析和研究,然后对影响其性能的部分采用线性最小均方误差估计的均衡算法,通过调制方式进行实验仿真。实验结果表明,本文所设计的算法性能比较稳定、复杂度低、均衡效果好。

一种新的排序最小均方误差串行干扰消除检测算法

针对分组空时块码(G-STBC)多发多收(MIMO)系统中的信号检测问题,提出了一种新的排序最小均方误差(MMSE)串行干扰消除(SIC)检测算法.新算法基于“G-STBC等效信道模型”,并采用一个新的低复杂度的排序标准——“等效检测后信干噪比(POST-SINR)”,可用于存在较多组的G-STBC系统中.通过仿真比较,验证了该算法有效挖掘G-STBC系统提供分集增益的能力,反映了算法采用IC和排序引入的性能优势,并证实了“等效POST-SINR”的有效性.

基于循环平稳周期的交织差分最小均方误差多用户检测算法

以抑制宽带码分多址(wide code division multiple access,WCDMA)系统在快变信道中的多址干扰为目标,提出基于循环平稳周期的交织差分最小均方误差(interleaving differentiaI minimum mean square error,IDMMSE)多用户检测算法.根据WCDMA系统特有的二级扩频结构,将差分最小均方误差(differential minimum mean square error,IDMMSE)算法的权系数优化准则改为基于循环平稳周期,而不是基于简单的扩频因子.该方法更准确地反映了多址干扰的变化规律,有利于抑制多址干扰.另外,引入交织技术能使信源不相邻的具有相同综合扩频序列的符号在实际信道中相邻传输,从而保证DMMSE算法所需的快变信道中相邻两个符号周期内信道变化很小的假设成立.仿真实验表明,IDMMSE算法能在一定程度上对抗多普勒频移,且误码性能优于现有自适应MMSE算法.

基于线性约束最小均方的谐波检测算法

最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。

激光测振仪中最小均方误差前向预测器的研究

针对激光测振仪中的自适应滤波问题,本文采用最小均方误差前向预测器,仿真分析了振动测量信号的峰值、频率、滤波器阶数和步长系数等参数对最小均方误差前向预测器滤波性能的影响,并搭建实验系统进行了验证。研究结果可以作为最小均方误差前向预测器参数选择的理论依据,为设计适用于激光测振仪自适应滤波器提供技术手段。

基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法

针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。

正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,改进算法更具优势。仿真结果显示,改进算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。

多特征融合及最小均方误差优化的阴影检测

为降低阴影对运动目标检测结果的干扰,提出了一种阴影检测方法,作为运动侦测方法的后处理步骤。在运动侦测检测到的目标列表的基础上,该方法针对R、G、B 3个颜色通道提取相邻帧之间像素点的亮度、对比度和结构特征,融合这3类特征生成相似度度量,并依据最小均方误差准则设计目标函数,通过最优化方法求解最佳的像素点分割阈值,检测并消除运动侦测目标中的阴影像素点。阴影检测实验在Changedetection.net数据集的shadow数据子集进行。实验结果表明,该方法的阴影检测率高,检测耗时少。

OFDM水声通信线性最小均方误差算法信道均衡

正交频分复用在高速水声通信中的应用越来越广泛。水声信道是多径、高噪声的衰落信道。由于信道条件差,容易产生码间干扰,信道均衡技术是提高通信系统性能的重要技术。提出了线性最小均方估计在水声通信系统中应用的方案,研究了实际通信中利用调频信号如何确定信号的平均多径时延、最大多径时延,比较了不同调频信号测量信道的性能。该方案基于导频辅助均衡方法,利用调频信号测量信道,获得的信道统计信息,计算信道的自相关矩阵。从而根据线性最小均方误差算法进行信道均衡。通过仿真和湖试进行验证,结果表明该方案效果较好,对系统性能改善比较明显。