基于软信息联合修正的非对称PCMA盲分离算法

针对非对称PCMA信号盲分离问题,在一种低复杂度的盲分离结构基础上,提出基于软信息联合修正提高强弱信号解调性能的盲分离算法。该算法利用强弱信号解调相互的影响,通过尝试修正高出错概率的强信号接收符号,比较修正前后强弱信号符号星座质量(软信息)的优劣来决定是否修正当前强弱信号的硬判决值,从而降低强弱信号解调误码率。仿真结果表明,当强信号信噪比高于17 dB时,强弱信号解调误码率分别降低近2个数量级,且算法计算复杂度低于传统基于重构抵消算法的计算复杂度。

基于非线性滤波的非对称PCMA信号盲分离

针对非对称PCMA(Paired Carrier Multiple Access)信号盲分离问题,在一种低复杂度的盲分离结构基础上,提出了一种基于非线性滤波的盲分离算法,并深入研究了弱信号影响下强信号解调误码率理论界。该算法在混合信号按强信号同步的基础上,利用弱信号波形的可预测性,引入非线性滤波的方法对弱信号的波形进行预测,从混合信号中减去预测的弱信号波形来降低强信号解调误码率。仿真结果表明,经非线性滤波后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时强信号解调误码性能有较大提升。

一种非对称PCMA信号盲分离算法

针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。

基于重构抵消的非对称PCMA信号分离技术研究

利用信号间的功率差异特征，建立了非对称模式下基于解调一重构一抵消的PCMA信号分离模型，分析了小站信号对主站信号解调性能的影响，推导了通用的重构抵消性能分析表达式，并根据推导分析结果提出了联合纠错译码的重构抵消算法，有效提升了抵消后小站信号的解调性能。

基于数值拟合的PCMA系统自干扰信号幅度估计算法

针对卫星成对载波复用(PCMA)系统中的自干扰信号,提出基于数值拟合方法的幅度估计算法,并对其性能进行了分析。该算法适用于非对称和对称PCMA系统,可以有效抵消自干扰信号与有用信号互相关项不为零引起的误差,并且不会引入相位噪声,更符合工程应用实际。仿真结果表明,在干信比为12 dB的非对称PCMA系统中,该算法仍能获得较好的幅度估计精度,信噪比损失始终在0.1 dB左右。