一种新的基于改进PASTd的中频信号盲信噪比估计算法

该文提出一种加性高斯白噪声信道下基于改进的紧缩投影近似子空间跟踪(PASTd)的中频信号盲信噪比估计算法。将Gram-Schmidt正交化过程引入到PASTd中,使计算得到的特征向量相互正交,从而保证算法具有更好的收敛性能。对MPSK(M=2,4,8)信号和MQAM(M=16,64,128,256)信号进行了大量计算机仿真,结果表明该算法性能稳定,并且当信噪比变化范围为5dB到25dB时,所得到的估计偏差小于1dB,估计标准差在0.3以内。与基于特征值分解的算法相比,能够在得到精确估计结果的同时,大大减小运算复杂度。

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.

改进型PASTd双基地MIMO雷达相干目标角度跟踪算法

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了一种基于数据平滑的快速跟踪算法。首先借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。对PASTd算法进行改进,提出适合平滑后数据的PASTd算法,通过改进的PASTd算法,能够更快地得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。

基于改进PASTd的MUSIC算法的DSP实现

空间谱估计是阵列信号处理最主要的研究方向之一,其主要的目的是估计信号的空域参数或信源位置,这是雷达、通信、声纳等众多军事及国民经济领域的重要任务之一。MUSIC算法是DOA估计领域中的一种经典算法,其硬件系统的实现成为广泛关注的热点。在实际工程应用中对系统实时性、精确度有很高的要求,提出采用改进紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法求解信号特征向量和空间维数,进而将求解信号子空间应用于MUSIC算法中,有效地降低了运算量;同时在以ADI公司高速DSP芯片(ADSPTS201S)为核心处理器的数字信号处理板上,实现了一种基于均匀线阵改进PASTd的测向方法。

PASTd算法应用于机动多目标角度跟踪

Ryu et al.提出一种基于Kalman滤波和信号子空间的机动多目标角度跟踪算法,在该算法中需要计算信号子空间矩阵W的投影矩阵,因而需要计算N×N维复数逆矩阵,这主要是由于W的列向量间不正交。提出一种用Kalman滤波预测的角初始化W的方法,使得在用PASTd算法时W能够更快地收敛于列向量为正交向量的矩阵,从而避免了计算N×N维复数逆矩阵,既降低算法的运算量,同时跟踪性能也得到提高。

基于PASTd的圆阵ESPRIT算法

基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法因具有高效的波达方向(DOA)估计性能而受到广泛的研究和应用,但其需要进行协方差矩阵特征值分解,计算量大,不利于某些场合的具体工程实现。为此,提出将递推求解信号子空间的紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法与ESPRIT算法相结合,利用PASTd算法求出信号子空间特征向量,避免了特征值分解,降低了计算量与复杂度,并将其在圆阵中加以应用。所提算法不仅更适合硬件实现,而且将ESPRIT算法的应用进行了扩展。仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于改进的PASTd多目标角度跟踪方法

为实现移动目标的自动角度跟踪,提出了一种基于改进PASTd的面阵子空间多目标角度跟踪算法。首先利用改进的PASTd算法跟踪信号子空间,与其他子空间跟踪算法不同,该算法具有更快的收敛速度,同时确保得到的信号子空间单位化正交,避免了计算多维逆矩阵,降低了运算量;然后采用卡尔曼滤波获得当前多个目标的角度估计值,整个跟踪过程是自动的。不同于一维角度跟踪算法,该算法可以同时跟踪多个目标的方位角和俯仰角。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于扩展PASTd跟踪算法的谐波检测方法

子空间分解类算法在理论上具有任意的高分辨率,非常适合于电力系统各类谐波的分析,但需要对高维矩阵进行特征值分解,这不仅费时而且不易于工程实现。将投影近似子空间跟踪算法引入电力系统谐波分析领域,详细分析评估PASTd算法的性能。仿真结果表明,紧缩投影近似子空间跟踪算法即PASTd算法不仅保留了子空间分解类算法的超分辨率特性,而且收敛速度较快,稳定性好,可推广用于电力系统谐波检测领域。

声矢量传感器阵中基于PASTd的二维DOA跟踪算法

通过研究声矢量传感器阵列中高效的运动目标到达角(DOA)跟踪算法,提出一种声矢量传感器阵列中基于紧缩投影近似子空间跟踪(PASTd)的DOA跟踪方法。该方法利用PASTd算法进行声矢量传感器任意阵的DOA跟踪,其快速收敛的特点可以降低运算复杂度。同时,其角度跟踪的均方根误差(RMSE)性能优于常用的PAST算法。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于E-PASTd的直扩信号盲扩频码估计算法

基于增强的压缩投影近似子空间跟踪(E-PASTd)的盲扩频码估计算法具有低运算量、低存储量和易于硬件实现的优点。介绍了基于E-PASTd的盲扩频码估计算法并分析了这种算法性能不理想的原因,针对性地提出了解决这些问题的3个措施,包括增加接收信号时间窗宽度、权向量归一化和主动延时信号。提出了一种改进的基于E-PASTd的盲扩频码估计算法,并仿真验证了改进算法的有效性。

子空间跟踪PASTd算法的改进及其应用

分析了PASTd(紧缩近似投影子空间跟踪)算法,通过仿真分析发现PASTd算法在信噪比较高的情况下,特征值收敛速度达不到MDL(最短描述长度)算法的要求,导致维数估算的结果偏大。针对这一问题,文中把OPAST(正交近似投影子空间跟踪)算法引申到PASTd算法中,弥补它的缺陷。仿真结果表明,提出的改进算法收敛性能较原PASTd要好,可得到更好的维数估计与波达方向估计。另外文中提出的算法对天线阵列的干扰零点形成有很强的实用价值。

一种基于子空间跟踪的盲自适应多用户检测器

研究一种基于改进子空间跟踪的盲自适应多用户检测算法,提出一种盲自适应Kalman检测器.同时,针对CDMA系统信号子空间维数的变化,提出一种IPASTd子空间跟踪算法,实现在高信噪比和强远近效应情况下稳定的跟踪性能.把IPASTd与Kalman滤波器结合组成新的自适应检测器.仿真结果表明,该检测器可以迅速地跟踪维数变化了的信号子空间,从而提高检测器的性能,实现稳定的跟踪并使输出具有良好的信干比.

基于子空间方法的最小二乘常模算法的研究

本文提出了两种基于子空间方法的常模算法,称为SUB_LSCMA和LSCMA_PASTd。SUB_LSCMA先采用奇异值分解(SVD)获得紧缩近似投影子空间(PASTd)算法的初值,用PASTd算法来计算信号子空间,并对该信号子空间作施密特正交化,将最小二乘常模算法(LSCMA)的权系数投影到正交的信号子空间上,目的是减轻噪声子空间干扰的影响,但复杂度比已有的基于直接对接收信号自相关矩阵做特征值分解(ED)的LSCM_SUB算法[6]复杂度低。LSCMA_PASTd在SUB_LSCMA的基础上作了进一步改进,采用改进的PASTd算法来计算信号子空间,该信号子空间具有正交性,并且对初值的选取不敏感,能运用于实际的多径衰落信道中。仿真结果表明这两种算法的收敛速度、跟踪性能和误码性能和LSCM_SUB算法基本相同,但是复杂度比LSCM_SUB算法低。

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合DOA估计方法

经典加权子空间拟合算法需进行多维非线性优化,初始参数的难以设置和较大的计算量限制了其应用。结合压缩感知理论,本文提出了一种基于改进贝叶斯压缩感知的子空间拟合DOA估计新方法。该方法首先通过低复杂度的子空间分解算法PASTd估计信号加权子空间,进而基于入射信号的空域稀疏性,将信号子空间拟合建模为多测量值稀疏重构问题,并应用贝叶斯压缩感知算法进行求解。算法在贝叶斯压缩感知的迭代求解中引入了基于相对阈值判决的基消除机制,加快收敛速度的同时避免了矩阵奇异问题。仿真结果表明本文算法在低信噪比、小快拍情况下空间分辨率优于MUSIC和l1-SVD算法,可直接用于相干源的估计,并对信源数目的估计误差具有较强鲁棒性。

基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法

考虑实际的MC-CDMA上行链路,深入研究了基于RLS算法实现的MOE(RLS-MOE)盲自适应多用户检测,提出了MC-CDMA系统下一种基于子空间约束RLS的半盲多用户检测算法。在MOE盲多用户检测的基础上,利用小区内用户的已知扩频码设计了一种MOE半盲多用户检测器。将子空间方法和RLS算法相结合提出一种基于子空间约束的RLS算法,使用该算法自适应得到MOE的权向量。本文算法利用所有已知用户的扩频码抑制了小区内用户的干扰,子空间约束的RLS算法降低了噪声的影响,从而改善了系统的性能。修正的PASTd算法实现了信号的自适心跟踪,大大降低了计算量。仿真实验表明,本文算法的输出信干噪比和误码率性能优于RLS-MOE盲多用户检测,更接近于最优值。

基于数据预处理的MIMO雷达相干目标角度跟踪

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了基于子空间的跟踪算法。首先通过对接收数据进行预处理,针对2个相干目标采用对称共轭处理,3个及以上相干目标借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。再利用PASTd算法得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。

基于投影近似子空间跟踪算法的谐波检测方法

子空间分解类算法在理论上具有任意的高分辨率,非常适合于电力系统各类谐波的分析,但需要对高维矩阵进行特征值分解,这不仅费时而且不易于工程实现。本文将投影近似子空间跟踪算法引入电力系统谐波分析领域,详细分析评估了PASTd算法的性能。仿真结果表明,紧缩投影近似子空间跟踪算法即PASTd算法不仅保留了子空间分解类算法的超分辨率特性,而且收敛速度较快,稳定性好,可推广用于电力系统谐波检测领域。

基于子空间跟踪算法的盲多用户检测技术研究

本文提出一种基于压缩投影逼近子空间跟踪(PASTd)算法与Kalman滤波算法相结合的盲自适应多用户检测算法。基于本算法,仅使用期望用户的特征波形和定时信息,多用户检测器可以盲获得。仿真实验表明,在多径非频率选择性衰落信道和用户数目变化的动态环境中,本文提出的盲多用户检测算法虽然在计算量上较LMS算法略为提高,但其收敛性能却优于后者,与RLS算法和Kalman滤波算法相比,本文提出的算法具有更低的计算复杂度和更优的收敛性能。

基于信号子空间跟踪算法的非整数次谐波检测方法

运用压缩映射技术将一种基于新的信息准则的信号子空间跟踪算法,推广为可以直接跟踪信号子空间特征成分的新算法。该算法与AIC准则或MDL准则相融合,可以同时跟踪信号子空间及其秩。对所提算法进行了仿真实验研究,并将其与PASTd算法进行了比较。仿真结果表明,所提算法具有更好的跟踪性能,非常适合于电力系统间、次谐波的实时检测。

基于子空间跟踪和卡尔曼滤波的半盲多用户检测

本文研究多载波CDMA(MC-CDMA)上行链路半盲多用户检测技术,提出了一种基于子空间跟踪和卡尔曼滤波的半盲多用户检测算法。利用小区内所有用户的扩频码修改约束条件并采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(PASTd)算法和卡尔曼滤波算法求解优化问题,该算法利用已知的信息消除多址干扰,提高了系统的性能,同时避免了常规卡尔曼滤波算法的特征值分解问题,显著降低了计算复杂度。仿真实验验证了本文算法具有很好的检测性能和较强的抗多址干扰能力。