DFT/LMS算法在DSSS中的应用及性能分析

本文分析了直接序列扩频(DSSS)系统中最小错误概率(MPE)意义下的最优滤波器,并依据矩阵求逆引理证明最小均方误差(MMSE)意义下的最优滤波——维纳滤波也是MPE意义下的最优滤波。在DSSS中应用自适应滤波,无须先验已知扩频码的码型和干扰的统计特性,就能一并完成解扩以及有效抑制干扰。离散傅立叶变换/最小均方(DFT/LMS)算法的收敛速度远快于LMS算法,而运算量、稳健性与LMS算法基本相同。基于DFT/LMS算法的自适应滤波大大简化DSSS系统接收机的设计,显著增强系统抗干扰能力,具有很强的实用性。

离散多音频调制系统中的编码和信号设计

离散多音频(Discrete Multitone,DMT)调制是指高效利用信道,通过对不同的子信道发送不同长度的比特来得到最大信息流量的多载波调制(Multi-Carrier Modulation,MCM)的一种特殊形式。每个子信道上的比特取决于该子信道的信噪比。通过采用先进的编码技术可以进一步提高DMT系统的性能。笔者对DMT系统中的编码技术和调制方式进行了研究。编码采用的是与Berlek-apmp Massey(BM)算法相结合的里德索罗蒙码(Reed Solomon,RS);调制采用离散傅立叶变换(DiscreteFourier Transform,DFT),并对里德索罗蒙码和离散傅立叶变换的基本原理进行了概述。随后讨论了该编码实施方案的潜在效益。仿真结果显示当误码率为10-7时,其编码增益相对于未编码增加了3至6 dB。

针对DMT调制技术的自适应均衡方法

介绍了离散多音频技术（DMT）的原理及其实现方法，提出了一种针对DMT调制技术的自适应均衡方法，并通过计算机仿真实验证明了该方法是简单和有效的。