基于稀疏贝叶斯联合估计的多天线信号判决反馈频域均衡方法

相比于经典解耦处理的前馈均衡方法,判决反馈均衡具有更优的性能,但现有方法主要针对收发静止或理想载波同步的情形.本文提出了一种针对未理想载波同步多天线信号的判决反馈频域均衡方法.文中首先基于最小均方误差准则推导了多天线联合判决反馈频域均衡优化模型,针对模型中残余频偏、信道系数、噪声方差等参数难以直接求解问题,给出了基于稀疏贝叶斯的迭代估计方法,并通过近似计算,给出了所有参数估计式的闭式解,避免了网格搜索带来的计算量负担.所提方法综合考虑多天线信号接收处理不同环节之间的关联性,采用迭代处理方法进行联合寻优.仿真实验表明,所提方法能够有效抑制信道衰落的影响,与现有方法相比,在接收单元数目较少和信噪比较高时优势体现更加明显.

结构损伤识别的一种反馈岭估计方法

利用含有测量噪声的数据进行结构损伤识别时,经常出现病态最小二乘问题,可能导致计算结果完全失真。为了显著提高计算精度,在岭估计的基础上,进一步提出了一种反馈岭估计方法,以获得精确并具稳定的损伤识别结果。所提的反馈岭估计方法主要分为三个步骤:对结构损伤评估中的线性方程组进行第一次岭估计计算,得到损伤参数的粗略解;根据损伤参数的粗略解,设计一个新的对角矩阵,用于随后的反馈岭估计(即第二次岭估计)计算中;对损伤评估线性方程组进行第二次岭估计计算(即反馈岭估计),最终获得损伤参数的高精度解,据此来对结构中的损伤位置和严重程度进行判定。以一个梁结构作为数值算例,讨论了所提方法在10%噪声水平下的有效性,并把计算结果与普通岭估计和奇异值截断法进行了比较,结果表明:所提反馈岭估计方法大幅度提高了计算精度,即使在10%的噪声水平下,该方法也能获得精度很高的计算结果。