小波包与神经网络组合的判决反馈均衡算法

以电子战为背景，将小波包变换与RBF网络相结合，提出了一种新的判决反馈均衡算法，并将其应用于雷达信号的处理。仿真结果表明，该算法收敛速度较快，能满足电子战情况下，雷达探测信道均衡的复杂要求。     

基于小波包和不变矩的舰船目标识别

以船舶目标分类系统作为研究对象,对小波包变换在舰船目标分类识别中的应用进行研究。首先,介绍小波变换的相关理论,小波包分解能够进行任意尺度的时频分析;然后对不变矩算法进行介绍,给出一种基于小波包分解和不变矩算法相结合的特征值提取方法。仿真实验结果表明,本文给出的方法具有较高的识别率。     

海面通信信道盲均衡中的小波变换调制技术研究

以海面通信作为应用背景,对海面通信信道的盲均衡技术进行研究,提出基于小波变换的信道盲均衡算法。首先,对盲均衡的基本理论进行介绍,信道盲均衡技术能够有效提高信道的使用效率、节省带宽。然后给出了基于小波变换的盲均衡算法,并对该方法进行仿真实现及性能分析,结果表明,该方法收敛速度快、码间干扰低。     

一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法

针对波特间隔盲均衡算法的缺陷,利用分数间隔盲均衡算法能获得更多更详细的信道信息,判决反馈滤波器能补偿深度谱零点信道畸变所产生的影响,解相关常数模算法能加快收敛速度的优点,提出一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法(FSDDFE).该算法采用分数间隔加判决反馈的模型结构,在均衡器(前馈滤波器)权系数的调整中,引入了解相关常数模算法,使FSDDFE算法的收敛速度显著加快、均方误差明显减少.水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性能.     

基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,收敛后均方误差大的不足,定义了双曲正切误差函数,提出了基于双曲正切误差函数的变步长盲均衡新算法.该算法利用双曲正切误差函数关于均衡器输出幅度等于常数模的轴奇对称特性来减少均方误差,利用变步长来加快收敛速度.用负声速梯度水声信道,对算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法收敛速度快、均方误差小,较好地克服了CMA的缺陷.     

一种双模式盲均衡新算法

为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢、稳态剩余误差大的缺点,研究了常数模算法与判决引导算法(DD)相结合的双模式盲均衡算法,通过分析CMA和DD之间的相似之处,引出了一种新的切换条件用于该算法中2种模式之间的切换,并提出了基于该新切换条件的双模式盲均衡新算法.与硬切换不同,新算法中2种模式对信号的均衡是交替进行的.新算法充分利用了CMA能使眼图睁开的良好性能和DD收敛速度快、稳态误差小的优点,使其具有比CMA更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差.用水声信道对算法的性能进行了仿真研究,结果证明了该算法的有效性.     

基于小波包变换的DSSS窄带干扰抑制算法研究

提出一种直接序列扩频系统（DSSS）中基于频移非抽取性小波包变换（SUWPT）的窄带干扰抑制算法，该算法在非抽取性小波包变换的基础上，利用频移将干扰更好的集中在某一子频段，并参考能量聚集度原则，对DSSS中的窄带干扰进行定位和抑制。对算法性能进行分析，并通过计算机仿真对算法进行了验证，仿真结果表明，该算法的窄带干扰抑制能力满足设计要求。     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

盲均衡技术在水声信道均衡中的应用进展

简述了水声信道的一般特点,概述了基于Bussgang类盲均衡算法、基于高阶统计量类盲均衡算法、基于神经网络类盲均衡算法、基于小波变换类盲均衡算法的优缺点及其在水声信道均衡中应用的现状,并指出了其今后的发展方向。     

基于训练序列的盲分离算法性能分析

信息最大化(Infomax)盲分离算法是一种基于神经网络的自适应算法,其主要问题是收敛速度较慢.盲分离技术(BSS)在通信中使用时有助于提高接收信噪比,提出通过一种利用通信信号的训练序列来改善Infomax算法的收敛性能的方法,并分别以相关系数和性能指数作为比较标准进行仿真,结果显示该方法能改善接收信号的信噪比,加快Infomax盲分离算法的收敛速度.     

基于小波分析的自适应谱线增强信号提取

提出一种基于小波多分辨率分析的自适应谱线增强算法,利用小波多分辨率分析理论,有效地将微弱的窄带轴频电场信号从宽带背景噪声中分离出来,把信号和噪声正交分解于不同的频率范围中,从而减少了自适应滤波器的阶数,提高了算法的收敛速度和稳定性。利用该方法对船模产生的轴频电场实测数据进行了处理,实验结果表明该算法可以有效地提取舰船轴频电场信号。     

基于线性预测方法的水声信道最小均方误差盲均衡

The problem of blind adaptive equalization of underwater single-input multiple-output (SIMO) acoustic channels was analyzed by using the linear prediction method.Minimum mean square error (MMSE) blind equalizers with arbitrary delay were described on a basis of channel identification.Two methods for calculating linear MMSE equalizers were proposed.One was based on full channel identification and realized using RLS adaptive algorithms,and the other was based on the zero-delay MMSE equalizer and realized using LMS and RLS adaptive algorithms,respectively.Performance of the three proposed algorithms and comparison with two existing zero-forcing (ZF) equalization algorithms were investigated by simulations utilizing two underwater acoustic channels.The results show that the proposed algorithms are robust enough to channel order mismatch.They have almost the same performance as the corresponding ZF algorithms under a high signal-to-noise (SNR) ratio and better performance under a low SNR.     

自适应小波网络在船舶噪声识别中的应用

本文基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于船舶辐射噪声识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的目标识别性能,且收敛速度快,是一种有效的目标识别方法,从而为研究自适应小波网络理论在声呐信号目标识别领域中的应用有着极其重要的实际意义。     

基于归一化误差函数的变步长分数间隔盲均衡算法研究

针对常数模算法收敛速度慢的特点,提出了一种快速收敛的盲均衡算法。该算法修改了传统常数模算法的误差函数,且采用可变步长和分数间隔采样,有效地提高了收敛速度。浅海水声信道模型仿真结果表明,采用归一化变步长分数间隔常数模盲均衡算法比传统的常数模算法和固定步长分数间隔算法收敛快,均衡性能有明显提高。     

一种新的多电平调制BICM Turbo均衡方法

Turbo均衡结合信道译码提高了性能,但是用到SISO均衡器和译码器,对于多电平调制情况复杂度太高,在复杂信道中应用受限.提出比特交织编码调制BICM,使用改进的MMSE-DFE实现Turbo均衡,大大降低复杂度,且具有结构简单、计算量小、可扩展性强、适合工程实现的特点,并通过仿真验证性能.     

一种基于钟形函数的变步长LMS算法

在干扰消除背景下,提出了一种基于钟形函数的变步长LMS自适应滤波算法。通过理论分析和计算机仿真验证了该算法在提高收敛速度和减小稳态误差上的优越性,并分析了参数选取对算法性能的影响。     

基于自适应插值的符号定时恢复算法

在分析插值滤波器和均衡器的基础上,讨论了一种自适应插值的定时恢复算法,并进行了仿真.仿真结果表明,这一方法优于拉格朗日插值算法和LMS均衡算法.该算法在完成了对定时误差的插值运算的同时,也消除了衰落引起的码间干扰,性能良好.