导读:本文包含了盲自适应论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:自适应,多用户,波束,干扰,卡尔,均衡器,算法。
盲自适应论文文献综述
葛威,殷敬伟,杨光,郑茂醇,李恩玉[1]（2019）在《载波频率不一致且频谱严重交迭干扰下的盲自适应多用户检测试验研究》一文中研究指出运动水声多用户通信时,干扰用户的载波频率很可能和期望用户的载波频率不再一致。针对运动水声多用户通信载波频率不一致时的多址干扰(MAI)问题,提出了适用于载波频率不一致下的盲自适应多用户检测(BAMUD)算法。利用虚拟用户技术,将期望用户的多途干扰(码间干扰)虚拟成MAI,即将水声多用户通信系统中的信道均衡环节和MAI抑制环节整合成一个环节,简化通信系统结构;利用卡尔曼滤波(KF) BAMUD(KF-BAMUD)算法的MAI抑制特性,即利用了KF在最小均方误差准则下的最优估计特性,抑制载波频率不一致下的虚拟MAI,有效估计出期望用户的传输数据,实现多用户通信。在渤海和渤海结冰期进行了载波频率不一致下的多用户通信试验,良好试验效果验证了所提算法的有效性。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年02期）
王磊,李广雪,李冬霞,刘海涛[2]（2018）在《基于最大输出信噪比的L-DACS1接收机盲自适应波束形成算法》一文中研究指出由于L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system1,L-DACS1)和民航测距机(distance measuring equipment,DME)系统的频谱有部分重迭,因此在L-DACS1接收机中需要考虑DME干扰的抑制问题。提出了基于最大输出信噪比的干扰抑制和盲波束形成算法。由于DME脉冲干扰的功率较大,首先采用子空间跟踪算法来得到干扰子空间,然后将接收数据向干扰子空间的正交补空间进行投影以抑制DME干扰。干扰抑制后,接收数据中只剩下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号和噪声了。为了充分利用阵列天线的优势,采用了输出信噪比最大准则来进行波束形成,将天线方向图的主瓣对准OFDM信号来向,以提高接收机输出信号的信噪比。仿真表明,该方法不需要先验信息就能够在抑制干扰的同时进行盲波束形成,在OFDM信号来向上获得高增益的主瓣,进而提高输出信噪比;另外,所提的波束形成方法在输入信噪比较低的环境下依然能够形成稳定的波束,将主瓣对准信号来向。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年12期）
田文飚,芮国胜,董道广,康健[3]（2018）在《基于盲自适应KLT的蒸发波导压缩感知方法》一文中研究指出蒸发波导既可促成微波通信、雷达等系统超视距工作,又可能造成异常盲区,因此获知蒸发波导的时空态势是夺取海上制电磁权的关键.若仅靠增大传感器布设密度提升感知分辨率,则费效比高且提升空间有限.压缩感知为从相对稀少的观测数据中获知蒸发波导态势提供了可能.本文提出盲自适应KLT(Karhunen-Loéve Transform)追踪算法,通过少量观测数据,充分挖掘蒸发波导的稀疏性,准确恢复出蒸发波导的分布.理论分析和实验表明,新方法总体性能优于基于DCT(Discrete Cosine Transform)和传统KLT的对照组性能,且新方法在节省九成采样资源的前提下,最终的重构结果能够达到重构信噪比30d B的水平,为海上长时间、大范围蒸发波导态势感知提供了压缩采集的基础.(本文来源于《电子学报》期刊2018年09期）
王宇舟,王春蓉,陈颖[4]（2018）在《基于LMS的检后盲自适应XPIC算法仿真》一文中研究指出基于对检前、检后、检前-检后级联叁种XPIC技术优缺点的分析,提出了采用基于LMS的检后盲自适应的XPIC算法,并对检后算法进行了数学建模与仿真,给出了仿真结果和仿真结论。具体地,给出了交叉极化信道干扰模型和检后对消的算法模型,并在理想同步、存在定时偏差、存在多普勒偏差以及存在定时和多普勒联合偏差等多种情况下进行了仿真。结果显示,所提出的检后对消算法、仿真性能结果和结论,能为后续的算法研究、设计实现、设备研制与测试提供参考。(本文来源于《通信技术》期刊2018年07期）
李杨,曹自力,王虹入,王中秋[5]（2016）在《基于改进卡尔曼滤波的水声通信盲自适应多用户检测算法》一文中研究指出针对水声通信网络中遇到的多用户检测中目标用户的多址干扰等检测问题,提出了基于改进Kalman算法的盲自适应多用户检测算法,解决了多用户检测中的多址干扰对水声通信信道用户变动时的干扰抑制问题;仿真分析分别针对同步多用户、异步多用户通信过程,对比了传统Kalman算法及改进的Kalman算法的性能差异,通过仿真对比表明,改进后的Kalman检算法不需要训练序列即可以实现同步和异步通信状态下的多水声目标用户的盲自适应检测,改进后的算法目标检测的信干比比传统算法最大可提高6dB;新算法对于水下多用户检测、区分,准确、稳定的实现基于CDMA协议的快速水声通信具有重要意义。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2016年06期）
邱林峥[6]（2016）在《基于阵列天线的盲自适应算法应用研究》一文中研究指出随着人们对通信系统容量和可靠性要求的进一步提高,如何改善基于阵列天线的信号处理算法的性能并降低其复杂度,成为越来越受关注的问题。基于阵列天线的到达角(Direction of Arrival, DOA)估计问题中,DOA估计算法的复杂度和性能成为制约天线规模大小的因素。阵列天线的波束成形问题中,自适应波束成形器需要抵抗系统环境的快时变性和不稳定性。针对上述两个问题,本文对其进行深入研究,并提出有效的改进算法。基于阵列天线的DOA估计问题中,本文提出了一种低复杂度的基于降维子空间的交换低维分解(Alternating Low Rank Decomposition, ALRD)机制。ALRD机制中,阵列接收数据依次通过一个子空间分解矩阵和一个低维辅助矢量处理,计算输出功率谱,通过谱峰搜索,估计信源DOA。子空间分解矩阵由一组基向量构成,基向量和辅助矢量依据线性约束最小方差(Linearly Constrained Minimum Variance, LCMV)准则进行联合优化。将ALRD机制与递归最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法结合,提出自适应的ALRD-RLS算法。此外,对ALRD机制进行改进,用同一个基向量通过平移的方式构成子空间分解矩阵,提出MALRD机制。与现有的DOA估计算法相比,提出的ALRD-RLS算法和MALRD-RLS算法复杂度较低,并且在较少快拍数和低信噪比环境中,性能有明显的改善。关于自适应波束成形器的设计,本文基于LCMV准则,将两种实现结构与两种自适应算法进行组合,选择性能最优的搭配,并基于该最优搭配设计了两种低复杂度的变遗忘因子(Variable Forgetting Factor, VFF)机制。实验表明,广义旁瓣抵消器((Jeneralized Sidelobe Canceler, GSC)结构与RLS算法组合时,波束成形器性能最优。两种VFF机制分别为基于时间平均的变遗忘因子(Time Averaged Variable Forgetting Factor, TAVFF)机制和相关时间平均的变遗忘因子(Correlated Time Averaged Variable Forgetting Factor, CTAVFF)机制。TAVFF机制将当前数据快拍的瞬时代价函数进行时间平均,用来调节遗忘因子的值,CTAVFF机制则是将相邻数据快拍得到的瞬时代价函数进行相关运算,用于调节遗忘因子。与其他VFF机制相比,TAVFF机制和CTAVFF机制复杂度很低。对采用TAVFF机制和CTAVFF机制的RLS算法进行平稳状态分析和仿真实验,其结果表明改进算法在收敛速度和稳态性能上均有所提升,并且在平稳和非平稳的环境中都能高性能工作,有效地解决了在时变的通信环境中,难以预先确定RLS算法中最优遗忘因子值的问题。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-03-01）
邬小敏[7]（2016）在《盲自适应波束成形关键技术及应用研究》一文中研究指出随着通信需求不断增大及传输数据类型的丰富多样化,通信系统传输速率越来越高,容量不断增大,同时对传输可靠性的要求也越来越苛刻。可以发掘空间资源、提升系统空间分辨能力的天线阵列在无线通信系统中发挥着越来越重要的作用。自适应波束成形技术作为阵列信号处理的关键技术之一,通过设计自适应算法迭代更新空间权系数,可以实现信号的定向传输和接收,增强系统的干扰抑制能力,提升系统容量同时适应时变的应用环境。盲自适应算法由于不需要发送训练序列,不需要额外消耗系统资源,因而更有优势。但是随着天线规模的增大,传统的直接针对所有阵元接收数据设计加权系数的满秩自适应波束成形算法由于性能衰退严重几乎无法应用；另外,传统的算法对于信号模型误差非常敏感,当给定的导向矢量与实际接收信号的导向矢量之间即便存在微小误差,基于理想化假设的波束成形算法性能也会大打折扣。本文的研究内容主要围绕大规模天线阵列下的降维算法及专门针对模型误差因素的鲁棒算法展开,进一步的,又将单纯的空域滤波技术拓展到空时联合自适应处理,并应用于更实际的GPS导航系统抗干扰场景,探索设计了基于联合迭代思想的降维方案。具体的研究工作包括以下几个方面：1)针对大规模天线阵列的应用场景,提出了一种基于CCM盲自适应准则的降维波束成形算法,降维矩阵的构建基于Krylov子空间。同时算法应用可以充分挖掘非圆周信号伪相关矩阵信息的广义线性处理技术来进一步提升性能。进一步的,针对广义线性处理中增广相关矩阵的块状共轭对称特性,本文对提出的直接型算法中降维矩阵的构建过程进行化简,推导得到结构型算法,使得计算复杂度减小了将近一半。接着,本文又对低维滤波系数的收敛性能、算法稳态MSE性能、计算复杂度等进行了理论分析,并通过仿真实验证实了分析的准确性及所提出的算法相对于其他对比算法的性能优越性。2)针对接收模型存在误差的问题,设计了一种基于广义线性处理技术的最差情况下性能最优鲁棒自适应波束成形算法。首先量化了导向矢量误差及信号星座图畸变误差对广义线性处理中增广导向矢量误差的影响,接着根据最差情况下性能最优算法构造优化问题,基于多变量联合迭代更新的思想,设计改进的共轭梯度算法更新滤波系数矢量,同时设计最速梯度下降法更新对角加载因子。最后,进一步通过仿真实验,对比探究了鲁棒算法的收敛性能、天线波束图及对到达角误差的容忍度等。3)将单纯的空域滤波技术拓展到可以感知信号时频信息的空时联合处理场景中,针对GPS系统抗干扰处理器的设计,提出了基于联合迭代思想的联合低维分解降维空时自适应算法。本文巧妙的对投影矩阵的每个投影矢量进行了稀疏处理,算法每次迭代更新过程中,联合更新D个低维投影矢量以及一个低维滤波系数矢量。在详细推导算法迭代更新公式并给出详细的实现流程后,又通过具体的计算复杂度分析及仿真性能分析,验证了所提出的降维空时处理算法相比于其他对比算法而言,不仅复杂度更低,同时收敛速度更快。另外,空时滤波系数矢量的空频响应图也表明了空时处理相对于单纯空域处理的优越性。(本文来源于《浙江大学》期刊2016-03-01）
王磊,韩煜昕[8]（2015）在《稳健的GPS动态干扰盲自适应抑制算法(英文)》一文中研究指出研究当动态干扰或同信道干扰存在时,如何提高抗干扰GPS接收机的稳健性问题.在干扰来向上,通过增加微分约束条件,可以将零陷展宽,从而提高其稳健性.主要研究3种稳健自适应抗干扰算法:稳健的功率倒置(PI)算法、加载的稳健功率倒置算法和稳健特征向量投影(EP)算法.3种算法均不需要预知GPS信号和干扰信号的来向等先验信息.仿真结果表明,以上3种稳健算法适用于当干扰源是运动的或同信道干扰源的情形.(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2015年04期）
张志富,裴军[9]（2015）在《QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法》一文中研究指出码分多址(Code-Division Multiple-Access,CDMA)系统中,采用盲多用户检测算法抑制多址干扰(Multiple Access Interference,MAI)和"远-近"效应(Near-Far effect)的影响,是CDMA技术研究热点之一。为避免基于卡尔曼(Kalman)滤波的多用户检测算法中,协方差矩阵失去非负定性而面临的数值稳定性问题,提出利用QR分解方法重新构造系统模型协方差阵,建立一种收敛速度更快、数值鲁棒性更好的卡尔曼盲自适应多用户检测算法。仿真结果表明,该算法具有较好的抗多址干扰和抗"远-近"效应能力。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2015年15期）
张琪[10]（2014）在《基于盲自适应的多用户检测算法的研究与应用》一文中研究指出移动通信系统迅猛发展，移动互联网改变了我们的生活。LTE标准主要的技术就是正交频分复用多址技术(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)。多用户检测技术能够有效去除多址干扰对通信系统性能的影响。具体说就是综合利用各种信号信息及信号检测处理领域的各种方法，对接收信号进行处理，从而达到对期望用户信号的最佳检测，能够提高系统容量。多用户检测技术已经在TD-SCDMA系统中实际应用了。在LTE系统的通信过程中，多用户检测技术可以应用在物理上行链路控制信道（PUCCH）中。由于在同一块时频资源上，多个PUCCH信道是通过扩频码来区分的，因此需要应用多用户检测技术进行信号检测。文中研究了多用户检测技术的基本原理，应用环境的系统模型。主要包括LTE系统的关键技术以及LTE系统的信号处理的流程。研究了多用户检测技术在PUCCH中的传统多用户检测和半盲检测算法的原理。多用户检测技术中研究了常用的线性多用户检测器，包括解相关多用户检测器(Decorrelation Detection，DEC)；线性最小均方误差多用户检测器(Minimum Mean Square Error，MMSE)等。从盲自适应的角度出发，详细的研究了经典的最小均方算法(Least Mean Square，LMS)，递归最小均方算法(Recursive Least Squares，RLS)，卡尔曼滤波算法等。在LMS算法基础上，本文提出了一种新的自适应变步长LMS算法。接下来通过的RLS算法的研究与学习本文又提出第二种改进的随着误差向量自适应调节的变遗忘因子的V-RLS算法。此外，本文还对提出的V-RLS算法进行性能仿真，并与经典的子空间跟踪算法进行了多方面性能的对比。最后从子空间的角度，研究了基于子空间的盲多用户检测算法，深入研究了叁种经典的子空间跟踪算法。在改进的V-RLS算法的思想下，将变遗忘因子的创新应用于PASTd算法。本文提出第叁种改进的算法的算法记为：V-OPASTd算法。在仿真环节对改进的算法与经典的子空间跟踪算法进行了性能仿真，对各个算法的性能进行了比较。(本文来源于《吉林大学》期刊2014-06-01）
盲自适应论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
由于L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system1,L-DACS1)和民航测距机(distance measuring equipment,DME)系统的频谱有部分重迭,因此在L-DACS1接收机中需要考虑DME干扰的抑制问题。提出了基于最大输出信噪比的干扰抑制和盲波束形成算法。由于DME脉冲干扰的功率较大,首先采用子空间跟踪算法来得到干扰子空间,然后将接收数据向干扰子空间的正交补空间进行投影以抑制DME干扰。干扰抑制后,接收数据中只剩下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号和噪声了。为了充分利用阵列天线的优势,采用了输出信噪比最大准则来进行波束形成,将天线方向图的主瓣对准OFDM信号来向,以提高接收机输出信号的信噪比。仿真表明,该方法不需要先验信息就能够在抑制干扰的同时进行盲波束形成,在OFDM信号来向上获得高增益的主瓣,进而提高输出信噪比;另外,所提的波束形成方法在输入信噪比较低的环境下依然能够形成稳定的波束,将主瓣对准信号来向。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
盲自适应论文参考文献
[1].葛威,殷敬伟,杨光,郑茂醇,李恩玉.载波频率不一致且频谱严重交迭干扰下的盲自适应多用户检测试验研究[J].兵工学报.2019
[2].王磊,李广雪,李冬霞,刘海涛.基于最大输出信噪比的L-DACS1接收机盲自适应波束形成算法[J].系统工程与电子技术.2018
[3].田文飚,芮国胜,董道广,康健.基于盲自适应KLT的蒸发波导压缩感知方法[J].电子学报.2018
[4].王宇舟,王春蓉,陈颖.基于LMS的检后盲自适应XPIC算法仿真[J].通信技术.2018
[5].李杨,曹自力,王虹入,王中秋.基于改进卡尔曼滤波的水声通信盲自适应多用户检测算法[J].计算机测量与控制.2016
[6].邱林峥.基于阵列天线的盲自适应算法应用研究[D].浙江大学.2016
[7].邬小敏.盲自适应波束成形关键技术及应用研究[D].浙江大学.2016
[8].王磊,韩煜昕.稳健的GPS动态干扰盲自适应抑制算法(英文)[J].中国科学院大学学报.2015
[9].张志富,裴军.QR分解卡尔曼盲自适应多用户检测算法[J].计算机工程与应用.2015
[10].张琪.基于盲自适应的多用户检测算法的研究与应用[D].吉林大学.2014
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