导读:本文包含了次分量分析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:算法,分量,多用户,迭代,论文,CMA,MCA。
次分量分析论文文献综述
刘顺兰,张鹏[1]（2011）在《次分量分析恒模盲多用户检测算法》一文中研究指出为了有效的抑制多址干扰,该文提出了一种基于次分量分析恒模的多用户检测算法。次分量恒模算法是在恒模代价函数的基础上,推导出一种基于Rayleigh熵形式的代价函数。该文对次分量分析恒模多用户检测算法进行了仿真,并与最小二乘算法和线性约束最小二乘算法进行了性能比较。仿真结果表明,该算法在输出信干比和误码率等性能上都有显着的提高。(本文来源于《浙江省信号处理学会2011学术年会论文集》期刊2011-10-11）
刘顺兰,张鹏[2]（2011）在《次分量分析恒模盲多用户检测算法》一文中研究指出为了有效的抑制多址干扰,该文提出了一种基于次分量分析恒模的多用户检测算法。次分量恒模算法是在恒模代价函数的基础上,推导出一种基于Rayleigh熵形式的代价函数。该文对次分量分析恒模多用户检测算法进行了仿真,并与最小二乘算法和线性约束最小二乘算法进行了性能比较。仿真结果表明,该算法在输出信干比和误码率等性能上都有显着的提高。(本文来源于《杭州电子科技大学学报》期刊2011年04期）
刘顺兰,张鹏[3]（2011）在《基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法》一文中研究指出为了有效的抑制多址干扰,本文提出了一种基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法。该方法是将子空间方法与次分量分析恒模算法相结合,有效的消除来自噪声子空间分量的影响。仿真结果表明,在相同的多址干扰情况下,本文建议方法的输出信干噪比比次分量分析恒模算法提高了11dB,比线性约束最小二乘恒模算法提高了17 dB;在不同的多址干扰情况下,当误码率为10-3时,本文建议的方法比次分量分析恒模算法约有1 dB的信噪比增益,比线性约束最小二乘恒模算法的信噪比增益更多。因此本文建议的方法在输出信干比和误码率等性能上都有显着的提高,且有更强的抗多址干扰能力,检测性能好。(本文来源于《科技通报》期刊2011年02期）
刘成城,李冬海,赵拥军[4]（2010）在《基于次分量分析的DOA跟踪算法》一文中研究指出针对信号源入射角时变的情况,分析了基于幂迭代的子空间跟踪算法,提出一种次分量分析方法的子空间跟踪算法。该算法首先利用基于反Hebbian学习的神经网络,抽取多个次分量,操作相对简单、算法稳定、收敛快,且有自组织特性;然后提出一种实时并行处理方法,在抽样结束时数据处理完成;最后采用牛顿法实现运动目标的DOA跟踪。仿真实验证明其收敛快、跟踪性能好。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2010年07期）
王淑艳,吴仁彪,石庆研[5]（2008）在《MCA-CMA次分量分析恒模算法》一文中研究指出提出了一种次分量分析恒模算法(Minor component analysis-constant modulus algorithm,MCA-CMA)。该算法从恒模代价函数出发,推导出一个基于Rayleigh熵形式的代价函数,根据Rayleigh熵的性质,可得出最优权矢量就是协方差矩阵的最小特征值所对应的特征矢量,从而引入次分量分析(MCA)寻找最优权矢量,因此该恒模算法称为MCA-CMA算法。仿真结果充分验证该算法的有效性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2008年03期）
次分量分析论文开题报告
（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：
为了有效的抑制多址干扰,该文提出了一种基于次分量分析恒模的多用户检测算法。次分量恒模算法是在恒模代价函数的基础上,推导出一种基于Rayleigh熵形式的代价函数。该文对次分量分析恒模多用户检测算法进行了仿真,并与最小二乘算法和线性约束最小二乘算法进行了性能比较。仿真结果表明,该算法在输出信干比和误码率等性能上都有显着的提高。
（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。
次分量分析论文参考文献
[1].刘顺兰,张鹏.次分量分析恒模盲多用户检测算法[C].浙江省信号处理学会2011学术年会论文集.2011
[2].刘顺兰,张鹏.次分量分析恒模盲多用户检测算法[J].杭州电子科技大学学报.2011
[3].刘顺兰,张鹏.基于子空间的次分量分析恒模盲多用户检测算法[J].科技通报.2011
[4].刘成城,李冬海,赵拥军.基于次分量分析的DOA跟踪算法[J].计算机应用研究.2010
[5].王淑艳,吴仁彪,石庆研.MCA-CMA次分量分析恒模算法[J].数据采集与处理.2008
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