将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电...将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。展开更多
针对稀疏MIMO信道系统模型线性均衡过程中输入信号,输出信号都含有噪声的情况提出了一种变遗忘因子的稀疏正则化总体最小二乘算法(VFF-SRTLS)。本算法中采用总体最小二乘(TLS)的代价函数即瑞利商加入正则化的l_1范数和l_0范数作为其代...针对稀疏MIMO信道系统模型线性均衡过程中输入信号,输出信号都含有噪声的情况提出了一种变遗忘因子的稀疏正则化总体最小二乘算法(VFF-SRTLS)。本算法中采用总体最小二乘(TLS)的代价函数即瑞利商加入正则化的l_1范数和l_0范数作为其代价函数,并利用次梯度下降法产生的迭代式用以更新均衡滤波器系数,使均衡过程中代价函数最小;同时为了使算法能够适应信道快变环境而采用变遗忘因子(VFF),并且根据最速下降法得到遗忘因子的迭代式。仿真结果表明,在信噪比为10 d B的2×2 MIMO线性均衡过程中VFF--RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约2 d B,VFF-l_0-RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约1.5 d B。展开更多
文摘将总体最小二乘-旋转矢量不变技术(total leastsquares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)引入到电压闪变参数的求取中,闪变参数的提取可转化为求取一系列边频分量参数的问题。对于电压信号数据形成的HANKEL矩阵,通过奇异值分解进行信号子空间和噪声子空间的划分,通过TLS的再次消噪和抗干扰处理,提高闪变参数的提取精度。仿真结果表明,对于含噪声、谐波和多调幅的电压闪变信号,该方法具有较高的精度。实例分析进一步验证了该方法的可行性和有效性。
文摘针对稀疏MIMO信道系统模型线性均衡过程中输入信号,输出信号都含有噪声的情况提出了一种变遗忘因子的稀疏正则化总体最小二乘算法(VFF-SRTLS)。本算法中采用总体最小二乘(TLS)的代价函数即瑞利商加入正则化的l_1范数和l_0范数作为其代价函数,并利用次梯度下降法产生的迭代式用以更新均衡滤波器系数,使均衡过程中代价函数最小;同时为了使算法能够适应信道快变环境而采用变遗忘因子(VFF),并且根据最速下降法得到遗忘因子的迭代式。仿真结果表明,在信噪比为10 d B的2×2 MIMO线性均衡过程中VFF--RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约2 d B,VFF-l_0-RTLS算法的收敛MSE值比RLS算法低约1.5 d B。
