【摘 要】
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信号盲分离/恢复技术作为信号处理领域内的一个重要理论分支,在日益复杂的无线通信系统中逐渐崭露头角。其可省略现代MIMO通信中复杂的实时信道估计过程,只依赖天线阵列接收信号所包含的信息即可实现信号分离/恢复操作;其无需发送导频或训练序列的特性能够节省一定的带宽资源,使其在具有严格带宽或功率限制的通信系统中具有不错的发展前景。本文首先介绍信号恢复中经典的常规方法与盲方法,从数学建模的角度介绍并分析例如
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信号盲分离/恢复技术作为信号处理领域内的一个重要理论分支,在日益复杂的无线通信系统中逐渐崭露头角。其可省略现代MIMO通信中复杂的实时信道估计过程,只依赖天线阵列接收信号所包含的信息即可实现信号分离/恢复操作;其无需发送导频或训练序列的特性能够节省一定的带宽资源,使其在具有严格带宽或功率限制的通信系统中具有不错的发展前景。本文首先介绍信号恢复中经典的常规方法与盲方法,从数学建模的角度介绍并分析例如匹配滤波器（MF）、迫零（ZF）、最小均方差（MMSE）、Sato、SG、Godard、常模算法等一系列经典算法的特点,同时为后续算法研究与改进提供方向。本文后续主要开展针对盲方法中的常模算法理论与应用方面的研究,包括:（1）针对无人机协助系统中实时MIMO信道估计困难导致的常规波束赋形效果较差的问题,本文研究在无人机接收机处使用解析常模算法（ACMA）实现盲波束赋形,并使用差分编码解码的方式改进该算法的相位模糊性问题。依赖天线接收信号中的常模特性,该算法通过矩阵化、向量化、对角化、奇异值分解、HT变换等一系列线性代数的变换与操作,能够有效地将目标信号空间与其他空间进行分离,将信号恢复的波束赋形问题转化为矩阵分解问题,并估计出信号覆盖范围内目标用户的个数。仿真过程中针对不同的信道、天线、噪声环境仿真验证算法性能。结果显示,在考虑多径效应、多普勒频移等信道特性时,ACMA算法在系统总体MSE与系统总体速率方面均有优秀的表现,在地面用户个数较少时,计算复杂度与MMSE等经典算法相近。（2）针对ACMA算法其信号恢复收敛精度有待提升且常具有相位模糊性的问题,本文提出一种正交性限制的解析常模算法,用于盲信号恢复和盲均衡。通过利用统计正交条件和原始信号的常模特征,推导出与传统ACMA复杂程度相似的OC-ACMA接收器。通过仿真表明,OC-ACMA算法在信号恢复MSE方面比ACMA具有更好表现,在低信噪比情况下比ACMA算法具有更好的鲁棒性,能够实现更低的误码率。（3）针对无人机协助通信系统中经常存在的部分重叠信号干扰进行信号空间分离研究,研究GEVD、GSVD、SURV类子空间划分方法的数学模型与性质,并从信号恢复波形、信号恢复精度、运行时间、子空间误差等多个方面进行仿真验证。仿真结果显示,三种方法均可以实现针对不完全重叠信号的信号空间划分,能够将目标信号与干扰信号分离开来,且SURV算法对于不断更新的数据包具有更高的计算效率。
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