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1. 北京环球信息应用开发中心
2. 南京电子技术研究所
3. 国防科技大学电子科学与工程学院 北京100094
4. 江苏南京210013
5. 湖南长沙410073
纸质出版日期:2005
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[1]李琳,周文辉,谭述森,张尔扬.扩频系统中最优干扰抑制技术研究——盲自适应算法及并行实现[J].通信学报,2005(04):80-87.
[1]李琳,周文辉,谭述森,张尔扬.扩频系统中最优干扰抑制技术研究——盲自适应算法及并行实现[J].通信学报,2005(04):80-87. DOI:
DOI:
为解决扩频系统在动态环境下的干扰抑制问题
分析了从最小均方误差(MMSE)准则和约束最小均值输出能量(MMOE)准则导出的递推最小二乘(RLS)算法和盲递推最小二乘(BRLS)算法的性能。采用正交三角分解克服两算法数值稳定性差
运算量大
很难并行实现的缺点
讨论了正交三角分解——递推最小二乘(QR-RLS)算法与正交三角分解——盲递推最小二乘(QR-BRLS)算法的配合使用
并给出实现QR-RLS算法和QR-BRLS算法的脉动阵列(systolic array)。理论分析和仿真结果均表明QR-RLS与QR-BRLS算法的合理配合能较好的解决动态环境下的干扰抑制问题。
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