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                                                                                                                        附视频

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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附视频

更新时间：2024-10-14

- 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附视频
- Issue 4, Pages: 80-87(2005)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TN914.4
- Published：2005
- 稿件说明：
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[J]. 2005, (4): 80-87.
DOI：

[J]. 2005, (4): 80-87. DOI：

摘要

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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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

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