摘要：该文提出了MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器。利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,计算了更为准确的软符号后验概率分布以及一阶、二阶统计量。基于初始估计得到的信道先验信息,设计了新的考虑软符号后验互相关的时域信道冲激响应最大后验概率(MAP)估计算法。仿真试验结果表明:该算法和传统EM信道估计算法相比具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。

摘要：本文设计了时变多径衰落条件下MIMO-OFDM系统中一种新的信道估计算法。该算法结合递归EM算法和Kalman预测对时变信道进行跟踪。借助软球形译码器(List Sphere Decoder,LSD)产生的搜索列表,递归EM算法序贯遍历搜索列表中可能的符号组合来估计各个子载波上的信道频率响应;基于获得的信道频率响应估计,Kalman预测器利用衰落信道的时域二阶统计特性进一步跟踪信道时变。仿真结果表明:本文设计的算法可以有效跟踪信道时变,性能优于传统的软输入Kalman滤波算法。

摘要：在分组空时块码系统中引入了基于软球形译码的Turbo接收机。利用分组空时块码系统的正交性特点,设计了新的综合考虑信道状态、噪声影响和映射星座的软球形译码初始搜索半径确定方法。根据信道解码器反馈的先验信息扩充了传统软球形译码的搜索列表。通过仿真实验对接收机和两种传统迭代接收机进行了分析和比较,结果表明接收机在相同的迭代次数下较具有更好的性能,可以更快接近分组空时块码系统的性能限。

摘要：在雷达接收机等无线通信系统设计过程中,模拟射频前端设计、仿真工具还不成熟,制约了系统设计方法的进步,更是大大影响了系统开发的周期。本文基于ADS仿真软件,在前端设计方法的基础上,介绍了一种系统设计模型,改善了以往提出的系统设计方法。

摘要：为了构建实用性强、自动化程度高的SAR图像目标鉴别过程,提出了一种目标鉴别新方案,包括鉴别的框架及相应的算法.在系统层面上,为了更有效、更可靠地剔除杂波虚警,方案中提出了基于特征提取鉴别方法和基于编队提取"序贯"结合的整体框架;在算法层面上,首先进行了鉴别特征的提取,包括已有特征的提取以及三个新特征的提出;其次在特征选择阶段,提出了一种基于遗传算法的特征选择算法,该算法对于特征优劣的评价更全面.然后,为了提高鉴别器的精度,设计了目标鉴别的加权二次距离鉴别器,提高了鉴别的性能.最后,为了更有效地剔除杂波虚警,给出了基于目标编队知识进行进一步杂波虚警剔除的方法.实测数据的实验结果证明了所提方案的有效性.