Advertisement

该论文研究结合了波束成形MMSE-THP算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Tomlinson-Harashima预编码 (THP) 算法作为一种在多输入多输出下行链路环境中，有效抑制用户间干扰 (MUI) 的预均衡技术，展现出其显著优势。然而，该算法在使用过程中不可避免地会导致系统容量的损失。为了克服这一局限性，本文提出了一种创新的方法，旨在通过在接收端实施波束成形技术，从而最大化MMSE-THP系统的性能和容量。具体而言，设计了两种结合波束成形的系统方案，分别适用于信道状态信息完美和不完美的情况。通过深入的理论分析以及大量的仿真实验验证，结果表明，相比于传统的MMSE-THP算法，所提出的方案能够在低信噪比条件下显著提升系统的性能和容量表现，并且对高信噪比环境下系统的误码性能也带来了明显的改善。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于论文的研究——波束成形与MMSE-THP算法的结合分析.pdf
    优质
    本研究探讨了波束成形技术与最小均方误差频域处理（MMSE-THP）算法在信号传输中的融合应用，通过理论分析和仿真验证其性能提升。 Tomlinson-Harashima预编码（THP）算法是一种用于多输入多输出下行链路系统中的有效技术，能够去除用户间干扰。然而，该算法存在导致系统容量损失的问题。为了优化这一问题，我们提出了一种在接收端进行波束成形的方法，并结合了MMSE-THP系统以实现容量最大化。我们在信道状态信息完美和不完美的两种情况下设计并实施了相应的系统方案。 理论分析与仿真结果表明，在低信噪比条件下，该方法相较于传统的MMSE-THP算法能够显著提高系统的性能；同时在高信噪比时也能有效改善误码率。
     
  • 零波束成形与MMSE波束成形代码
    优质
    本项目专注于研究和开发零波束形成及基于最小均方误差（MMSE）的波束形成技术的代码实现。这些先进的信号处理方法在无线通信中被广泛应用，以提升数据传输质量和效率。通过优化算法设计，我们旨在提供一套高效的软件解决方案，用于改善多输入多输出(MIMO)系统的性能表现。 关于迫零波束成形、最小均方误差（MMSE）波束成形以及非线性波束成形的仿真代码。
     
  • 波束成形.rar_智能天线技术_波束成形应用_波束成形MATLAB程序_波束成形算法研究
    优质
    本资源包涵盖智能天线技术中波束成形的核心概念与应用，包含详细的波束成形MATLAB程序及算法研究资料。 关于智能天线的一些MATLAB仿真源程序进行了详细介绍，包括波束成形、波达方向以及LMS算法、LS算法的仿真程序等内容。这些程序具有通俗易懂的特点，并且便于用户进行修改调试。
     
  • MATLAB中的MMSE波束形成方法
    优质
    本文章探讨了在MATLAB环境下实现最小均方误差（MMSE）波束形成的理论与实践。通过详细讲解和实例分析，阐述了如何利用该技术优化信号处理性能。 窄带波束形成MMSE方法的Matlab仿真
     
  • UCA_1_m.rar_CBF对比及MMSE波束形成的CBF算法分析_UCA波束形成对比
    优质
    本研究探讨了UCA（均匀圆阵）与CBF（压缩波束forming）技术在不同条件下的性能，并深入分析了结合MMSE（最小均方误差）的CBF算法对波束形成的优化效果，以及其与传统UCA方法的对比。 在电子信息领域，阵列信号处理是一项关键技术，用于提高信号检测与识别的性能。本段落主要探讨了均匀直线阵（ULA）上应用的不同波束形成算法，包括经典的约束波束形成(CBF)、最小变差无失真响应(MVDR)、最小噪声方差(MNV)，以及最小均方误差(MMSE)方法。 1. CBF：这是一种基础的波束形成技术，旨在通过设计加权系数来优化主瓣和旁瓣特性。其目标是集中能量指向感兴趣的方向，并抑制其他方向上的干扰信号。 2. MVDR：MVDR算法的目标是在保持期望信号增益的同时最小化噪声功率。它通过求解一个最优化问题确定权重参数，以实现这一目的，在低信噪比环境下表现出色。 3. MNV：MNV波束形成器则致力于在确保目标方向不变的情况下降低背景噪声的强度，适用于处理多源干扰的情况。 4. MMSE：MMSE方法基于估计理论设计加权系数，旨在最小化信号与期望值之间的均方误差。这种方法能够适应非高斯分布和信噪比变化较大的场景。 这些波束形成技术在实际应用中需根据具体需求进行选择。例如，在基本的干扰抑制任务中CBF表现良好；而在低信噪比环境下MVDR和MNV则更为适用，因为它们具有更强的噪声抑制能力；MMSE算法适用于复杂环境下的信号处理挑战。 通过对比这些波束形成技术在MATLAB中的实现情况，可以直观地观察到其性能差异。这对于理解和优化阵列信号处理策略非常有帮助。掌握这些技术和方法对于电子信息工程师来说至关重要，在雷达、通信和遥感等领域能够显著提升系统的探测能力和抗干扰能力，从而提高整体系统性能。
     
  • 论文探讨：结合协方差矩阵重构与EMP的宽带波束形成算法研究.pdf
    优质
    本文针对宽带信号处理问题，提出了一种结合协方差矩阵重构和估计最大功率(EMP)方法的新型波束形成算法，旨在提升宽带波束形成的性能。 在宽带波束形成过程中，如果干扰信号从主瓣方向进入，则会导致主瓣畸变及旁瓣电平升高，从而严重影响波束性能。为了应对这些问题，研究者提出了一种基于协方差矩阵重构与特征投影预处理（EMP）的宽带波束形成算法。 该方法首先利用EMP技术计算出阻塞矩阵，并对输入信号进行干扰消除预处理以屏蔽主瓣方向上的干扰；接着通过相干子空间分析和协方差矩阵重建获取优化后的协方差矩阵；最后执行波束成形操作。当同时存在主瓣与旁瓣干扰时，该算法能够自动阻挡主要的主瓣干扰并降低旁瓣区域内的信号强度，从而解决了宽带条件下因受到主瓣干扰而导致的波束失真问题。 通过计算机仿真测试验证了此方法的有效性。
     
  • 常规波束形成算法的仿真研究
    优质
    本研究专注于常规波束形成算法的仿真分析，旨在评估不同场景下的性能表现，并为实际应用提供理论依据和技术支持。 两波束常规波束形成算法仿真可以实现任意方向角度上的阵列增益。
     
  • 关于自适应波束形成的算法研究
    优质
    本文深入探讨了自适应波束形成技术中的关键算法，旨在提高信号处理效率和性能，适用于无线通信与雷达系统。 自适应波束形成是智能天线技术的核心组成部分，其关键在于利用特定的自适应算法来优化天线阵列的权重设置。通过这种方式，可以确保主瓣精确对准所需信号的方向，并同时抑制干扰信号的影响，从而提高接收效果。在实际应用中，选择合适的算法时需要考虑的因素包括收敛速度、计算复杂度和鲁棒性。 本段落主要探讨了最小均方（LMS）算法与样本矩阵求逆（SMI）算法的性能表现，并借助Matlab软件平台将这两种方法应用于自适应波束形成技术的研究之中。
     
  • 基于遗传算法的波束形成技术.rar_波束_波束形成_遗传算法波束形成
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法优化波束形成技术的方法。通过模拟自然选择和遗传学原理，该算法旨在提高信号处理效率，尤其在噪声抑制与目标信号增强方面表现突出。 一种基于MATLAB的遗传算法波束形成程序非常实用。
     
  • CBF.zip_CBF_经典波束形成技术_波束形成算法_波束形成CBF
    优质
    本资料包深入探讨了经典波束形成(CBF)技术，涵盖其核心原理与应用，并对多种波束形成算法进行了详尽分析。适合研究雷达信号处理及阵列天线的学者和技术人员参考学习。 传统波束形成的MATLAB程序代码已经编写完成，并且可以运行。代码包含详细的注释，方便大家下载后互相交流学习。