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      正交投影子空間跟蹤算法及其在盲多用戶檢測中的應用

      2017-11-16 | rar | 1 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　文中詳細地介紹了正交投影子空間跟蹤算法（OPAST），它是一種基于最優化問題的方法，保證了每次迭代時權向量的正交性，并具有和PAST算法一樣的線性復雜度，以及與自然冪法（NP）-樣的全局收斂性。然而將其應用于盲多用戶檢測時，在迭代一定次數后，會出現誤碼率突然增大現象，這就導致了算法性能的下降，為了解決這一問題，文中提出一種方法，并通過仿真結果，證明它是行之有效的。

      　　子空間分解是白適應陣列信號處理的重要T具，它廣泛應用于數據壓縮，系統鑒定，數據濾波，參數估計，模式識別等領域。在基于智能天線的DOA估計中也有重要的應用，基于子空間的高分辨的方法已經成功地運用于時間上的和空間上的主譜分析，典型例子如：多重信號分類（MUSIC），最小模估計方法，旋轉子空間（ ESPRIT）估計，加權子空間擬合WSF，基于KL變換的數據壓縮等。近年來，子空間跟蹤的方法得到了迅速發展，大致可以分為3類：1）對ED/SVD進行改進：2）秩l擾動更新方法的變形：3）將ED/SVD看成是最優化問題。

      正交投影子空間跟蹤算法及其在盲多用戶檢測中的應用

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