用分解同时为几个协方差矩阵作估计，同时也表明，协方差矩阵估计相当于估计系列系数不同，阶数不同无约束回归模型。干扰下接收机设计增强协方差阵估计算法为异步同信道干扰空间协方差估计提供了更好估计效果。在本节中，我们将利用估计统计数据设计个干扰情况下接收机来抑制。首先,我们使用经典维纳滤波器，即基于准则。由于在每个子载波上接收机设计相似性，在下面几节中我们省略了上标。同信道干扰抑制下接收机记滤波矩阵为其中，，。为了获得滤波器，我们需要估计期望用户信道和接收信号协方差阵。最简单估计方法是在段时间内对接收信号作平均，但这种方法并没有有效挖掘接收信号结果，尤其对于高阶调制，即使在长时间内对样本平均也很难得到准确协方差估计。我们仿真表明了这点，在或更高调制阶数上性能很差由于有限篇幅，仿真结果未显示。由于期望样做，在大多数情况下，接收机只运行次迭代。显然，相比于接收机，解调器提供了更多分集增益。出乎意料是，在没有采用矩阵分解时，采用平滑接收机性能比传统接收机性能还要差，这可以解释为，平滑过程低通滤波损坏了协方差阵结构，特别是对于较大矩阵维数各项环保防治措施，能实现达标方案已基本落实。知识水坝豆丁成企业系统战略性结构调整，建立比较完善的现代企业制度，发展成为具备较强经济实力较高管理水平较强控制力和竞争力的国内流现代企业集团。项目实施计划及进度本项目实施规划从项目前期开始工作方差阵估计算法。仿真结果表明，相对于同步消除，本文方法能有效降低误包率。本文余下部分安排如下第二部分描述系统模型和异步干扰影响第三部分提出个有效信号空间协方差阵估计方法第四部分提出基于异步抑制接收机，同时讨论了在空时编码系统中设计然后，提出了最优检测来最小化误比特率第六部分通过仿真表明了本文算法性能最后，第七部分总结全文。在这篇文章中,正常字母表示标量，黑体字体表示矩阵和向量。对任意矩阵，分别为其转置和共轭转置。为共轭。上标代表第个子载波。系统模型为具有个发射天线和个接收天线系统。编码后数据包通过交织后分成个块，然后根据所选调制方式将二进制数据块映射到，其中，为子载波个数。我们将作为个符号。符号采用时空处理通过时空编码或空间复用，然后分成组。每个组通过个天线传输。由于多径效应，在传输之前，符号首先通过变换到时域，然后添加循环前缀来消除符号间干扰。最终传输序列为,。我们假设信道多径为，且在个数据包内保持不变。对期望用户和干扰干扰使用相同信道模型。同时，对异步干扰引入个随机延迟。最后，望用户第个天线上接收信号为其中,和第个发射天线和第个接收天线之间，期望用户和第个干扰用户在第个多径上信道响应，为均值为，方差为加性高斯白噪声。上式第二部分代表同信道干扰。由于异步破坏循环结构，干扰不能再表示为数据符号和相应子载波信道乘积。所有多径上时域信道响应将影响每个子载波上干扰。现在，假定个干扰信号。为简单起见，我们假定只有个发送天线，相应扩展到信道是很直接。根据期望用户时刻，重新将干扰写成循环结构为其中，为循环卷积中点数表示对取余数，当时，指示函数为，反之为。基本上，干扰信号可以表示为个循环卷积加上个相关项。对式做变换得相应，和为和点变换。式第二项表明，同时估计期望用户信道和干扰用户信道，采用传统接收机，需要个自由度才能有效抑制干扰。异步干扰空间协方差阵估计避免估计干扰信道响应，我们将干扰在每个子载波上模型为零均值，空间有色高斯平稳随机过程。因此，协方差完全比表征了干扰统计数据。我们提出了种统计方法来解决异步抑制问题。高斯并不准确，但它对干扰抑制提供了有效统计信息。更重要是，高斯近似使接收机设计变得简单容易。干扰结构被利用越多，则干扰抑制算法更有效。第个子载波上接收到基带信号表示为其中，为干扰加噪声，是式与加性高斯噪声叠加。我们目标是在每个子载波上有效估计协方差，然后设计滤波或最优接收机来抑制干扰。第子载波上空间协方差表示为其中，为训练符号长度接收机天线。总结对于系统，本文提出了个有效空间协方差阵估计方法。所提出方法在每个子载波上采用分解和低通平滑过程。该算法可以显著改善干扰感知接收器性能，这可以从仿真图中增益看出。我们还根据估计干扰统计特性，提出了和接收机。与接收机相比，接收机具有更好性能，但同时存在更复杂度。在今后工作中，我们考虑在高密度中应用该方法，但需要考虑部分干扰问题和设备俘获带来影响，换句话说，即个数据包中可能只有部分数据被干扰，因此采用相同方法将带来统计上。个有效解决方案是，在个数据包多个位置分别作零填充，或者将数据包分成更小块。如果采用较短码，这是种很自然解决方案。我们初步结果表明，该接收器对于统计杂观察使用估计已知地图估计。个模型进行了描述每个邻域小波系数描述为个高斯比例混合，个高斯随机向量乘积，和隐含独立随机标量乘法器描述了集群联合密度小波系数作为个高斯混合尺度，和开发了种最大似然解决方案从嘈杂估计相关小波系数观察。另种方法，使用个马尔可夫小波系数随机场模型扬森和提出。个缺点是训练计算负担阶段。为了克服这种计算问题，提出了个简化模型，命名为。数据自适应变换最近，个新方法称为独立成分分析已经获得了广泛传播注意。方法在去噪非高斯数据被成功实现。使用个特殊优点是它信号非高斯假设帮助去噪图像非高斯以及高斯分布。基于缺点方法相比，基于小波变换方法计算成本，因为它采用了滑动窗口，它需要无噪避免估计干扰信道响应，我们将干扰在每个子载波上模型为零均值，空间有色高斯平稳随机过程。因此，协方差完全比表征了干扰统计数据。我们提出了种统计方法来解决异步抑制问题。高斯并不准确，但它对干扰抑制提供了有效统计信息。更重要是，高斯近似使接收机设计变得简单容易。干扰结构被利用越多，则干扰抑制算法更有效。第个子载波上接收到基带信号表示为中文字,单词，英文字符出处,,,系统中异步同信道干扰抑制摘要本文提出种算法来抑制系统中异步同信道干扰。在高密度部署中，同信道干扰正逐渐成为影响系统性能主要因素，但由于是异步传输，即干扰信号循环前缀与用户信号循环前缀在时间上不致，这对干扰抑制带来了极大挑战。因此，由于干扰信号之间正交性被破坏，传统通过估计干扰信号信道响应，然后在频域采用基于最小均方误差干扰消除技术并不能很好工作。为了抑制异步干扰，本文设计了基于分解和低通平滑干扰空间协方差阵估计方法。基于估计干扰统计特性，分别采用了和最大后验接收机，仿真结果表明，本文提出解决方案能有效工作。前言当前，同信道干扰正成为影响高密度性能主要因素。随着越来越多访问节点部署在诸如办公区机场大学校园等地方以对逐渐增长移动用户提供网络接入，同信道干扰问题将变得更加严重。由于只有有限正交信道典型值为或是可用，使用相同信道小区不能有足够距离分开，当同时工作时就会互相干扰。下代技术，采用正交频分复用和多输入多输出技术，为实现更高链路容量和更好干扰抑制能力提供了可能。自从关于抑制问题开篇论文，科研人员已经在该问题上做了大量研究。采用多天线为抑制带来了更多自由度。文献提出在平坦衰落信道下，基于多用户检测来消除技术。考虑到调制和时变信道，文献采用分集接收机设计了自适应阵列处理技术。文献指出，在异步干扰抑制方面，以前频域处理方法存在困难，所以他们利用循环前缀结构，设计了空时滤波来。然而,长时间估计干扰统计特性是不现实，因此只能得到比较差空间协方差估计量。首先，我们采用最大似然估计每个子载波上空间协方差阵，即用有限样本平均得到粗估计，然后利用符号子载波之间相关性来调整该估计量。该相关性与调制结构和信道多径衰落特性有关。此外，我们使用分解方法将受到限制参数估计问题正定矩阵变成无约束估计问题。时域低通平滑考虑，其中，。矩阵序列完全描述了干扰统计特性。矩阵序列对角元素是第根天线接收信号估计功率谱密度，非对角元素是第根天线和第根天线接收信号估计互功率谱密度。将上述两种通过变换到时域得循环自互相关序列其中，为矩阵，为相关序列。我们注意到，接收到信号是信号通过多径信道传播和加性高斯白噪声之和。假设每个发射天线上原始信号是在时间上是互不相关。假设最大延迟可分辨多径数为。当传输信号与多抽头信道响应做卷积后，两个样本信号在时间上小于时则是相关，反之，不相关，即显然，相关序列具有低通特性，这可以被利用来平滑估计。在将变换到频域之前，将部分置零，如式所示ˆ,因此，得到平滑后空间协方差估计为ˆˆ与传统信号处理中可以平滑时间相关信号低通滤波器类似，上面处理过程可以视为采用时间低通滤波器来平滑谱相关信号。该方法最初在文献中描述。然而，在每个向量上独立采用上述低通滤波处理将破坏矩阵埃米对称性和正定性。下面，本文将采用分解来解决这个问题。分解在多元统计领域，将复杂协方差矩阵分解为简单部分作进步处理是种常见方法。对于矩阵分解有三个常温度不致，发热不均匀涂料与载前到达。如果它在之前到达，它业分析预计项目建成后，给当地及周边地区农村剩余劳动力增加了就业渠道，同时，基地发展后辐射带动当地的养殖运输饲料加工卫生检疫畜牧兽医等相关产业发展，有利于调整畜牧业结构，安置农村富裕劳动力，促进牧区剩余劳动力向第二产业转移，带动当地经济社会的发展。本项目建成后，可直接安置人就业，同时带动周边近户农户参与到养殖中来，包括饲料运输贩运等。对比分析在社会效益方面通过有效带动周边的农户加入到肉羊养殖的产业链条中来，并通过定技术带动周边农户进行肉羊养殖。经计算，通过产业链条危机家庭暴力强暴危机意外事故等神经官能症治疗癔症焦虑症抑郁症自闭症强迫症恐