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自适应广义特征分解及在通信中的应用
中文名称: 自适应广义特征分解及在通信中的应用
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论文编号: 3767739收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Adaptive Generalized Eigen-decomposition Algorithms and Its Application in Communication
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制理论与控制工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 广义特征分解 码分多址 智能天线 波束形成 拟牛顿法 递推最小二乘 多载波直接序列扩频码分多址 最大信号干扰噪声比 广义Hermitian矩阵特征分解问题 无线通信
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论文简介:广义特征分解技术 (GED) 出现在许多科学和工程学科中,作为一项非常实用的统计工具使用被应用于大量关键技术中。例如,用于特征提取和分类的 LDA可被归结为一种广义特征分解问题;在信号处理应用中 GED 用于谱估计、盲源分离等;在无线通信环境中,GED 用于估计天线阵列的最优权向量和 CDMA 系统中 2D rake 接收器的设计。 本文先对广义特征分解问题进行建模,将瑞利商优化问题转化为无约束优化问题。在提出的两个新的无约束损失函数基础上分别推导出两种新的广义特征分解算法,即利用Hessian阵近似推导出的基于拟牛顿法的自适应特征分解算法;利用投影逼近技术的基于RLS的自适应特征分解算法。应用收缩规则,将用于估计单个主特征子空间的在线算法,推广到估计多个特征向量的串行和并行算法。文中严格分析了无约束损失函数的特性,利用Ljung随机逼近理论分析了两种算法的收敛性。通过计算机仿真,说明了算法具有良好性能。 将本文提出的自适应广义分解算法应用到无线通信环境中:MC—DS—CDMA系统接收技术和自适应波束形成技术研究。这两个应用采用最大信号干扰噪声比准则 (MSINR)来求解最优的权向量。本文论证了基于MSINR准则的优化问题等价于矩阵束的广义特征分解问题,这两个矩阵分别是输入信号和干扰信号的自相关矩阵。因此可以采用本文提出的两种自适应广义特征算法。结果验证了算法具有快速收敛性和动态跟踪能力,说明了本文提出的两个算法非常适合应用于实际通信环境。 总之,本文对自适应广义特征分解问题做了系统的研究,建立了一套完整的算法理论框架。
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