本文对MIMO OFDM 系统中基于iJlI练序列的信道估计问题进行了研究，针对信道冲击响应的最大抽头数大于每个OFDM符号中导频数的情况，提出一种有效的结合前后若干iJII练序列进行信道估计的算法和结合方式。仿真结果表明，在基于无线局域网(WLAN)中打包传送的MIMO OFDM系统里，本文的方法比采用块状训练序列的估计算法有着更小的归一化均方误差。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：xianglee
自适应波束形成是智能天线的关键技术，其核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重，并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向，以及抑制干扰信号，通过这些方式，天线可以有效接收所需信号。在实际应用中，收敛性，复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和样本矩阵求逆（SMI）的算法，分析了它们的性能，并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。
上传时间： 2013-11-23
上传用户：ArmKing88
概述了智能天线中的波束形成技术和MIMO系统中空时分组码原理，基于传统的最小均方（LMS）算法和MIMO系统中空时分组码，研究分析了两者相结合的可行性。
上传时间： 2013-11-13
上传用户：zengduo
最小均方（LMS）算法是一种基于梯度的算法。本算法具有实现简单而且对信号统计特性变化具有鲁棒性。该算法通过多次迭代来求出权值的近似值。
上传时间： 2013-11-09
上传用户：liuchee
为解决北斗导航接收机干扰功率强、有效信号弱的不足，提出了一种基于功率倒置自适应算法的抗干扰设计方案。该方案以自适应天线系统为平台，采用FPGA处理器Virtex5芯片实现自适应算法，根据最小均方误差原则迭代计算功率倒置的最优权值并产生加权输出。测试结果显示：功率倒置算法在干扰形式、干扰方向未知的情况下能够有效抑制干扰，为北斗导航接收机提供最高50 dB的抗干扰能力。
上传时间： 2013-11-07
上传用户：born2007
提出了一种CPM信号Laurent分解和最小均方误差检测相结合的低复杂度接收机,在降低运算量的同时,保证了低信噪比情况下接近于最大似然ML、最优检测器的接收机性能。理论推导和仿真结果均验证了该算法的有效性。
上传时间： 2013-11-15
上传用户：徐孺
探讨了对高频信号进行采集和处理的设计难点，提出将LabVIEW的采集数据的特性与MATLAB强大的计算能力相结合的方法，并以此设计了一个系统。然后通过3种不同的方法，分别是将txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT，来结合LabVIEW和MATLAB，以采集得到的信号和内部产生信号的均方差及相关系数为标度来分析不同方法的可行性及效率，通过对比结果，最终确定了一种最佳的方案。
上传时间： 2013-10-21
上传用户：jennyzai
探讨了对高频信号进行采集和处理的设计难点，提出将LabVIEW的采集数据的特性与MATLAB强大的计算能力相结合的方法，并以此设计了一个系统。然后通过3种不同的方法，分别是将txt文件引入MATLAB、使用MATLAB script、使用Math Script RT，来结合LabVIEW和MATLAB，以采集得到的信号和内部产生信号的均方差及相关系数为标度来分析不同方法的可行性及效率，通过对比结果，最终确定了一种最佳的方案。
上传时间： 2015-01-02
上传用户：zhaoq123
开发环境:C语言 简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。
标签： Propagation BackProp Back 网络
上传时间： 2013-12-28
上传用户：liuchee
麦克风阵列的自适应波束形成Matlab仿真，麦克间距和信号带宽可调，采用最小均方自适应波束形成算法
上传时间： 2015-04-28
上传用户：qw12
