《時變系統中的盲信號處理問題研究》是依託四川大學，由彭德中擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：時變系統中的盲信號處理問題研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：彭德中
- 依託單位：四川大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
傳統的盲信號處理技術與方法通常都基於傳輸信道不隨時間改變這一理想化的假設條件。但在移動通信等時變環境中這一假設無法得到滿足，因此對時變系統中的盲信號處理問題展開深入研究具有重要的理論價值和現實意義。在描述時變信道的眾多模型中，復指數基擴展模型引起了廣泛的研究興趣。在該模型中，時變的脈衝回響被描述為一組未知的復指數基函式的線性組合。本項目將針對基於該模型的時變系統的盲信號處理問題進行系統細緻的研究：（1）利用輸出信號的二階統計量與復指數基擴展模型自身的結構特點，發展新的基函式估計方法，與基於四階統計量的現有方法相比，新方法將具有更低的計算複雜度和更高的估計精度；（2）將常模算法推廣到時變系統，對其在基於復指數基擴展模型的時變系統中的動力學行為展開深入的理論分析，提取出相應的收斂性條件，以實現對具有恆定範數的通信信號在時變系統中的直接盲均衡。
結題摘要
本項目針對時變系統中的盲信號處理問題開展理論研究。傳統的盲信號處理技術與方法通常都基於傳輸信道不隨時間改變這一理想化的假設條件，但在移動通信等時變環境中這一假設無法得到滿足，因此對時變系統中的盲信號處理問題進行理論研究具有重要的科學價值。 在描述時變傳輸信道的眾多模型中，復指數基擴展模型引起了廣泛的研究興趣。在該模型中，時變的脈衝回響被描述為一組未知的復指數基函式的線性組合。本項目針對基於該模型的時變系統的盲信號處理問題進行理論研究，其主要研究內容包括：（1）利用輸出信號的二階統計量與復指數基擴展模型自身的結構特點，發展新的基函式估計方法；（2）將常模算法由時不變系統推廣到時變系統，對其在基於復指數基擴展模型的時變系統中的動力學行為進行理論研究，提取出算法的收斂性條件。 在過去四年的研究工作中，項目組在盲信號處理領域取得了一系列的研究成果，其主要貢獻與科學意義可以概括如下：（1）利用常模標準實現了時變系統的直接盲均衡，獲得了對常模算法在時變系統中動力學行為的認識，提取出了確保算法穩定收斂的充分條件。這一成果的取得對於套用常模算法解決時變系統的盲均衡問題具有重要的理論和套用價值；（2）利用復指數基擴展模型自身的結構特點，提出了基於二階統計量的基函式估計方法，與基於四階統計量的現有方法相比，新方法具有更低的計算複雜度和更高的估計精度。這一成果的取得改變了目前基函式的計算必須依賴於高階統計量的情況，由此大大降低了算法的計算複雜度，放鬆了對輸入信號類型的限制，對於解決時變系統盲信號處理問題具有重要的理論價值和工程意義；(3) 提出了具有自適應學習步長的次分量分析算法，該學習步長不再是一個固定的常數，它能夠根據算法的學習狀況自適應地調整自身的取值。這一自適應學習步長的引入使得新算法的收斂條件變得更為寬鬆，並且不依賴於一些未知的先驗信息。這一成果為次分量分析算法的實際套用與硬體實現奠定了更為堅實的理論基礎，也為盲信號處理技術提供了可靠的數據預處理方法。
