基于QR分解的RLS算法及在扩频系统的应用研究

被引：3

作者：

张毅

王辉

机构：

[1] 南京工业大学信息科学与工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 29卷 / 24期

关键词：

QR分解; 自适应滤波算法; 最小二乘算法; 扩频; 直接序列扩频系统;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.24.006

中图分类号：

TN914.42 [扩频通信];

学科分类号：

0810 ; 081001 ;

摘要：

相对于扩频系统抑制窄带干扰的时域经典自适应滤波算法,基于QR分解的窄带干扰抑制方法是一种性能优良的新算法。研究了基于QR分解的RLS自适应滤波算法,考虑两种指数加权递归最小二乘(RLS)估计的算法——QR-RLS算法和逆QR-RLS算法,对扩频通信系统进行窄带干扰抑制。通过定义新的数据矩阵,该算法求解出数据域正规方程中的系数矩阵和右侧向量,从而提高了计算效率。最后用Matlab仿真了自适应滤波过程,仿真结果表明,该算法具有良好的计算性能以及收敛性能。

引用

页码：6207 / 6209+6212 +6212

页数：4

共 8 条

[1] 一种基于Householder变换的递归QRD—LS算法 [J].

胡冰新 ;

董玮 ;

于全 .

信号处理, 2006, (01) :53-56

[2] 基于RLS算法的直接序列扩频抗窄带干扰技术 [J].

谢春健 ;

郭陈江 ;

马瑞峰 ;

杨琳 .

无线通信技术, 2005, (03) :10-13

[3] 基于QR分解算法的自适应抗干扰阵列最优权值并行提取 [J].

李承阳 ;

胡光锐 ;

龚耀寰 .

应用科学学报, 1998, (03) :77-81

[4]

矩阵理论与方法.[M].吴昌悫;魏洪增主编;.电子工业出版社.2006,

[5]

自适应滤波算法与实现.[M].(英)PauloS.R.Diniz著;刘郁林等译;.电子工业出版社.2004,

[6]

自适应滤波器原理.[M].(美)SimonHaykin著;郑宝玉等译;.电子工业出版社.2003,

[7]

自适应信号处理.[M].何振亚著;.科学出版社.2002,

[8]

扩频通信.[M].查光明;熊贤祚编著;.西安电子科技大学出版社.1990,

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