35、无线通信与信号处理技术：ICA 与 RBF 神经网络的应用

无线通信与信号处理技术：ICA 与 RBF 神经网络的应用

在无线通信和信号处理领域，为了提高通信质量和信号处理效果，人们不断探索新的技术和方法。本文将介绍两种重要的技术：基于 ICA（独立成分分析）的波束空时块编码以及基于 RBF（径向基函数）神经网络的非线性动态抑制混响方法。

基于 ICA 的波束空时块编码

• 信道增益矩阵与天线选择
  • 首先定义了信道平方增益矩阵 (B)，其元素 ({\beta} {ji}) 是 (L) 条衰落路径增益绝对值的平方和，即 (\sum {l = 1}^{L} {\alpha}_{ij}^{l2})。
  • 假设选择第 (u) 个和第 (v) 个发射天线阵列（TAA）进行传输，输出数据流的接收信噪比 (\gamma) 可表示为：(\gamma = \gamma_0 \sum_{j = 1}^{n_R} ({\beta} {u,j} + {\beta} {v,j}))，其中 (\gamma_0) 是发射信噪比。
  • 最优天线选择规则是选择增益矩阵 (B) 中列和最大和次大的两列，即 (\text{TAAS} = \arg\max_{1\leq u,v\leq n_T, u\neq v} \sum_{j = 1}^{n_R} ({\beta} {u,j} + {\beta} {v,j}))。
  • 对于 ((n_T, 2; n_R)) 天线阵列选择（TAAS）方案，TAAS 技术相对于标准 Alamouti 方案在期望接收信噪比上的增益为 (G_{dB}(TAA