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文中詳細(xì)地介紹了正交投影子空間跟蹤算法（OPAST），它是一種基于最優(yōu)化問題的方法，保證了每次迭代時(shí)權(quán)向量的正交性，并具有和PAST算法一樣的線性復(fù)雜度，以及與自然冪法（NP）-樣的全局收斂性。然而將其應(yīng)用于盲多用戶檢測(cè)時(shí)，在迭代一定次數(shù)后，會(huì)出現(xiàn)誤碼率突然增大現(xiàn)象，這就導(dǎo)致了算法性能的下降，為了解決這一問題，文中提出一種方法，并通過仿真結(jié)果，證明它是行之有效的。
子空間分解是白適應(yīng)陣列信號(hào)處理的重要T具，它廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮，系統(tǒng)鑒定，數(shù)據(jù)濾波，參數(shù)估計(jì)，模式識(shí)別等領(lǐng)域。在基于智能天線的DOA估計(jì)中也有重要的應(yīng)用，基于子空間的高分辨的方法已經(jīng)成功地運(yùn)用于時(shí)間上的和空間上的主譜分析，典型例子如：多重信號(hào)分類（MUSIC），最小模估計(jì)方法，旋轉(zhuǎn)子空間（ ESPRIT）估計(jì)，加權(quán)子空間擬合WSF，基于KL變換的數(shù)據(jù)壓縮等。近年來，子空間跟蹤的方法得到了迅速發(fā)展，大致可以分為3類：1）對(duì)ED/SVD進(jìn)行改進(jìn)：2）秩l擾動(dòng)更新方法的變形：3）將ED/SVD看成是最優(yōu)化問題。
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