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文中详细地介绍了正交投影子空间跟踪算法（OPAST），它是一种基于最优化问题的方法，保证了每次迭代时权向量的正交性，并具有和PAST算法一样的线性复杂度，以及与自然幂法（NP）-样的全局收敛性。然而将其应用于盲多用户检测时，在迭代一定次数后，会出现误码率突然增大现象，这就导致了算法性能的下降，为了解决这一问题，文中提出一种方法，并通过仿真结果，证明它是行之有效的。
子空间分解是白适应阵列信号处理的重要T具，它广泛应用于数据压缩，系统鉴定，数据滤波，参数估计，模式识别等领域。在基于智能天线的DOA估计中也有重要的应用，基于子空间的高分辨的方法已经成功地运用于时间上的和空间上的主谱分析，典型例子如：多重信号分类（MUSIC），最小模估计方法，旋转子空间（ ESPRIT）估计，加权子空间拟合WSF，基于KL变换的数据压缩等。近年来，子空间跟踪的方法得到了迅速发展，大致可以分为3类：1）对ED/SVD进行改进：2）秩l扰动更新方法的变形：3）将ED/SVD看成是最优化问题。
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