连续相位调制解调技术研究

连续相位调制（CPM）是一种相位连续的恒包络调制方式,以其较高的功率有效性和带宽利用率,在未来军用遥测系统中具有广阔的应用前景。研究适用于多进制部分响应CPM信号的相干解调技术,阐述了如何在信号状态网格图的基础上应用维特比算法对信号进行解调,并给出了最大似然序列检测（MLSD）接收机的结构。在高斯白噪声信道下对该算法进行性能仿真,结果表明,在载波恢复准确的情况下,该算法能够得到最佳的解调性能。     

干涉型光纤传感器相位解调技术研究

针对干涉型光纤传感器的信号解调方法,为消除光强波动对解调结果的影响,在相位生成载波(PGC)调制解调技术的基础上,提出了一种改进型微分交叉相乘(DCM)算法。改进型DCM算法利用滤波后的两路信号进行平方相加运算,再与传统算法中的差分结果进行相除运算来实现对待测信号的解调,可消除传统算法的解调结果中与光强有关的项,从而消除光强波动的影响。仿真分析结果验证了改进型DCM算法的可行性。实验结果表明改进型DCM算法较传统算法可显著提升解调信号的抗光强波动能力。     

基于Laurent分解的星载AIS解调算法

为了适应星载AIS（船舶自动识别系统）条件,提出了一种基于Laurent分解的单通道星载AIS信号解调算法。AIS信号可通过Laurent原理分解成若干调幅脉冲信号,该算法用其中能量最大的2个调幅脉冲信号在接收前端作近似匹配滤波处理,然后采用维特比译码算法对信息码元进行还原。结合实际工程应用,对该算法在低信噪比和混叠信号2种条件下分别进行仿真。仿真结果表明,该算法在2种情况下正确解包率均显著优于传统算法。     

同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK技术

介绍了一种同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK(高斯最小偏移键控)技术,分析了其调制及解调原理,推导了相关调制、解调及频谱公式,并与UQPSK(非平衡四相相移键控)体制进行了比较。通过对其频谱及误码性能的仿真分析得出,在非线性信道和高码速率下,基于GMSK体制的遥测和伪码测距系统比基于UQPSK体制的系统在包络恒定和频谱利用率方面具有明显优势。     

Multi-h CPM体制误码和频谱性能研究

介绍了Multi-h CPM体制的基本原理,提出了基于维特比算法的最大似然序列检测方法,对各种调制指数下的CPM信号进行了仿真实验,得到其解调误码率曲线和频谱带宽,并与PCM-FM体制进行了比较分析。仿真分析结果表明,根据实际应用需求,通过合理选择调制指数,Multi-h CPM体制具有比PCM-FM更好的解调误码性能和带宽利用率,这在未来的高码率遥测系统中具有重要的应用价值。     

一种基于非平稳信号分析的时相调制信号解调算法

基于非平稳信号分析方法,对时相调制(Time-Phase Modulation,TPM)信号的时频分布特性进行了详细分析,建立了TPM调制信号相位突变与时频分布幅度的映射关系,利用该映射提出了一种基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法,并对该解调算法性能进行了理论分析,讨论了最佳判决门限选取方法,仿真结果验证了理论分析的正确性。理论分析及仿真表明,基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法获得了优于传统的相关解调的调制系统差错性能。     

基于LabVIEW的皮卫星接收地面站解调器设计

针对皮卫星接收地面站测试系统解调器的应用场合,研究和开发了一种基于LabVIEW虚拟仪器开发平台的软件解调器,提出了一种简化的遥测信号解调算法。利用LabVIEW控制数据的采集和存储,通过VisualC 实现了解调算法,并在LabVIEW中调用该程序来实现地面站遥测信号的解调。给出了解调算法的原理、Costas环跟踪方差的MATLAB仿真和软件设计,通过误码率实验,测试结果证明了该设计的有效性。本解调系统具有应用灵活和便于改进的优点,已应用于皮卫星的测试实验。     

一种基于滑动DFT的信号解调算法

离散傅立叶变换(DFT)是数字信号分析和处理中常用而有效的手段,在大多数应用中利用的是傅立叶变换后的幅度信息,而忽略了它的相位信息。本文提出了一种基于滑动DFT的算法,利用频域相位信息完成对π/4-DQPSK信号的解调。文中详细阐述了算法的解调原理和过程,给出了两种窗函数下的快速算法,并分析了误码率性能。计算机仿真表明,该算法解调性能良好,运行效率较高,便于软件化实时处理。     

基于DSP的Viterbi译码器的实现

介绍了一种运用DSP技术来实现维特比(Viterbi)译码器的方法。其中介绍了维特比译码器的原理及算法，及维特比译码器实现的过程。算法用C语言来编写，并成功地将其移植到DSP的集成开发环境CCS中。在此基础上，给出了硬件的仿真结果。由仿真测试结果表明，该系统编解码处理速度很高。     

齿轮故障诊断的时延相关解调法

为诊断齿轮与滚动轴承的故障,常常对其振动信号进行包络解调,以获取故障特征。但所测振动信号中,包含大量的噪声,严重地影响解调结果,使得齿轮或滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,本文提出了时延相关解调法以实现降噪解调。该方法利用相关函数的降噪特性,首先对振动信号进行相关分析,得信号的自相关函数。然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声影响,再进行Hilbert变换,以求得解调结果。本文进行了仿真信号验证和实验验证,证明时延相关解调法与直接解调法相比,噪声影响大幅减小,故障信息得以凸现。      

基于自适应滤波的PCM／FSK软件解调方法

提出了一种新的PCM／FSK数字信号解调方法。通过采用最小均方误差自适应滤波算法，跟踪信号的单一频率，分析输出信号的包络，实现PCM／FSK信号的解调。详细介绍了此种解调方法的基本原理及实现过程，分析了影响解调性能的因素。计算机仿真结果表明，此方法比差分解调性能优越，抗干扰能力强，便于软件编程及DSP器件实现，具有一定的应用价值。     

正交调制解调算法在软件无线电中的应用

软件无线电中信号的调制与解调是研究的重点问题之一。在通用的硬件平台上,采用不同的软件算法来实现不同调制与解调是软件无线电的核心思想。本文提供了一种正交调制解调结构,并给出了用FPGA实现的简化算法,该方法能够很好地满足软件无线电中的要求,最高可达8Mbps的信息传输速率。     

基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。      

Decoding techniques in state estimation for dynamic systems withpast histories

States of dynamic models with a higher order memory are estimated using both a stack sequential decoding algorithm and the Viterbi decoding algorithm (VDA), without higher dimensional dynamic system representation. This results in memory reduction for state estimate implementation. It is found that state estimation with a stack sequential decoding algorithm is faster and more practical than the state estimation with the Viterbi decoding algorithm, even though the estimates obtained by the Viterbi decoding algorithm are superior     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征，去除无关IMF分量的影响。