一种基于信道估计的自适应均衡算法

在短波多径衰落信道的条件下,码间干扰、信道的严重衰落和快速变化是制约传输可靠性的重要因素。接收机的性能在很大程度上取决于信道估值与信道均衡的性能。但是在训练序列太短或者选用的均衡算法收敛速度太慢时,当训练过程结束,均衡器的权值无法收敛到最佳值。因此先用训练序列进行信道参数的辨识,通过解Wiener-Hopf方程直接将信道参数映射为均衡器的系数,然后复用训练序列用平方根卡尔曼算法对估计的抽头系数进行调整,并在跟踪过程中跟踪信道的变化。仿真结果表明,此算法比传统的自适应均衡算法,特别是在训练序列较短时,性能有明显提高。     

一种基于子空间的OFDM系统半盲信道估计

提出了一种可用于色噪声背景的基于子空间的改进半盲信道估计算法。根据正交频分复用（OFDM）系统模型,利用所获色噪声背景的噪声向量与信道冲激响应矩阵的正交性估计信道冲激响应,给出了算法的步骤。仿真结果表明：算法有较好的收敛性和稳定性。     

基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

针对Sage Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法。该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵。将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage Husa自适应滤波方法具有更好的性能。     

面向高超声速飞行器双重不确定性的自适应状态估计

将高超声速飞行器双重不确定性因素建模为未知干扰输入项，针对状态演化方程和量测方程含有不同未知干扰输入的高超声速飞行器控制系统状态估计问题开展研究，提出一种基于自适应方差极小化的递推状态估计器(Adaptive variance minimization based Recursive Estimator, AVMRE)。首先建立了状态估计递推滤波器模型，实现滤波误差中的量测未知干扰解耦，之后引入自适应调整因子刻画状态未知干扰并推导了最小上界估计误差协方差矩阵，最后，基于最小方差估计准则设计了滤波器中的量测增益反馈矩阵。以外部突风和传感器故障为例，受内外部双重不确定性因素影响下的高超声速飞行器仿真实验验证了本文算法的有效性，与相关算法的仿真对比反映了本文算法的优越性。     

多径信道下OFDM信号和单载波信号的盲识别

针对非协作通信条件下OFDM(正交频分复用)信号和单载波调制信号的类间识别问题,提出一种在多径信道下基于信号循环自相关的调制识别算法。该算法不需要信号和噪声的先验知识,可以直接对中频信号进行处理,具有较强的实用性。通过对信号循环自相关函数进行分析,仅需进行时域的延时自相关运算和特定延时下的循环自相关运算,就可以从频域提取特征值来实现OFDM信号和单载波信号的盲识别。在估计OFDM信号周期时,提出一种基于极大值抽取的延时估计算法,能在多径衰落信道中不需要先验信息的情况下完成估计。仿真表明,本文提出算法的识别性能优于传统的四阶累积量算法。     

自适应盲均衡信道的设计与实现

针对星地高速遥感传输信道中客观存在的码间串扰、信道不确定性等情况，提出采用双模式自适应盲均衡方法，综合了CMA（Constant Modulus Agorithm，恒模算法）均衡器的高稳健性以及LMS（Least Mean Square，最小均方算法）均衡器的高精度等优势。方法在均衡初期，利用CMA均衡器实现快速收敛；在MSE（Mean Square Error，均方误差）较小时切换为LMS均衡器，完成高精度收敛，实现了星地高速传输信道失真信号的快速高精度校正。     

阵列模型误差条件下稳健的DOA估计算法

为改善阵列误差时高分辨到达方向(DOA)估计算法的性能,引入精确校正的辅助阵元,应用子空间原理,提出了一种均匀线阵存在阵列误差条件下鲁棒DOA估计及方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵的估计算法。算法的方位估计无需任何阵列误差信息,估计精度高、分辨力强,且基于信源方位的精确估计,算法还可精确估计方位依赖的幅相误差矩阵和互耦矩阵,实现阵列误差的自校正。算法的运算量较小,无需高维非线性优化搜索,只需一维搜索。仿真结果证明了算法的正确性和有效性。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

一种基于训练符号的OFDM系统同步新算法

提出一种基于训练符号正交频分复用系统的时间频率联合同步算法。算法构造了每个载波上传输PN序列的训练符号,利用训练符号良好相关特性实现了定时估计和粗频偏捕获,再使用ML估计算法进行细频偏估计。仿真结果表明,在多径信道和加性高斯白噪声信道下,新算法定时估计和频偏估计误差小、计算复杂度低。     

高阶变步长自适应均衡算法及其硬件实现

文章针对卫星高速传输的需求，提出了一种高阶变步长的自适应均衡算法。首先，通过结合高阶自适应和变步长两种均衡算法，使步长因子的大小在一定范围与理论误差呈非线性关系。然后，利用理论误差数据和步长因子的乘积，对滤波器的变量进行更新，并根据更新变量值对滤波器系数进行修正，从而实现对信道的非线性自适应均衡。最后，对所提算法进行了仿真分析，并通过硬件实现进行了性能验证。硬件测试结果表明：与低阶定步长均衡算法相比，该算法可实现2dB~3dB的解调性能的改善，显著提升了系统性能。     

一种基于高斯-塞得尔迭代的信道均衡算法

由于运算量大,以及对快衰落信道的无能为力,自适应均衡器的使用受到了很大的限制。将高斯-塞得尔迭代用于信道均衡,提出了一种基于信道估值的信道均衡算法,主要分析了小数抽头决策反馈均衡器的性能,并与整数抽头均衡器作了比较。     

一种宽带阵列通道均衡器设计

从基本FIR均衡器的原理出发,讨论了校正源的设置方法和均衡器系数的计算方法.为了适应宽带阵列中高速信号处理的要求,探讨了一种经典的FIR均衡器时域高速实现方法.该时域实现虽然结构简单,但在滤波器阶数较高时需要大量的乘法资源.为了降低均衡器对乘法资源的需求,借鉴快速卷积的实现方法,提出了一种基于快速傅里叶变换的高速率均衡器实现方法.与时域方法相比,该方法在滤波器阶数大于32时能明显降低对乘法资源的损耗.对实测数据的分析,验证了该方法的正确性.     

一种分数间隔解相关修正判决反馈盲均衡算法研究

以消除多径效应对传输信号的影响、提高信号传输的效率为背景,在介绍基于CMA算法的判决反馈盲均衡算法(DFE算法)的基础上,提出了改进的分数间隔判决反馈盲均衡算法。通过实验仿真结果的分析表明,改进方法在收敛速度、剩余误差等方面取得明显改善,具有一定的实际应用价值。     

基于短波多径信道的复判决反馈均衡器的改进

在平方根卡尔曼复判决反馈均衡器原理的基础上,针对短波信道经常存在的多径在前主径在后的情况,对应用于短波高速数据传输的均衡器进行了结构上的改进,不立刻对输入均衡器的码元进行判决,而是延迟一定码元时间后再进行判决。MATLAB仿真结果表明,进行延迟判决的均衡器在既不影响均衡器的收敛速度,且算法复杂度增加很少的前提下,比常规结构的复判决反馈均衡器在抗干扰性能上有很大提高。     

基于累积量的时差频差联合估计算法研究

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计(TDOA/FDOA)算法.分析了噪声相关性对该算法的影响.仿真结果表明,这一方法是切实可行的,可以有效地同时估计出时差和频差信息.     

基于哈特莱变换的快速图像模板匹配算法

去均值归一化模板互相关(ZNCC)是工程中应用最多的图像匹配算法,但过高的计算复杂度严重限制了其在实时系统中的应用.针对这一问题,提出了基于快速哈特莱变换的快速模板图像匹配算法,首先推导了该算法在哈特莱域的表达式,利用可分离的快速哈特莱变换对相关面进行高效率整体计算,然后在空间域对获取的相关面进行快速归一化处理和极值搜索,并通过空间换取时间和积分图的策略进一步加快算法的计算速度.对算法计算量的定量分析和仿真实验结果表明,算法计算效率高,并且可以完全重构,加速比与图像内容无关,综合性能全面优于现有算法,具有良好的工程应用前景.     

一种新的共轭增强MUSIC测向算法

提出一种新的测向算法。利用阵列输出的非零时延互相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,利用信号子空间与噪声子空间的正交性,搜索得到的空间谱函数的极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其测角精度和分辨力优于MUISC和MUSIC-like算法。     

微波功率均衡器的小型化设计

文章设计出一种小型化的微波功率均衡器。分析了均衡网络中谐振吸收枝节的特性,并讨论了谐振单元间匹配网络的设计原则与约束。对谐振单元和级间匹配网络的参数进行设定和调整,并利用仿真软件进行优化分析,可以设计出满足目标响应的均衡器。基于该方法,设计了频段为1GHz-2GHz、小型化的微波功率均衡器。     

脉冲星导航轮廓折叠失真与周期估计算法

通过互相关算法对快速折叠算法（FFA）生成的系列折叠轮廓与标准轮廓模板进行比对,评估因真实脉冲周期与理论脉冲周期不一致导致的轮廓折叠失真,实现了脉冲星导航光子序列周期估计。针对在轨信号处理背景,通过采样率与分组模式的选择,确定周期估计搜索范围。通过实验对本文提出的算法进行了分析,证明该算法能够利用较少的观测信息在较低信噪比环境下实现光子序列周期的准确估计。