基于峰度的变步长恒模盲均衡技术

相对于基于训练序列的均衡方式,盲均衡能够提高信道利用率,更适于自适应组网和侦听,其中的恒模算法因实现简单而受到广泛关注,但是固定步长的恒模盲均衡器存在收敛速度和稳态误差上的矛盾。根据峰度定理,盲均衡器输出信号的峰度小于等于源信号的峰度,且只有达到收敛时才相等。文章采用均衡器输出信号峰度误差控制步长的变化,仿真表明变步长均衡器能够一定程度克服这一矛盾。     

一种多径信道下OFDM符号定时同步算法

提出了一种改进的OFDM最大似然符号同步算法。利用导频符号与循环前缀的最大似然算法进行联合同步检测,并可以纠正符号偏差。该算法克服了Van de Beek符号同步算法只能适用于平坦衰落信道的缺点。仿真结果表明,改进的算法在多径衰落信道下和平坦衰落信道下能够获得良好的定时同步性能,并能对循环前缀长度范围内的偏差进行纠正。     

能量匹配条件下的CMA盲均衡算法

对CMA盲均衡技术在海上靶场遥测信号接收中的应用进行了仿真研究,同时在CMA盲均衡算法的基础上提出了一种能量匹配约束条件,对在能量匹配约束条件下的CMA算法进行了理论分析和算法推导。根据峰度准则,输入输出信号能量相等是盲均衡实现的充要条件的前提,依据这一前提,对CMA算法代价函数进行修正,有效提高了算法的收敛速度和均衡性能。     

一种信道系数服从高斯分布的8PSK信号信噪比盲估计算法

信噪比（SNR,Signalto Noise Ratio）是衡量通信系统性能的重要指标。针对传统信噪比估计算法要求利用训练序列或一帧数据范周内信道系数恒定等问题,提出了一种8PSK信号在信道系数服从高斯分布的衰落信道下肯信噪比估计算法。该算法取接收信号实部或虚部数值运算构成中间观测量,理论分析8PSK信号经过衰落信道后...     

无人机中继平台覆盖区域统计模型简

 针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

无人机中继平台覆盖区域统计模型

针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

基于Kalman滤波的高频CW电报信号自动识别

针对强噪声背景下高频CW电报信号检测算法性能严重下降、误码率较高的问题,文章提出一种基于卡尔曼滤波的高频CW电报信号同步检测识别算法。利用自同步法对CW电报信号实现位同步,进而利用卡尔曼滤波针对时变干扰噪声设置自适应阈值,对信号能量进行软判决,实现CW电报信号的自适应跟踪检测,提取有效信号进行识别。通过短波信道仿真软件和实际短波通信测试表明,该算法能够在强噪声背景下有效检测识别CW电报信号,且算法可由迭代实现。     

无线航空电子机内通信MIMO信道仿真

无线航空电子机内通信（WAIC）宽带互连可选用多天线无线局域网（WLAN）。在航空电子设备舱,无线电信号在机舱结构和航电设备架之间的反射是造成多径衰落的主要因素,而且在进行多入多出（MIMO）传输时,不同天线接收信号间的相关性一般不可忽略。根据航电设备架和设备布置的几何位置关系及其材质,建立了三维模型,采用接收球反射角误差法模拟信号在航电舱内的传播路径。针对不同航电设备安装密度条件,分别考虑均匀线性和圆形天线的信号接收情况进行仿真,使用聚类对数据预处理,得到多簇多径信道模型,并使用多径衰落和时延分布描述的航电舱WAIC信道特性,统计分析得到MIMO信道传输矩阵,以及接收机天线间相关性对信道性能的影响。仿真分析表明,当航电设备安装密度大于60%时,信道条件可近似采用完全满载时的信道参数。文中的仿真分析方法为航电设备架附近的MIMO无线传输特性分析和设计提供了参考。     

短波地空通信多普勒频移对DTMF信号解码影响

DTMF信号具有优良的抗干扰性能和一定的抗多普勒频移的能力,广泛应用于语音信道的低速数据通信。文中分析了地-空短波通信的多普勒频移、基于Goertzel算法的DTMF信号解码基本原理和基本过程;在语音噪声背景下,基于Goertzel算法,解算了16个频点的信号幅值,对地—空短波通信的多普勒频移对DTMF信号解码性能的影响进行了仿真,得出了在语音和多普勒频移干扰的背景下,信噪比高于9dB时,基本可实现DTMF信号的高可靠检测的结论。     

短波信道下基于PSWF的非正弦时域正交信号调制解调实现

在对短波信道仿真模型进行了深入分析,并对非正弦时域正交信号的调制解调原理进行研究的基础上,利用Simulink软件对短波信道进行了仿真实现,构建了基于PSWF的非正弦时域正交信号的调制端和解调端。采用一种新的重构方法使小相对带宽PSWF脉冲的产生摆脱了Toeplitz矩阵求解的限制。在3~3.003 MHz频段内,实现了数据流的动态仿真。最后,给出了不同调制路数下的误码率曲线。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

基于独立分量分析的航空发动机振动信号盲源分离

阐述了基于峭度的盲源分离开关算法,对仿真信号进行分离,验证了该算法的可行性.并将该算法与FFT分离法结合,对某型双转子航空发动机高、低压转子实测振动信号进行了盲源分离实践,取得了很好的分离效果,从而为双转子发动机振动监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方法.     

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。      

Receiver-channel based adaptive blind equalization approach for GPS dynamic multipath mitigation

Aiming at mitigating multipath effect in dynamic global positioning system (GPS) satellite navigation applications, an approach based on channel blind equalization and real-time recursive least square (RLS) algorithm is proposed, which is an application of the wireless communication channel equalization theory to GPS receiver tracking loops. The blind equalization mechanism builds upon the detection of the correlation distortion due to multipath channels; therefore an increase in the number of correlator channels is required compared with conventional GPS receivers. An adaptive estimator based on the real-time RLS algorithm is designed for dynamic estimation of multipath channel response. Then, the code and carrier phase receiver tracking errors are compensated by removing the estimated multipath components from the correlators’ outputs. To demonstrate the capabilities of the proposed approach, this technique is integrated into a GPS software receiver connected to a navigation satellite signal simulator, thus simulations under controlled dynamic multipath scenarios can be carried out. Simulation results show that in a dynamic and fairly severe multipath environment, the proposed approach achieves simultaneously instantaneous accurate multipath channel estimation and significant multipath tracking errors reduction in both code delay and carrier phase.     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠，鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

块空时分组编码SC—FDMA虚拟MIMO迭代均衡接收机

以块空时分组编码的SC—FDMA虚拟MIMO系统为研究对象,理论推导给出块空时分组编码的SC—FDMA虚拟MIMO系统接收信号模型及虚拟MIMO接收机迭代均衡算法：仿真结果表明：迭代均衡接收机可显著提高块空时分组编码的sc—FDMA虚拟MIMO系统的链路可靠性。     

Modified fast Fourier transform in FBMC for satellite communications

In this paper,a Doppler scaling fast Fourier transform (Doppler-FFT) algorithm for filter bank multi-carrier (FBMC) is proposed,which can efficiently eliminate the impact of the Doppler scaling in satellite communications.By introducing a Doppler scaling factor into the butterfly structure of the fast Fourier transform (FFT) algorithm,the proposed algorithm eliminates the differences between the Doppler shifts of the received subcarriers,and maintains the same order of computational complexity compared to that of the traditional FFT.In the process of using the new method,the Doppler scaling should be estimated by calculating the orbital data in advance.Thus,the inter-symbol interference (ISI) and the inter-carrier interference (ICI) can be completely eliminated,and the signal to interference and noise ratio (SINR) will not be affected.Simulation results also show that the proposed algorithm can achieve a 0.4 dB performance gain compared to the frequency domain equalization (FDE) algorithm in satellite communications.     

APSO算法在语音信号盲源分离中的研究

将自适应粒子群优化（Adaptive Praticle Swarm Optimization）算法运用到语音信号的盲源分离中,以峰度为目标函数,通过自适应调整惯性因子,克服了收敛速度和分离效果之间的矛盾,最终实现盲源分离。该算法避免了传统的优化算法自然梯度法稳定性差、易于陷入局部最优的不足。通过比较仿真结果和性能指标可以看出,APSO算法提高了收敛速度,改善了分离性能,表明了该算法在实现语音信号盲源分离中性能的优越性。