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针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑. 相似文献
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利用互模糊函数对大数据量信号进行时/频差参数估计的运算量大,现有处理算法难以满足系统实时性要求。针对该问题,提出了基于积分抽取的时/频差参数估计方法。该方法根据对积分抽取滤波器的性能分析,选择最优的抽取倍数,对粗估计和精细估计中的混合积信号进行降采样,在信息基本不缺失的前提下,大幅降低了FFT和CZT细化处理的运算量。利用该方法,可以将时/频域混合积信号抽取到5个样本点,再通过CZT运算就可以实现对时/频差参数的高精度估计。仿真结果表明所提方法的有效性。 相似文献
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针对常规时频分析方法对多分量雷达信号分析的不足,提出一种基于神经网络的时频域多分量雷达信号调制参数估计新方法.把多分量雷达信号的时频分布作为灰度图像,通过神经网络训练得到高分辨率时频平面图,然后在时频域实现雷达信号各分量的调制参数估计,相对于时频重排等方法,其对时频分布的处理不需要关于各分量信号的先验知识.仿真实验表明,该方法在得到比时频重排方法更高分辨率时频图的基础上,能够较准确地估计各分量雷达信号调制参数. 相似文献
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针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良. 相似文献
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针对无人机在远海远域协同任务过程中的空海信息协同共享需求,提出了一种基于优先级传输的动态随机接入协议。首先,通过设计高效集群组网信令保证集群测控通信自组网的遥测、遥控信息的稳定传输;然后,结合改进的TDMA (时分多址)组网时隙结构实现节点快速入网与动态时隙分配协议;最后,通过OPNET (网络仿真技术软件包)分析所设计的集群空海自组网系统的随机接入低时延、业务传输高吞吐量和端到端传输低时延性能。结果表明:该组网信令下建网时间只需要2~3个飞控周期,在32节点场景下节点完成随机Aloha入网时延平均不到0.6 s,改进的TDMA协议在端到端时延比传统TDMA协议降低1/3。 相似文献
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针对高低轨双星定位系统中,雷达信号定位参数估计结果同时存在时差与频差模糊的问题,分析了相参脉冲串信号的模糊特性;利用粗略配对的脉冲串获得到达时间差序列,避免了对时域高度密集的脉冲进行配对的难题;在此基础上,提出了对时差序列进行中心差分计算频差粗估值实现频差模糊消除的方法;推导得出了频差粗值误差随着辐射源载频的增加、脉冲到达时间测量误差的增大、时差差分间隔的减小而增大的结论。仿真结果表明,频差粗值误差与理论值一致;通过设置合理的差分间隔,得到无模糊的频差粗值以后,频差精估精度逼近CRLB。新算法便于工程实现,对长基线定位系统中雷达信号的频差估计具有一定参考价值。 相似文献
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针对双站无源定位系统中的时差频差测量问题,从时差频差产生的根本原因入手,研究了利用宽带模糊函数对宽带雷达信号进行时差时间尺度联合估计的快速算法。仿真验证了算法的性能。结果表明,针对宽带信号,该算法有良好的时差时间尺度估计性能。 相似文献
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针对非合作低信噪比环境下的DS-CDMA信号参数估计问题,在分析信号模型的基础上,提出一种基于可逆跳跃的马尔科夫链蒙特卡罗(RJ-MCMC)扩频序列和信息序列联合估计算法。该算法通过建立信号参数和用户个数的联合后验分布模型,迭代抽样得到待估分布的样本,并有效地在不同维数的子空间中跳转,从而构造一条马尔科夫链,使其平稳分布为待估参数的后验分布。仿真结果表明,该算法在功率相同和不同的条件下均能适应较低的信噪比,并且对不同的用户个数具有较强的适应性,同时算法的估计性能相对现有的方法也有很大的改善。 相似文献
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针对强信号背景下弱信号角度时延联合估计过程中的弱信号数目难以精确估计问题,在分析Capon谱估计法估计信号DOA原理的基础上,将Capon谱估计法进行扩展,提出了一种在强信号背景下弱信号角度时延联合估计方法。为弥补Capon法分辨力较差的劣势,将扩展的Capon法与有高分辨性能的m-Capon算法结合,提出了一种改进的m-Capon方法,能区分来波方向接近的不同目标信号。研究和仿真结果表明:该方法无需对弱信号的信源数进行估计,也无需分解特征值,且在快拍数较少时仍具适用性。 相似文献
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针对可用无线信道资源紧张与固定信道分配方式导致卫星网络信道利用率低下的问题,提出一种基于认知无线电的卫星网络信道接入策略。卫星用户以分时多址(TDMA)方式接入卫星信道,认知用户通过频谱感知发现卫星网络闲置信道资源,并以S-ALOHA方式接入信道。通过建立基于频谱感知与具有捕获效应的认知用户信道接入模型,分析认知用户最佳频谱感知时间,推导干扰信号在相干叠加与非相干叠加条件下的卫星网络吞吐率性能,并对影响网络吞吐率的因素进行仿真分析。结果表明,该信道接入策略能够在不明显降低高负载时卫星网络吞吐率的前提下有效提高低负载条件下的卫星网络吞吐率,且干扰信号相干叠加比非相干叠加对网络吞吐率性能的提升更为显著。 相似文献
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在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。 相似文献
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连续波雷达目标回波信号参数估计的克拉美-罗界 总被引:1,自引:0,他引:1
现代雷达、导航和通信系统几乎无一例外地采用了先进的信号处理技术 [1~ 3 ] 。目前 ,最大似然估计 (ML E)方法是获得雷达目标回波信号参数估计的常用方法。它给出信号参数的无偏渐近有效估计。克拉美 -罗 (CR)界是由样本数据的联合概率密度函数导出的无偏估计量的性能界 ,它可以作为所有参数估计方法的比较标准。任何雷达关于信号参数的测量精度都不可能优于 CR界。文中给出了雷达目标回波信号参数的 CR界的详细而严格的推导过程 ,得出的 CR界公式非常简洁 ,易于计算。实验结果证明了该理论公式正确 相似文献