基于瞬时自相关的脉冲时域参数高精度测量技术

在数字接收机中通过解析信号的包络和瞬时自相关信号的包络可以测得脉冲时域参数,利用瞬时自相关信号的包络在一定程度上可以改善低信噪比条件下的测量精度,仿真表明修正后的算法在信噪比为0dB时仍有很高的测量精度。     

一种改进的语音端点特征检测方法

通过对普通话语音时域及频域特征的分析,得出一种在较低信噪比条件下能有效检测出语音端点的自适应改进算法。该方法以汉语普通话语音的两个有效子带能量及高频子带能量与过零率的积为门限,并可根据语音信号自适应更新门限值,从而实现自适应端点检测。仿真实验表明,该方法在较低信噪比时,误检率明显低于传统的基于能量的域值法,是一种高效、适应较强背景噪声环境下端点检测的有效方法。     

基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

基于张量子空间的信号参数估计算法

针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
     

基于四阶累积量一维切片的直扩信号检测

文章提出了一种在强背景噪声条件下检测弱直扩信号参数的方法:利用四阶累积量一维切片在低信噪比条件下估计直扩信号载频。因高阶累积量对高斯白噪声有良好的抑制能力,四阶累积量一维切片检测法与传统自相关信号检测法相比,能在更低信噪比条件下恢复信号载频谐波分量。在四阶累积量计算过程中,巧取其一维切片进行计算,减小了运算量。在给出的仿真结果中,以较短的数据长度,能在-15dB下检测到直扩信号载频。     

利用S变换的X射线脉冲星信号恒虚警率检测算法

针对传统的X射线脉冲星信号检测算法计算量大及在低信噪比下检测性能差的问题,提出了一种结合S变换的恒虚警率检测算法。首先,根据高斯白噪声的S变换域功率谱分布特性对累积信号的时频功率谱进行阀值滤波;然后累加阀值滤波后的信号功率谱作为检测统计量,从理论上对检测统计量的分布特性进行分析,得出检测统计量服从高斯分布,并用蒙特卡罗方法进行了验证。在此基础上,利用检测统计量的概率密度函数计算判决门限,从而实现了恒虚警率检测。理论分析和实验结果表明,本文算法的检测性能优于同类基于高斯分布的恒虚警率检测算法,并且具有较低的复杂度。     

基于最大信噪比的带噪测控信号分离算法

在实际卫星测控信号侦察中,混合副载波信号分离比较困难,且耗时较长.为此,提出一种基于小波变换和最大信噪比的副载波盲分离算法.先利用小波阈值算法对混合带噪信号进行消噪处理,然后采用基于最大信噪比的盲分离算法对消噪后的信号实施分离,最后得到测控副载波信号的估计.MATALAB仿真结果表明,该算法计算复杂度低,耗时短,能够较...     

一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法

针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题，本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解，估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间，然后结合扩频码序列的有限符号集特性，利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题，得到扩频序列的精确估计，最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列，完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能，且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。     

卫星干扰源定位中时间差估计优化算法研究

为了提高卫星干扰源测时差定位的性能,提出了四阶累积量时间差(TDOA)估计优化算法.该方法利用高阶累积量的特性,在低信噪比、非相关或相关噪声环境下,对接收信号到达时间差做出精确估计,有效提高了卫星干扰源定位的性能.仿真结果验证了该算法的准确性和有效性.     

利用谱熵解决零前缀正交频分复用系统的符号盲同步算法

针对低信噪比多径条件下的ZP OFDM系统符号盲同步问题,提出了基于谱熵的ZP OFDM系统的符号盲同步算法。该算法不需要数据辅助,对接收到的ZP OFDM信号进行双滑动窗的谱熵比运算,通过寻找其峰值点来实现符号同步。给出了算法的具体步骤和性能分析。算法是对接收信号的功率谱进行求熵运算,可以有效克服能量检测法易受信道噪声影响的缺点,并且不需要针对信道调整窗口宽度。仿真结果表明,在低信噪比多径信道条件下,算法仍然具有较好的同步性能。     

频域盲源分离的非圆信号推广

作为盲源分离（BSS）问题的最有效解决方法之一,独立分量分析（ICA）算法可以分为时域和频域算法两类.将时域盲源分离的快速算法推广到频域,通过在频域中应用非圆信号的伪协方差矩阵,推导出一个新的固定点算法来解决线性瞬时混合的非圆信号盲源分离（BNSS）问题.仿真实验验证了该算法的有效性.     

数字干涉仪测向实时鉴相技术

数字式干涉仪测向体制中相位差信息在频域上提取,与传统的在时域提取相比能大大提高低信噪比条件下鉴相精度及对信号的适应能力。然而采用软件(DSP)实现算法,速度慢,容易丢失信息。采用FPGA技术实现数字鉴相算法,仿真结果表明:与采用DSP技术相比,运行时间提高了一个数量级。     

序列检测法在信号调制方式识别中的应用

理论决策法中的固定数据长度方法广泛用于通信信号识别中,文章使用可变长度的序列检测方法来代替它进行调制方式识别。序列检测方法通过设定适当的判决门限在较低信噪比下能达到所需的识别性能。文章仿真表明,在信噪比为4dB时,通过设置合适门限可以使每种调制方式的识别率达到98%左右。与同类的文献[2]对比,文章算法所需要的数据数目更少。     

一种应用三角内插技术的频率估计算法

Rife和Quinn等基于FFT的频率估计算法性能不够稳定,在部分频率点能获得满意的估计效果,但在其它频点估计性能恶化严重。本文将三角内插技术应用于频率估计,提出了一种新的基于FFT的频率估计算法,能够克服他们的缺点,非常适合于低信噪比条件下卫星通信信号的接收。该算法首先用FFT实现频率的粗估,再应用三角内插技术提高估计精度,最后对估计偏差进行修正,保证了估计的无偏性。仿真结果表明该算法能实现非常精确的频率估计,且估计性能不受信号频率的影响,在各频点上估计方差都非常接近克拉美劳界（CRB）,具有很低的工作门限。与时域估计算法相比,相同估计方差条件下该算法运算量低、易于实现。     

突发通信信号的降维检测方法及带宽参数分析

在突发通信信号检测中,在频率、带宽进行二维搜索的检测方法计算量大,提出了可减少计算量的降维检测方法,该方法在单一检测带宽下进行频率搜索检测突发通信信号。对其带宽参数选择进行了分析。理论计算和仿真表明,降维检测器用于单一速率信号检测时,当检测带宽与信号带宽一致时具有与二维检测器相同的检测性能,当检测带宽与信号带宽相差一倍时,信噪比损失2dB左右;用于混合速率突发信号检测时,最佳带宽与速率的概率分布、信噪比等多种因素有关;对发送功率不变的各速率均匀分布的混合速率突发信号,检测带宽匹配于最大信号带宽可在较高信噪比时获得最高的平均检测概率。这些分析为降维检测器的带宽参数选择提供了依据。     

基于多级差分的双门限信道检测方法

针对动态数字信道化接收机子信道判别的问题,研究了子信道中能量值之间的特点,提出了基于多级差分的自适应双门限信道检测算法。该算法设置了3道门槛来最终确定信号的存在。针对每个信道,首先根据多级差分算法求得的峰值自适应得到门限1;然后根据底噪估计算法自适应得到门限2;各个信道中每个时刻的能量值要大于其当前时刻的门限1和门限2,才认为这个时刻子信道有信号存在。最后再根据信号存在时长的特点,判定连续多个时刻检测到信号存在才认为这些时刻有信号存在。仿真结果表明,该算法检测性能较好,不受不同子信道之间噪底差异的影响;并且算法简单,运算复杂度低,易于工程实现。     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

基于孪生支持向量机的无人机目标检测算法

无人机属于机动目标,有时会集群出现,这对传统的目标检测与跟踪技术提出了更高的要求。如何提升目标检测与跟踪算法的性能一直是研究人员密切关注的问题。针对传统目标检测算法在低信噪比下无人机检测性能不佳的问题,提出了一种基于孪生支持向量机的无人机目标检测方法。利用仿真软件对雷达探测到的无人机回波数据进行仿真建模,得到不同信噪比下的回波数据。在此基础上,对回波数据进行预处理形成无人机目标检测数据集,并使用数据集对检测方法进行训练与测试。然后与恒虚警检测算法和基于支持向量机的雷达目标检测算法进行性能对比分析。实验结果表明,该方法不仅能保证传统算法在高信噪比下优越的检测性能,与此同时在低信噪比下也能实现精准目标检测,缓解了传统检测方法在低信噪比时的检测精度下降的问题。     

基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法

根据全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems, GNSS）卫星信号粗捕获（C／A）码的相关峰特点,提出基于双子空间跟踪及盲波束形成的GNSS抗干扰算法。首先通过噪声子空间跟踪将接收信号投影到噪声子空间进行干扰抑制,提高接收信号信干比（SIR）。然后利用指定卫星C／A码与干扰抑制信号进行相关运算,增强指定卫星信号的信噪比（SNR）,结合一维信号子空间跟踪,获取指定卫星导向矢量,实现对干扰抑制信号形成波束指向的目的。本算法不需要知道传输的导航符号以及卫星方位,是一种盲自适应算法。由于采用低运算复杂度的子空间跟踪方法,降低了抗干扰接收机的运算负担,保证了算法的实时性要求。最后通过实验仿真验证了提出算法能够有效地对抗强干扰以及增强GNSS信号。     

数字式干涉仪测向技术鉴相算法研究

数字式干涉仪测向体制中相位差信息可以在时域或频域上提取 ,对这两种不同的方法 ,进行了分析和仿真 ,结果证明 :在低信噪比条件下频域鉴相算法明显地提高了鉴相精度及对信号的适应能力