循环谱密度的两通道最大嫡谱估计

对周期平稳随机过程的循环谱密度的估计,过去主要采用时域平均周期图法和频域平滑周期图法,但当短数据时,上述方法的分辨率很低,方差很大。本文提出了循环谱密度的两通道最大熵谱估计,该方法不仅具有很高的分辨率,而且估计的方差也很小,具有较好的估计性能。     

认知无线电中的宽频段频谱感知器设计

无线频谱感知器是认知无线电系统的核心。文章针对认知无线电中的宽频段频谱感知问题,提出了利用谐波滤波器组周期性检测的方案,并给出了基于能量检测的硬件实现框图。理论与仿真分析表明,基于快速傅里叶变换的周期图法不满足一致性估计条件,方差性能很难满足实际应用需求;分段平均周期图法与加窗平均周期图法收敛性好,方差小,但是功率谱密度主瓣较宽,分辨率低;多窗谱估计法具有较小的估计偏差,且其方差性能和频谱分辨率均远远优于周期图法,因而比较适合应用在实际的认知无线电系统中。     

多正弦窗谱估计的性能分析

多正弦窗谱估计是一种非参数的现代谱估计方法。本文较为全面地分析了它的性能,包括谱的聚集性,偏差,方差,最优窗口数,分辨率,计算复杂度等。以四种信号模型为例,分析了窗口数和小波阈值法去除估计噪声对多正弦窗谱估计的偏差和方差的影响,并与周期谱图进行了比较。理论分析和实验结果表明与周期谱图相比,多正弦窗谱具有小得多的偏差和方差,可将其应用于谱估计的性能要求较高的场合。     

随机信号谱估计方法的Matlab实现

功率谱估计是随机信号分析中的一个重要内容。从介绍功率谱的估计原理入手分析经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。经典功率谱估计的方差大、谱分辨率差,分辨率反比于有效信号的长度,但现代谱估计的分辨率不受此限制。给出了功率谱估计的应用。     

测量噪声背景下微弱正弦信号参数估计的互功率谱方法

本文首次把近代谱估计方法引入到互谱估计中，从理论上证明了互相关函数的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，并在此基础上提出了互谱参数谱估计的矩估计方法和Ｌｅｖｉｎｓｏｎ递推估计方法。该方法可以有效地克服传统的互谱ＦＦＴ算法和互周期图法存在的谱分辩率低，谱估计方差大等缺点。文中还给出了信噪比为－３０ｄＢ的正弦信号参数估计的仿真实例。     

改进的循环谱估计快速算法与性能分析

该文提出了一种改进的循环谱估计快速算法,在估计性能不降低的条件下,减小了原有数字化频域平滑谱估计算法对数据量的要求。算法将时域平滑算法中数据加窗、重叠等处理方法引入频域算法,有效降低了估计方差,改善循环谱的估计效果。论文对改进算法渐进性均值、方差、谱分辨率的表达式进行推导。理论与实验结果分析表明:在相同数据量和谱估计分辨率的条件下,改进方法估计性能优于原算法,可用于实际低信噪比、小数据量、高分辨率要求下循环谱估计。     

基于时域平滑循环周期图的直扩信号载频估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的特点,将其建立为循环平稳模型。利用循环谱分析的方法估计了低信噪比下DS-SS信号的载波频率。利用时域平滑循环周期图估计了循环谱密度函数,在循环谱密度函数的数字实现过程中,研究了有限采集数据条件下数据截短点数对循环谱的时域平滑周期图估计性能的影响,分析了经过时域平滑后的DS-SS信号载频估计精度。最后,仿真实验验证了算法的有效性。     

多窗谱估计法估计相干函数的双端语音检测

双端语音检测是声回波对消系统的重要组成部分。鉴于目前采用的基于相关的双端语音检测运算量较大,文中采用基于相干的双端语音检测方法,利用多窗谱估计法估计相干函数。该谱估计法能够利用较短的数据段获得可接受的频率分辨率而估计方差较小。软件仿真结果表明,基于相干的双端语音检测与基于相关的双端语音检测相比较,前者能够在不严重增大漏报概率的情况下大大提高运算效率。     

基于多正弦窗谱估计的改进谱减法语音增强

采用运算简单、实时性好、改进的功率谱减法对带噪语音进行增强。鉴于谱减法的特点,文中采用了多正弦窗谱估计对功率谱进行估计。多正弦窗谱估计是一种非参数的现代谱估计方法,与周期图法相比,谱估计偏差和方差更小,可以得到效果更好的增强语音。分别对周期图法、多窗谱法及多正弦窗谱法的增强效果进行了比较。实验结果表明,语音在多正弦窗谱法增强后,分段信噪比最高,且没有因为谱减产生的音乐噪声,主观听觉效果最好。多正弦窗谱估计对输入信噪比较低的含噪语音增强效果非常好。     

低采样率高分辨率压缩功率谱估计方法的仿真研究

低采样率的宽带功率谱估计在很多领域具有应用价值.采用压缩多核采样结构得到信号的压缩测量值, 然后建立测量值相关函数与信号相关函数之间的关系, 用最小二乘法实现相关函数估计, 最后实现功率谱的估计.该压缩采样方法的等效采样率为M/N·f_s, 可在没有任何对时域或频域稀疏性的假设条件下降低采样率.仿真分析表明, 该方法的系统噪声与加性噪声性能比周期图法略有降低, 但只要系统设计合理, 对于一定信噪比的信号, 系统噪声与加性噪声基本可以忽略, 并给出了对应的理论分析.估计分辨率与周期图法相比, 等效长度相同时略有提高; 由于本文方法降低了测量值的数目, 对于一定长度的数据来说, 估计分辨率得到了极大的提高.本文方法适用于低信噪比信号的低采样率高分辨率功率谱估计.     

多用户直扩超宽带信号的码片宽度估计

针对低信噪比多用户直扩超宽带(DS-UWB)信号码片宽度估计的问题,提出了利用循环谱的谱冗余估计该信号码片宽度的方法。首先推导了单用户DS-UWB信号的循环谱密度函数,进一步利用循环谱的叠加特性推导出了多用户DS-UWB信号的循环谱密度函数,最后得出了利用信号循环谱的谱冗余特性估计其码片宽度的方法。计算机仿真实验表明:多用户DS-UWB信号具有循环平稳性,其码片宽度参数可以在低信噪比时完全准确地估计出来,并且优于分段相关累积法的估计性能。     

复循环平稳的非平稳信号的非参数谱估计

复准循环平稳信号为具有准周期时变统计特性的复随机信号，它对研究信息系统中的一些非高斯过程有重要意义。本文提出了平滑周期图作为离散时间复循环平稳过程的循环谱估计，并从理论上证明了该估计为相容估计，还导出了其渐近协方差表达式。     

一种改进的循环谱估计算法

在有限数据条件下,提出了一种基于数据分段处理和重叠保留的改进循环谱密度估计算法,给出了算法实现的具体步骤,并从改进前后循环谱估计方差、抑制噪声能力和可靠性、分辨率几个方面详细分析了改进算法的性能,推导了相应的表达式。得出了改进算法能够减小循环谱密度估计的方差,在低信噪比时能更有效地抑制噪声对信号循环谱的影响的结论。仿真结果证明了本文所提出算法的有效性。     

利用小波变换的高性能谱估计算法

本文提出了基于小波变换的一种新的高性能谱估计算法,由于小波变换同时在时,频域具有良好的局部化特性,本文的算法适用于低信噪比,短时数据序列的情况。文中给出的计算机仿真结果证明,本文算法具有较高的分辨率和估计精度,较低的信噪比门限。     

“随机信号分析”课程中功率谱及估计的研讨

本文首先分析“随机信号分析”课程中功率谱密度和自相关函数,然后分别介绍了功率谱的估计方法,并以实验为例说明功率谱的估计方法,最后以无线通信系统中OFDM信号的带宽估计为例,说明功率谱估计方法在实际工程中的应用。本文对于功率谱及其估计的教学有一定的指导作用,并且有助于学生更好地理解理论和工程应用。     

参差周期序列的功率谱估计

本文提出了参差滞差的自相关函数和它的功率谱密度的富里叶变换对;论述了参差周期功率谱密度的一些基本特性。基于4种等周期的谱估计(BT、LP、ML和LSR)和该参差周期功率谱密度,本文说明了相应的4种参差周期谱估计的原理,评价了它们的性能并给出了一些应用的例子。     

无先验参数条件下直扩信号时差估计研究

周期谱相关具有较强的抑制噪声和抗干扰的能力,适应于低信噪比时差估计的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择。目前关于直扩信号时差估计的研究都是建立在循环频率已知的前提下进行的。运用直扩信号的周期谱特性,可在无先验参数条件下确定其循环频率,对时差进行估计,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量。仿真结果表明,该方法是切实可行的。     

宽带谱相关时空DOA矩阵方法

本文提出了一种新的基于信号时空特征结构的二维DOA估计方法－－宽带谱相关时空DOA矩阵方法。该方法利用信号的循环平稳特性实现了对宽带信号的有效处理,同时通过空时变换将传统的一维空域处理拓展到了二维空间处理,更充分地利用了信号的时域特征,从而大大简化了阵列结构,提高了算法的性能。理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳方法在谱估计方面的优势,又具有原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点。     

采用小波变换对短数据信号的谱估计方法

本文提出一种新的信号估计方法－－小波变换，理论与仿真结果证明，在短数据信号情况下，基于小波变换的谱估计方法其分辨率要高于ＦＦＴ方法，文中详细讨论了小波的谱估计算法，并给出了双正弦信号的仿真结果。     

DS-UWB信号的谱相关分析及码片宽度估计

给出了直扩超宽带(DS-UWB)信号模型,详细分析了DS-UWB信号的循环平稳性和利用谱冗余估计码片宽度的方法。最后,严格推导出了DS-UWB信号的循环谱密度函数。仿真实验显示:DS-UWB信号具有循环平稳性,由于它的单脉冲时域波形不同,它的循环谱密度函数和传统的脉幅调制PAM信号有很大的不同;在较低信噪比时,码片宽度能够完全准确地估计出来。