基于循环相关变换的多径条件下复调频信号的参数估计方法及性能分析

针对复线性调频信号在多径条件下的参数估计问题进行了研究.利用信号循环平稳特性,分析了多径条件下复线性调频信号的循环统计特性,在此基础上提出了一种结合循环频率域的信号分离技术和循环相关函数的自相关变换的多径复LFM信号参数估计方法,从而提高了对多径复LFM信号参数估计的有效性和可靠性,然后分析了估计性能,推导了调制率估计误差方差表达式.最后采用计算机仿真实验验证了文中的结论.     

伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法(Ⅱ)伪码-载波调频信号的调制识别和参数估计

研究了伪码-载波调频侦察信号识别的谱相关方法,具体针对伪随机二相编码(PRBC)信号及其与正弦调频和线性调频复合信号作了研究。通过3种复合信号循环谱截面谱相关特征的分析和提取,完成了调制类型的自动识别,估计了载频和载波调频参数,对伪随机码信号的各项参数进行了估计。分析了噪声环境和有限采集时间对参数估计的影响,最后对调制识别和参数估计进行仿真分析,表明了谱相关方法在伪码-载波调频信号识别中的优势。     

基于谱相关的直扩信号载频及伪码速率估计技术

将谱相关理论应用到直接序列扩频信号的关键参数估计中，针对BPSK调制的直扩信号，分析了其谱相关密度函数的特征，提出了基于集平均的谱相关估计算法。该算法在非零循环频率上搜索特征谱线，从而在较低信噪比下完成对直扩信号载频和PN码速率的估计。最后通过仿真验证了该算法的性能。     

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。     

多径条件下BPSK信号的循环平稳特性

二相编码（BPSK）信号为常用的一种编码信号，单径情况下具有循环平稳特性。首先介绍了循环平稳信号的基本概念，然后推导了多径条件下多径BPSK信号的循环相关函数和谱相关函数，并通过表达式分析了其特性，分析表明多径条件下BPSK信号具有循环平稳特性。最后进行了计算机仿真实验，仿真结果表明多径BPSK信号具有循环平稳特性，并且可利用信号的循环平稳特性进行信号识别等。     

基于谱相关的CBOC信号参数盲估计

针对低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)调制信号的参数盲估计问题,提出了利用谱相关对CBOC信号进行参数估计方法。首先给出了CBOC信号模型,然后根据CBOC信号的数据通道和导频通道之间有良好的正交性特点,详细推导出其谱相关函数可以化简为两个BOC信号谱相关函数的叠加,最后根据CBOC信号循环频率截面的特点进行峰值检索后,实现对伪码速率、载频速率和副载波速率的盲估计。推导结果和计算机仿真分析表明,该方法可以实现在低信噪比下对伪码速率、载频速率和副载波速率的有效估计。     

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

基于循环自相关集平均的DS信号参数盲估计

在循环平稳理论基础上,以DS/BPSK信号为例,分析其循环自相关函数特征,提出一种基于循环自相关集平均的参数盲估计算法。该算法在非零循环频率上搜索特征谱线,从而在较低信噪比下完成对直扩信号载频和PN码速率的估计。通过算法仿真,证明该算法能够有效提高参数估计的信噪比容限。     

一种基于循环谱的直扩信号参数估计方法

分析BPSK调制的直扩信号循环谱密度函数特征,提出一种直扩信号参数估计方法。从循环谱物理意义入手,计算谱密度,通过时域预处理,可以减少DFT要求的数据量,提高运算效率,使循环谱实时处理成为可能,同时可以准确分辨出循环频率方向和谱频率方向的谱峰;在非零循环频率上搜索特征谱线,可以在较低信噪比环境下完成直扩信号载波频率和PN码速率的估计,并通过仿真确定了该方法的信噪比容限。     

循环互相关时延估计算法在合作目标测距中的应用

为了克服传统信号TDOA估计的不足,本文基于循环谱和循环谱密度函数的基本定义,给出了BPSK直序扩谱信号的循环谱密度函数,提出了利用循环互相关法对合作目标测距信号进行时延估计的算法。该算法利用信号的循环平稳性去除接收信号中的非循环平稳信号和不同循环频率的循环平稳信号,用循环统计量方法替代传统的二阶统计量方法,通过MATLAB进行仿真验证,并与广义互相关法进行了仿真比较,得到很好的TDOA估计效果。     

带残余频偏的QPSK-DSSS信号参数盲估计

本文对带残余频偏的正交相移键控(QPSK)调制的直接序列扩频(DSSS)信号参数估计问题展开研究.将二次谱法拓展到带残余频偏的QPSK-DSSS信号伪码周期估计中,即对信号的功率谱再进行傅氏变换并取模平方.其原理在于信号的二次谱将在伪码周期的整数倍处出现代表信号存在的尖锐三角形脉冲.对于残余频偏大小以及伪码码片速率的估...     

低信噪比下周期平稳信号的稳健检测算法

本文提出了一种新的对周期平稳信号进行检测以及对二阶周期循环频率进行估计的算法。该算法利用信号的递归性质构造高阶自相关矩阵,并通过利用周期平稳信号与自相关矩阵特征值和特征向量的关系,对其进行检测以及对循环频率进行估计。传统检测周期平稳信号的算法是通过计算其循环自相关函数或循环谱实现,相比传统算法而言,本算法由于利用到了信号更多的先验信息,因而在较低信噪比以及较低快拍数下对周期平稳信号均能有较好的检测性能。文中仿真实验表明,本文所提算法估计出的伪循环谱相比传统方法估计出的循环谱更为平滑,在相同快拍和信噪比条件下,检测概率均高于传统方法,特别在低信噪比下对检测概率的改善更为明显。      

Underlay认知网络中时频重叠OFDM信号的信噪比盲估计

针对underlay认知无线电中时频重叠正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）难以估计的问题,提出了一种基于循环自相关特性的时频重叠OFDM信噪比盲估计方法.该方法提取接收信号的循环自相关函数截面中的离散谱线估计出分量信号的总功率,并结合时延和循环频率均为零时的离散谱线估计出时频重叠OFDM信号的信噪比.仿真结果表明,在无需先验信息的情况下,当SNR大于-7dB时,所提方法估计的均方误差小于0.1,并且对分量信号的功率比和频谱重叠率具有稳健性.     

高速数据抗干扰传输的设计与仿真

文章提出了一种采用正交循环码的M—ary扩频多载波传输方案（M—ary／OFDM）,给出了方案的系统模型、信号格式及关键部分的设计。在发端,每个用户采用正交循环码实现M—ary扩频后经OFDM调制,在收端,经OFDM解凋后利用两个数字匹配滤波器来完成M元扩频信号的解扩,实现了高速数据的抗干扰传输。仿真结果表明,在无人机信道中该方案与传统M—ary／QPSK方案相比,具有较强的抗多径干扰及多普勒频移的能力。     

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测.提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力.在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性.在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能.     

比特谱相关改进循环谱的单通道混合信号参数估计快速算法

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失,针对单通道混合信号的参数盲估计问题,提出了一种基于比特谱相关算法改进循环谱估计的快速算法。针对信号集{BPSK、QPSK、OQPSK、8PSK、8QAM、16QAM、16APSK、32APSK、CPM},系统给出整套参数估计算法流程,通过高阶累积量以及功率中心方法确定信号个数以及载波频率,然后利用改进循环谱提取符号速率谱线,完成单通道混合信号参数估计。论文对改进算法的统计特性进行了理论推导。理论和实验表明:算法不需要同步码等先验信息,适用于高斯噪声信道和多径平坦衰落信道,同时降低了计算复杂度、存储空间、估计方差以及数据量的需求,当混合信号等功率混合时,且信噪比分别为-4 dB和-1 dB时,算法对载波频率和符号速率的估计正确率可以达到90%,验证了算法的有效性和可行性。      

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题，该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville 分布(WVD)时频分辨率高的优势，将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数，即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法，称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵，再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT，得到循环自相关熵函数矩阵，最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT，得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率，避免了“频谱泄漏”，提高了频谱分辨率，该算法程序运行可靠。     

Blind symbol timing offset estimation for offset‐QPSK modulated signals

In this paper, a blind symbol timing offset (STO) estimation method is proposed for offset quadrature phase‐shift keying (OQPSK) modulated signals, which also works for other linearly modulated signals (LMS) such as binary‐PSK, QPSK, π/4‐QPSK, and minimum‐shift keying. There are various methods available for blind STO estimation of LMS; however, none work in the case of OQPSK modulated signals. The popular cyclic correlation method fails to estimate STO for OQPSK signals, as the offset present between the in‐phase (I) and quadrature (Q) components causes the cyclic peak to disappear at the symbol rate frequency. In the proposed method, a set of close and approximate offsets is used to compensate the offset between the I and Q components of the received OQPSK signal. The STO in the time domain is represented as a phase in the cyclic frequency domain. The STO is therefore calculated by obtaining the phase of the cyclic peak at the symbol rate frequency. The method is validated through extensive theoretical study, simulation, and testbed implementation. The proposed estimation method exhibits robust performance in the presence of unknown carrier phase offset and frequency offset.     

Blind Joint Estimation for OFDM Time-Frequency Parameters

A novel blind joint estimation of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) time-frequency parameters is conceived in low signal-to-noise ratio (SNR) and multipath channel conditions. The oversampling factor is estimated by employing a new-designed cosine roll-off filter whose cut-off frequency is considered as the approximation of the sampling signal’s spectrum. The useful data length is estimated by means of the improved varying time-delay autocorrelation, and its final estimated value is defined as a power of 2, which has the minimum Euclidean distance with the peak position. The estimated useful data length is further utilized to refine the previous estimation of the oversampling factor. The bandwidth of OFDM signals is estimated by adopting the spectrum approximation method based on the estimated time-parameters. The simulation results demonstrate that the proposed method is robust to noise and multipath channel conditions without any requirement of a prior knowledge.