脉冲对实现回波频偏测量的算法研究

声学多普勒流速剖面仪--ADCP技术是根据多普勒原理利用矢量合成法,遥测海流的垂直分布.频谱估计方法的研究是该技术的核心.文章详细剖析了脉冲对技术进行流速测量的方法,利用该算法可以很好的提取出淹没在白噪声下的频偏信息.由于信噪比SNR是影响该算法的一个重要参数,但不易直接获取,所以给出了评判参数C-SNR,论证了C-SNR与SNR之间的必然关系.利用matlab6.5和VC 6.0进行了仿真实验,并在DSP5410中实现了该算法,海量实验数据证明,当C-SNR对应的值大于0.43时,频偏属于测频范围[-1/2τ,1/2τ]内时,对应的数据是鲁棒的.     

基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测

针对在低信噪比、观测点数较少情况下稀疏度的欠估计问题,提出了一种基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测算法.该算法利用贝叶斯预测密度理论推导出罚函数,然后引入弱匹配策略于CoSaMP算法,提高频谱支撑集估计性能,且减弱受稀疏度估计准确度的影响.仿真结果表明,当信噪比高于3 dB时,利用400个观测样本该算法就能获得90％以上的频谱检测概率,宽带频谱感知性能优于已有算法.     

一种最大似然多普勒估计算法反解方法

针对由最大似然多普勒估计算法目标函数反求出最大多普勒值计算量大的问题,提出了一种类二分搜索算法,该方法不用计算出所有可能的多普勒值的目标函数,就可以从多普勒估计目标函数反求出最大多普勒值。提出的算法从另一个角度减小了多普勒估计时的计算量。同时提出了根据估计出的多普勒瞬时值进行自适应平滑滤波,减小了最大似然多普勒估计算法的波动范围,提高了估计精度。     

基于广义解调和奇异值分解的时频表示增强

提出了一种基于广义解调和奇异值分解的时频表示增强算法.该算法利用估计的相位函数对信号进行广义解调,通过奇异值分解对得到的解调信号时频谱进行降噪处理,计算降噪后时频谱的逆变换并进行广义逆解调,重新计算时频谱获得信号增强的时频表示.仿真结果表明,该算法与已有算法相比,时频平面的随机噪声几乎被完全抑制,是一种有效的时频表示增强方法.     

中低压电力线互联通信中的信道均衡技术研究

针对10 kV中压电力线与220 V低压电力线信道互联通信时,由于二者信道特性存在差异,导致通信性能下降这一实际问题,提出了一种中低压电力信道互联实时均衡算法。算法基于SIFT快速傅里叶变换实时估计信道接收频谱,然后根据信道的慢时变特性,利用当前信道频谱特性结合前一时刻信道特性,估计出当前的信道均衡值,构成了一个闭环反馈环节。该算法实时性高,信道均衡性能良好,仿真实验证明,该算法有效提高了中低压电力线信道互联通信的性能。     

相参脉冲串多普勒频率变化率估计算法

给出了一种新的利用相参脉冲串进行多普勒频率变化率估计的算法,选取准最佳算法估计频率,减小了频率估计误差.对各脉冲进行脉内相关积累,将相参脉冲串变换成一个新的线性调频信号序列.该序列的样本点数是脉冲个数、采样间隔是脉冲重复周期、调频斜率是多普勒频率变化率、信噪比提高为输入信噪比的N倍(N是脉内采样点数).因此,可以在较低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率.仿真结果表明,该算法能在比现有算法更低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率,其性能接近相参脉冲串多普勒频率变化率估计的克拉美-罗限.     

一种基于加窗基扩展模型的OFDM信道估计算法

针对双选择衰落信道下OFDM系统中基于复指数基扩展模型（CE-BEM）的信道估计算法存在的不足,提出了一种基于加窗的基扩展模型信道估计算法。该算法通过时域加窗和去窗处理来减少CE-BEM存在的频谱泄露,并抑制多普勒频移对估计性能的影响;利用设计的导频方案,简化数学模型;再通过正交映射对估计的基扩展模型系数进行转换,从而进一步提高信道估计的精确度。同时采用归一化均方误差和误码率来衡量信道的估计性能,实验仿真表明,提出的算法在高速的移动环境下能有效提高估计性能。     

针对时变OFDM信道的一种盲估计改进算法

OFDM盲信道估计技术可以在不需要导频的情况下,估计出信道的状态信息,能有效节约带宽,提高频谱利用率。分析了一种基于子空间SVD方法的盲信道估计技术,在此算法基础上提出了针对时变信道的估计方法,并就现有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用信道相关特性进行λ加权的优化算法。对算法进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明该算法能够有效改善信道估计性能,并且具有较低的复杂度。     

基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法

针对在低信噪比(SNR)情况下稀疏度欠估计和高信噪比情况下稀疏度过估计的问题,提出了一种基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法。首先,该算法利用Gerschgorin理论分离信号圆盘与噪声圆盘得到稀疏度估计值;然后,利用正交匹配追踪(OMP)算法得到频谱支撑集;最后,完成宽带频谱感知。仿真结果表明,所提算法、AIC-OMP算法和MDL-OMP算法频谱感知的检测概率达到95%信噪比分别需要4.6 dB、8.5 dB和9.7 dB;所提算法频谱感知的虚警概率在信噪比大于13 dB时趋近于0,明显低于BPD-OMP和GDRI-OMP算法的虚警概率,因此,所提算法对于压缩感知(CS)的信号稀疏度估计兼顾了低信噪比和高信噪比时的稀疏度估计性能,频谱感知性能优于AIC-OMP算法、MDL-OMP算法、BPD-OMP算法和GDRI-OMP算法。     

一种实时精确的正弦波频率估计算法

针对Rife算法在被估计频率接近量化频率时的估计精度较差的特点,结合频谱细化技术构造了补充Rife算法.考虑到Rife算法和补充Rife算法性能互补的优点,提出了一种综合算法.仿真结果表明,在低信噪比(SNR)下,该综合算法不仅具有较高的估计精度,而且在整个频段上性能稳定.同时该综合算法只需一次FFT及两点DFT计算,计算量小,易于硬件实现.     

一种基于频率调制的时域相关多普勒估计算法

对SAR成像中多普勒中心频率进行研究,指出传统多普勒中心估计,在解卷绕过程中,会存在不稳定问题。针对这一问题,提出了一种基于频率调制的时域相关估计算法。该算法将多普勒中心搬移到非卷绕区,避免了卷绕出现;估计过程中使用最小二乘法更新调制频率,适应多普勒中心变化,保证了估计的稳定性,该算法相比传统估计算法,解决了传统算法不稳定问题,具有更强的适用性。最后通过真实的机载SAR数据,验证了该算法的有效性。     

基于高阶近似核和傅里叶系数内插的快速频率估计算法

通过理论分析建立了近似核和量化位数之间的约束关系,并提出无需乘法运算的高阶近似核,用于提高单比特测频算法的动态范围.此算法同时对基于近似核的傅里叶系数实部或虚部最大值附近的DFT系数内插构造频率修正项.可以避免常规测频校正算法的复数运算从而有效减少运算量.此算法简单且宜于硬件快速实现,其有效性得到了理论分析和仿真结果的验证.     

一种新的多普勒中心频率实时估计算法

针对可编程器件实现合成孔径雷达多普勒中心频率实时估计问题,提出了复符号估计算法．新算法利用合成孔径雷达回波先验零均值圆对称复高斯分布统计特性,运用复反正弦定律非线性估计回波相关值,降低了多普勒中心频率估计复杂度,适合硬件实现．分析和仿真结果表明,与已有的符号多普勒中心频率估计算法相比,复符号多普勒中心频率估计算法不但大大降低了运算量和相应硬件的实现面积,提高了整个多普勒中心频率估计运算部件的运行效率,而且具有与其相当的估计性能．     

基于车载信息的多普勒频移估计方法研究

列车高速移动带来的多普勒频移问题增大了无线通信系统的误码率。经典Fitz估计算法已经无法适应高速环境下频偏大且变化速率大的特点。提出基于车载信息的多普勒频移估计方法,首先推导列车在不同行驶条件下的多普勒频偏公式,然后获取实时车载信息估计出多普勒频偏,最后结合改进Fitz估计算法进行第二次精确估计。通过构建无线信道传输误码率的仿真模型,利用matlab的simulink工具箱对列车行驶过程中误码率进行仿真。结果表明联合估计算法可以精确、实时估计列车高速移动带来的多普勒频偏,并且间接地增大了改进Fitz算法频偏估计范围。     

FPGA实时实现PGA算法的研究

合成孔径雷达(SAR)成像具有数据量巨大、算法比较复杂等特点.如何实时实现SAR成像的相关算法是嵌入式高性能计算领域一个值得研究的问题.FPGA以其高性能、可重构等优势,被越来越多地应用到嵌入式高性能计算领域中作为一种高效低成本的解决方案.针对SAR成像中多普勒调频率估计的经典算法--PGA算法,以FPGA作为实现平台,通过对算法的本质的挖掘,提出了适于FPGA实时实现的对于经典算法的改进算法.同时也阐述了将改进算法映射到FPGA实现的设计过程.实验结果表明,改进的算法较经典的PGA算法明显地减少了迭代次数,在SOC中通过硬件的运算精度能够满足系统的要求.     

一种抗多普勒效应的改进自适应信道估计算法*

提出了一种抗多普勒效应的改进自适应信道估计算法,该算法通过递归地更新信道估计值和应用矩阵求逆法来降低计算的复杂度以及应用直接判决（DD）法对信道进行估计和跟踪。仿真结果表明,本算法在降低计算复杂度和没有影响系统误码性能的情况下,在快衰落环境中对高多普勒频移有一定的鲁棒性。     

多基地声纳系统中目标位置与速度联合估计

在多基地声呐系统中,为了利用时间和与多普勒频率量测同时估计运动目标的位置与速度,设计了一种闭式的估计器.其中,使用误差修正的方法,改善了传统的多步加权最小二乘估计器.该估计器只涉及线性加权最小二乘运算,在量测高斯噪声较小的情况下,均方误差可以达到克拉美罗下界(CRLB).通过计算机模拟对比了该估计器的均方误差与CRLB,并比较了其与传统多步加权最小二乘估计器的性能,结果表明:估计器的均方误差小于传统多步加权最小二乘估计器.     

一种改进的时域优化捕获算法

针对信号在传输过程中存在时延、Doppler频移及多径衰落等,接收信号的中心频点以及PN码相位存在不确定性问题,通过时频域处理、分段及均值处理、移动序列处理、快速Doppler加权估计等手段,结合XFAST捕获算法、均值捕获算法和时域融合捕获算法的优点,提出一种改进的时域优化捕获算法,从复杂度、捕获时间、捕获精度的角度进行算法效能分析。Matlab仿真得出时域优化捕获算法的Doppler估计误差小,捕获比例峰值优于现有的其他两种算法,搜索速度明显提高。     

改进的基于响度域的语音增强算法

针对短时谱幅度最小均方误差估计(MMSE-STSA)语音增强算法在非平稳噪声环境下噪声抑制能力较差的问题,提出一种改进的MMSE-STSA算法。该算法在响度域进行谱幅度估计,并采取基于概率的语音判决方法。实验结果表明,相比传统的MMSE-STSA算法,改进算法在非平稳噪声环境下能够获得更好的语音质量。