CFR算法在3G射频功率放大器设计中的应用

针对如何提高3G基站中数字功率放大器的效率问题,提出了CFR算法的运用.分析了应用CFR模块后对功率放大器性能的影响,给出了系统框图.详细阐述了在CFR算法中通过对削峰后的误差信号进行滤波处理,将原始信号减去经过处理的误差信号,得到削峰后的信号,从而提高了功率放大器的效率.最后使用了MATLAB仿真演示了运用CFR模块...     

盲信道均衡的动量恒模算法

介绍了盲信道均衡恒模算法（CMA）的基本原理，对恒模算法的缺点进行了分析，通过修正恒模算法的迭代公式提出一种动量恒模算法（MCMA）。利用QPSK信号，采用计算机仿真的方法对动量恒模算法与恒模算法进行盲均衡性能比较，模拟结果显示，MCMA算法比CMA算法在收敛速率、降低稳态均方误差和符号间干扰具有明显的优势，有效地改进了信道均衡性能。     

一种新的OFDM峰均功率比抑制算法

峰均功率比(PAPR)过高是OFDM系统的一个主要缺点,由于OFDM发射端功率放大器的非线性,高的峰均功率比会导致信号的频谱扩展,同时降低了放大器的工作效率。传统的削波算法虽然能够简单有效地降低信号的峰均功率比,但是会带来较大的额外频谱增益。为了克服传统削波算法的缺点,文中提出一种新的削波算法,该算法在降低PAPR的同时做到零频谱增益。并基于传统削波产生误差信号,通过对误差信号的滤波,以牺牲信号的EVM实现了零频谱增益。但又会带来较大的带内干扰,仿真表明配合相应的噪声消除算法,其误码性能接近未削波的原始信号水平。     

音频无人机定位的时延估计模拟分析

针对无人机非平稳音频信号时差定位中,广义互相关时延估计算法抗噪性差和时延估计值精度低等问题,文章采用了一种基于广义二次相关时延估计的改进算法。算法对叠加了实际噪声（如风声、雨声、汽车鸣笛声等）的无人机音频信号进行频谱细化的广义二次相关,有效抑制了噪声干扰,融合相关峰精确插值算法,提高了互相关函数的分辨率,使得时延峰值更加明显。仿真实验结果表明,改进的广义二次相关方法在不同信噪比时,比广义互相关和广义二次相关算法的时延估计精度更高,稳定性更好。改进的广义二次相关算法对无人机定位中的时延估计具有更好的性能优势,具有较强的实际应用性。     

基于分数阶功率谱熵的未知水声脉冲信号检测方法

水声侦察的核心问题是在无先验知识条件下捕获其他平台发射的脉冲信号,单频（Continuous Wave,CW）信号和调频（Frequency Modulation,FM）信号是常用的水声探测脉冲。功率谱熵算法能有效检测低信噪比的CW信号,但对FM信号性能不佳,分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FRFT）则能聚集FM信号能量。利用FRFT的性质,结合功率谱熵算法,设计了分数阶功率谱熵检测器,可在分数阶域实施未知脉冲信号检测。理论分析了FRFT对FM信号的能量聚集作用,优化了FRFT阶数搜索方法。仿真实验以及海试数据处理结果证实检测器对FM信号性能良好,且对CW信号的侦察检测性能无影响。通过门限学习,检测器可实现对未知水声脉冲信号的统一自动检测。     

基于列正交变换实现串行干扰消除的MIMO检测算法

针对用于多输入多输出（MIMO）通信系统检测的按序QR分解（SQRD）算法在多径瑞利慢衰落信道中检测误码率较高的不足,提出了一种基于列正交（CO）变换的串行干扰消除（SIC）算法——COSIC。该算法对信道矩阵按列正交变换,避免了求上三角矩阵的运算,并且在判决信号过程中,将先判决出的信号通过信道后的输出向量作为干扰进行消除,在略微增加系统时间复杂度的基础上,使系统检测性能得到了明显改善。在多散射物的无线通信环境下进行的仿真实验证实,与传统的SQRD算法相比,所提算法误码率显著下降．系统检测性能明显改善。     

自适应BPSK解调方法研究

提出了一种新型的基于自适应滤波算法的解调二进制相移键控（BPSK）信号的方法。以常用的最小均方误差自适应算法（LMS）为例，讨论了新型的BPSK自适应解调的过程及其性能。该解调算法不需要自适应滤波器完成收敛，从而降低了采样频率。给出的理论性能与仿真结果表明，BPSK自适应解调的误码率仿真结果与理论值吻合非常好；而且该方法具有抗干扰性能强、输出响应快、便于数字信号处理（DSP）技术实现等特点，在相同的采样频率下其误码率优于相关解调的误码率。     

基于新的模态单元滤波消除地震信号中的汽车噪声

由于地震信号采集环境和采集仪器存在干扰,采集到的地震波形中通常包含很多噪声信号,严重影响了地震信号的应用。模态单元滤波（Mode Cell Filter：MCF）无需先验基函数,是一种自适应的消噪算法。本文将MCF引入到地震信号消噪中,提出了一种基于MCF的汽车干扰消除算法,并设计对仿真信号和实际信号的消噪试验。仿真试验中,MCF消噪性能优于最优小波基算法,而在实际信号消噪中,MCF算法性能优于IIR数字滤波器,与改进最优小波基方法相当。     

基于运行策略的某电子工厂冰蓄冷空调系统选型研究

通过分析空调系统的冷负荷特点，确定制冷主机的的选型及数量，并确定主机的运行模式。根据峰谷电价的价差，提出高电价部分削峰、高电价全削峰以及双削峰三种冰蓄冷的方案；对三种冰蓄冷方案进行经济分析，并给出了年运行费用的计算方法，得出年运行费用，通过比较投资回收周期，从而得出最佳运行策略。     

判决引导和常数模融合盲均衡算法研究

结合判决引导（DD：Decision-Directed）算法和常数模算法（CMA：Constant Modulus Algorithm）的各自优点,研究了一种基于DD和CMA的融合盲均衡算法。DD算法收敛速度快,但要求初始接收信号眼图张开,CMA算法稳健,但是收敛速度慢,为此,对接收信号依DD算法和CMA算法获得瞬时误差后进行加权融合处理,以加权后获得的瞬时误差对均衡器权系数进行调节,实现均衡。计算机仿真证明了融合盲均衡算法有效提高收敛速度的同时具有良好的稳健性和均衡性能。     

基于时延估计改进的主动隔声耳罩语音增强算法

为实现高噪声场所中的听力保护和不同角度入射声源的语音增强，文章采用基于谱减法改进的广义互相关（Generalized Cross Correlation, GCC）时延估计方法对麦克风阵列接收信号进行同步处理，将同步后的阵列信号与基于广义旁瓣抵消器（Generalized Sidelobe Canceller, GSC）的主动隔声耳罩语音增强算法结合，实现噪声抑制和语音增强。首先以GCC算法为基础，引入多窗谱估计的谱减法作为时延估计信号的预处理环节，提高传声器接收信号的信噪比对算法进行改进。随后对加入谱减法的GCC时延估计算法，比较分析了取不同加权函数的仿真结果。最后由时延估计结果对麦克风阵列信号进行时延补偿，对改进后的主动隔声耳罩语音增强算法的噪声抑制和语音增强效果进行了分析。与改进前算法相比，在不同噪声环境下输出的语音信号质量有明显提升。     

一种广义的自适应相干累积算法

根据最小均方误差算法（LMS）、自适应相干累积算法（ACI）及推广的自适应相干累积算法（Generalized Adaptive Coherent Integrator,GACI）在原理上的相关性和推广关系,提出了广义的自适应相干累积算法（IGACI）。以GACI为基础,在权系数迭代公式中引入更多的动量因子,即利用权系数的更多的历史信息,使被检测的单频或调频脉冲信号,在脉冲持续期间实现自适应相干累积,从而完成低输入信噪比条件下的信号检测,而无需或很少需要知道信号的先验信息。理论分析和仿真结果证明在低信噪比情况下,其性能优于GACI算法。     

适用于水声信道的新的盲均衡算法

由于时变水声信道的随机相位失真，常模算法（CMA）的误码性能将严重下降。在文献[1]中双模式盲均衡算法的基础上，提出了一种适用于水声信道的新的盲均衡算法（NCMA）。计算机仿真结果表明在时变水声信道中，该算法性能优于双模式算法，能够达到信号相位失真的恢复．并且收敛性能优于双模式算法。     

基于BP神经网络的盲均衡器设计

为构建用于某语音信号传输系统盲均衡器的BP神经网络模型,编写了基于BP神经网络的盲均衡算法伪代码,计算了算法的时间复杂度,分析了BP神经网络输入层神经元个数、隐含层神经元个数和隐含层层数对盲均衡算法性能的影响,评估了基于Sigmoid的变步长算法、基于误差补偿的变步长算法和基于误差的变步长算法对基于BP神经网络的盲均衡器性能的改进效率,据此设计了一种含双隐层结构的BP神经网络盲均衡器,并对其性能进行了数值仿真分析,明确了其适用范围,为该语音信号传输系统设计提供了技术支撑。     

基于改进FFT的合并单元检测方法研究

采用传统快速傅里叶变换作为合并单元计量性能检测装置的信号分析算法时,由于存在频谱泄漏问题,比差和角差易超出0.05级检测装置的精度要求。对此,提出了基于加Nuttall窗的插值快速傅里叶变换法,在PSPICE平台上对改进算法和传统算法进行含谐波信号的仿真分析和比较,结果表明,改进算法的信号分析精度较高,更适合用于合并单元计量性能校验。最后搭建实测平台进行了校准试验,测试数据表明检测装置的误差能满足0.05级精度要求,验证了本文方法的可行性。     

基于自适应逆控制的随机振动控制算法研究

针对随机振动试验中控制精度与控制效率双重要求,提出基于自适应逆控制方案的随机振动功率谱再现控制算法。通过在最小均方误差（LMS）算法中引入分频率与变步长策略,获得适用于功率谱迭代的LMS算法,并利用系统预辨识结果初始化权向量方法,提高迭代控制效率、降低迭代运算量。采用基于AR模型的数值模拟方法,通过对高斯白噪声信号滤波,生成能准确再现期望功率谱的时域驱动信号。该算法的有效性由功率谱再现仿真试验得以验证。     

基于边检测盲源分离几何算法研究

提出了一种基于边检测的盲源分离几何算法.该算法只需要检测到观测信号X的所有独立的边,然后根据数字信号混叠时的几何性质,分离出源信号.首先给出了问题的数学模型,然后对其分析并给出具体的分离算法,最后给出了仿真结果.仿真结果表明:该算法比一般的几何算法复杂度降低了,分离时间减少了,并且能保证分离效果.     

基于单比特量化的单频信号时延估计算法

提出了一种基于单比特量化的单频信号自适应时延估计算法,采用该算法在保持信号频谱特性不发生变化的基础上,极大地去除信号冗余量,对简化后的信号框架采用包络检测,估计时延.对接收信号进行单比特量化能够最大限度地降低数据量,同时量化结果又进一步简化了单频信号滤波器的输入响应函数结构,自适应算法则保证了时延估计的高分辨率.通过仿真实验表明,该算法在不造成频偏和频率衰减的同时,又很好保证了时延估计精度.最后利用湖上实验验证了算法的有效性和可靠性.     

基于波束域相干信号子空间法的宽带源小尺度基阵定向

在给定的小尺度平面四元阵的基础上,主要研究了波束域相关信号子空间算法(BeamSpaceCoherentSignal-subspaceMethod—BSCSM)在宽带源定向中的应用以及性能分析。用实测的直升机噪声仿真产生各个阵元上输出的宽带信号源,并且使得这组信号具有特定的波达方向(DirectionofArrival—DOA)。分别使用波束域相干信号子空间法(BSCSM)和阵元域的相干信号子空间法(CoherentSignal-subspaceMethod—CSM)与非相干信号子空间法(InCoherentSignal-subspaceMethod—ICSM),通过计算机仿真实验对其进行方位估计。在仿真实验中,可以直观地看出三种方法的性能优劣。根据计算机仿真结果,统计意义上的误差分析,以及对宽带平面波波达角度的角度分辨率等性能指标的分析比较,可以得出在小尺度基阵定向研究中,波束域方法能够获得比其他两种阵元域算法更好的性能。     

车内噪声主动控制算法研究

为了能更好地实现对车内噪声的控制，提出了一种基于sym6小波的离散小波变换（DWT）,将其与FxLMS结合形成DWT-FxLMS主动噪声控制算法，并构建相应的主动噪声控制（ANC）系统模型。将采集的车内噪声作为参考噪声源，参考信号经由Mallat塔式算法实现的离散小波变换分解为具有多分辨率的多个子带，再由FxLMS算法处理，最终经离散小波逆变换实现信号的重构。利用计算机仿真分析该算法对车内噪声的控制效果并与时域FxLMS算法（TD-FxLMS）和频域FxLMS算法（FD-FxLMS）进行比较。结果表明，与TD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法大大降低了计算复杂性且收敛性更好；与FD-FxLMS算法相比，DWT-FxLMS算法能有效地消除稳态和非稳态噪声，而FD-FxLMS算法无法有效消除非稳态噪声。