脉冲噪声环境下基于循环频率截面 累加量的码元速率估计

为了提高非高斯α稳定分布噪声环境下MPSK信号码元速率的估计准确率,提出了一种基于循环频率截面累加量的MPSK信号新的码元速率估计算法。算法采用一种新的归一化压缩函数,对含有α稳定分布噪声的MPSK信号进行非线性压缩,有效抑制了脉冲噪声对于循环谱密度的影响,并保留了码元变换时的跳变信息;通过在循环谱密度的f=0截面搜寻最大值,确定在循环频率截面的搜索范围,利用在该范围内进行循环谱密度的累加量,实现了MPSK信号的码元速率估计。仿真实验结果表明,该算法比现有的码元速率估计算法具有更好的稳定性和准确性。     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。     

Alpha稳定分布噪声背景下MPSK信号参数估计

针对基于二阶循环统计量的参数估计算法在Alpha稳定分布噪声中严重退化的问题,提出了一种基于分数低阶循环谱的多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)信号参数估计算法.研究了MPSK信号的分数低阶循环谱,对于不同M值下的相移键控(phase shift keying,PSK)信号,分析了其参数(载波频率和码元速率)和相应分数低阶循环谱中参数(频率和循环频率)的关系,在此基础上给出了适合所有PSK信号的载波频率和码元速率估计算法.实验结果表明,在Alpha稳定分布噪声背景下,基于分数低阶循环谱的算法明显优于基于二阶循环谱的算法,高斯噪声背景下两种算法性能相当.     

基于循环自相关的DOA估计方法研究

为了克服传统信号DOA估计的不足,提高信号的选择性和分辨率,文章给出了基于循环均值阵列信号模型.根据该信号模型,运用最小二乘得到了对源信号方向进行估计的有效算法.该算法利用信号的循环平稳特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,得到很好的DOA估计效果.计算机仿真结果证明,该算法在不同角度下具有很好的估计一致性和噪声抑制性.与其他的DOA估计算法相比,计算量较小,同时处理的对象既可以是窄带信号也可以是宽带信号,具有很好的实际应用价值.     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

乘性噪声背景下二维谐波的二次耦合分析

利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波的二次耦合问题做了分析。根据二维循环统计量能够有效地抑制二维平稳乘性噪声和二维平稳加性噪声的特点 ,利用本文所定义的二维三阶时间平均矩切片能谱有效地提取出耦合信号中二次耦合的频率和参与二次耦合的频率。仿真实验验证了算法的正确性。     

用四阶累积量实现谐波信号频率与功率谱估计

针对一般谐波表达式导出在四阶累积量下的相应Y-W方程模型和频率估计方法。利用四阶累积量对高斯噪声具有不敏感性的特点,实现了高斯白噪声或色噪声污染下谐波信号频率与功率谱的正确估计。仿真实验证明了该方法即使在色噪声中仍具有较高的估计精度。     

高斯噪声与窄带干扰同时抑制技术

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换（SCR）算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法——循环边带相关置换（CSCR）算法. CSCR算法将SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制. 该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用. 通过对2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声和窄带干扰.     

高阶QAM信号多普勒参数联合估计算法

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于高阶循环累积量和相位差分的多普勒频率和变化率联合估计算法。无需定时同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频率处的循环频率来估计多普勒频率,并利用基于数据辅助的相位差分方法计算变化率。详尽的Monte Carlo仿真分析了不同信噪比、数据量的多普勒参数估计性能,结果表明,算法能有效实现高斯白噪声信道下QAM多普勒参数的联合估计。     

高阶QAM信号多普勒参数联合估计算法

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于高阶循环累积量和相位差分的多普勒频率和变化率联合估计算法。无需定时同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频率处的循环频率来估计多普勒频率,并利用基于数据辅助的相位差分方法计算变化率。详尽的Monte Carlo仿真分析了不同信噪比、数据量的多普勒参数估计性能,结果表明,算法能有效实现高斯白噪声信道下QAM多普勒参数的联合估计。     

Hilbert-Huang变换应用中的预处理方法研究

为提高Hilbert-Huang变换（HHT）中瞬时频率计算的真实性和稳定性，提出了一种信号的预处理方法.该方法首先对信号作傅里叶变换，然后根据插值点数作补零处理，再进行傅里叶反变换，完成傅里叶插值功能.对傅里叶插值处理后的信号作经验模态分解（EMD）得到一组固有模态函数（IMF），计算所有IMF的瞬时频率和幅值，最终获得信号时频分布的Hilbert谱.结果表明，该傅里叶插值的预处理方法能够有效消除和抑制HHT分析中的瞬时频率波动和虚假成分产生，增强了瞬时频率的准确性，提高了HHT方法的信号分析频率，该方法能有效应用于实际信号处理的HHT时频分析中.     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

应用极性相关方法快速计算标准化互相关函数

针对工程测试中较常见的具有Ｇａｕｓｓ分布的平稳随机信号,提出一种基于极性相关方法的计算信号间标准化互相关函数的快束速算法。理论分析和实际运行都该算法可以有效缩短标准经互相关函数的计算时间,适用于在线逐点跟踪信号样本的变化。仿真实验表明该方法的可较好地用于上限截止频率为１００ｈＺ左右的Ｇａｕｓｓ分布随机信号在线相关分析。     

基于实归一化压缩循环统计量的调制识别方法

为解决传统二阶统计量在Alpha稳定分布噪声背景下失效的问题,提出了实归一化压缩函数和实归一化压缩二阶循环统计量的概念并推导其性质。在研究备择信号该类统计量的基础上,选取实归一化压缩循环谱特定频率和循环频率点处的幅度作为特征参量,利用最小误差判决分类方法实现信号调制方式的识别。仿真结果表明,该方法在Alpha稳定分布噪声和高斯噪声背景下均有良好的性能,相较于其它基于非线性变换的方法,性能相近且复杂度更低,鲁棒性更强,灵活性更好。     

色噪声下圆阵的全加权MUSIC算法

针对色噪声下多重信号分类(Mutiple Signal Classification,MUSIC)算法方位估计的不准确问题,提出一种预处理修正的全加权MUSIC算法。该算法利用估计的噪声相关矩阵对圆阵接收数据进行预处理后即可消除色噪声对方位估计的影响,然后应用修正的全加权MUSIC算法,在不需要知道信源数目的条件下就可实现目标的准确估计。仿真结果证实该方法有效。     

基于量化频域稳健音频水印算法

提出一种基于心理声学模型的频域音频水印算法。首先对音频进行MP3压缩解压，再对音频分段进行离散傅立叶变换，通过压缩前后音频功率谱的比较，然后利用心理声学模型在变换域的中低频子带域内来寻找水印嵌入位置的最佳点，水印信息的嵌入通过量化原理来完成。实验表明，该算法对一般信号处理类操作都具有较强的鲁棒性和不可听性。     

一种基于循环平稳性的 CPM 信号符号速率盲估计算法

根据循环平稳有关理论,通信信号的非线性变换频谱中存在体现各阶循环平稳性的离散谱线,谱线位置对应着信号载波频率和符号速率的线性组合,提取这些谱线可以完成信号的一些基本参数估计。通过分析CPM信号瞬时频率函数的循环平稳性,利用二次方谱与符号周期的关系,提出了一种新的CPM信号符号速率盲估计算法。实验结果证实了理论分析的正确性,并且表明该算法预处理要求低,具有较好的抗噪声性能,能够实现衰落信道下CPM信号符号速率的有效估计。     

Novel method for frequency hopping signals blind identification in the compressed domain

A novel method to blindly identify frequency hopping signals is presented in the compressed domain. The samples obtained by compressive sampling effectively maintain the structure of and the information on the original signal, so the task of identification of the original signal could be done by directly processing the sampling values. The method is based on the difference in numerical characteristic between sampling values. According to the different characteristics of the expectation of sampling values under different hypotheses, identification is accomplished by using the deviation of the actual sampling values from the expectations under the corresponding hypothesis as the criterion. Without reconstructing the frequency hopping signal itself,hopping frequencies can be estimated through a small number of measurements by the compressive sampling algorithm. Simulation results have proved that the proposed method is adequate to the environments in which the signal-to-noise ratio is higher than -2dB. Meanwhile, compared with other traditional methods, the proposed algorithm greatly reduces the amount of data, the computational complexity, and the identification time.     

时频联合分布算法中核函数的改进

分析了时频联合分布算法中核函数的作用。针对现有算法中存在的问题,提出了用简化的霍夫变换在θ-τ平面提取信号自项成分,生成一个随输入信号变化的核函数的新算法,从而把信号自项与交叉项的分离问题转化为二值图像中过定点的直线检测问题。仿真结果表明,该方法克服了现有算法的不足,在保持信号自项的幅值正确计算的前提下,很好地衰减了交叉项。     

基于AF切片与FrFT的STLFM信号检测与参数估计算法

针对基于Radon-Ambiguity变换(RAT)和分数阶Fourier变换(FrFT)的对称三角线性调频(STLFM)信号参数估计算法运算量较大的问题,在分析RAT变换估计调频斜率和STLFM信号模糊函数特征基础上提出了一种基于模糊函数(AF)切片和FrFT的STLFM信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号固定时延点AF切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT最优变换阶数,最后利用两次FrFT估计出STLFM信号的调频带宽、调频周期和中心频率等参数。整个算法只需3次FFT的计算量即可估计出STLFM信号的所有参数。仿真实验表明了该算法能实现STLFM信号参数的快速有效估计。