18位高精度音频Σ-ΔDAC设计

采用基于过采样Σ-ΔDAC调制技术设计的音频D/A转换器,对量化噪声进行有效整形,提高了分辨率和带内信噪比(SNR)。重点对Sigma-delta设计进行了详细分析,给出了有关电路结构和仿真结果。芯片已在TSMC 0.18μm CMOS工艺上流片成功,在工作频率6.144MHz时动态范围达128.6dB,信噪比109.5dB,总谐波失真达-117.2dB。     

强噪声环境下自适应语音端点检测算法

本文在分析基于短时能量的语音端点检测算法局限的基础上,引入短时信噪比SNR估计方法,并设计自适应的判决门限,提出一种自适应语音端点检测算法.通过对平稳高斯白噪声环境下信噪比从-10dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验表明,所提方法能更为准确地检测到语音的端点.     

低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器

提出一种具有低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器设计方法.常规的旁瓣抑制滤波器通常以峰值旁瓣最低为设计目标,未考虑信噪比损失的控制.本设计先给出了滤波器信噪比损失的表达式,在设计目标函数时考虑了信噪比损失,按加权失配滤波法得到显式的滤波器系数迭代关系式.该方法适用于二相码、多相码、LFM信号和NLFM信号.对于LFM信号,在信噪比损失相同(均为1.4 dB)的情况下,本方法所得滤波器较之常规的频域加窗法,峰值旁瓣低5 dB以上;而在峰值旁瓣电平相近的情况下,信噪比损失只有1 dB.     

应用于超高频阅读器的相关解调器设计

在分析RFID系统接收数据的特征的基础上,提出一种基于相关操作的数字解调器设计.该解调器可对低信噪比且具有较大频偏的接收数据完成频偏估计并进行解码.仿真结果显示,该解调器可对信噪比≥6dB、频偏＋/-22%之内的数据进行正确解调,FPGA测试结果表明,应用该解调电路后阅读器和标签的通讯距离可达4米以上.本文采用的设计思想亦可拓展到除RFID系统外其他低接收信噪比、大频偏信号的接收机设计中.     

互相关与阻尼比扰动混沌系统结合的检测方法

文章基于互相关检测方法和阻尼比扰动Duffing振子检测系统的检测原理,提出了互相关与阻尼比扰动Duffing振子检测系统相结合的一种新检测方法。文中利用新检测方法在白、色噪声背景下对方波信号进行检测,仿真结果表明新检测方法的信噪比明显优于单独采用互相关检测方法或阻尼比扰动的混沌检测方法的信噪比,分别为-43.4dB、-42.1dB和-40.5dB。     

基于CORDIC算法的FFT处理器设计

采用CORDIC算法和无乘法器的蝶形运算操作,建立Matlab函数模型.合理选择迭代级数和运算数据位宽,设计一种新的高信噪比快速傅里叶变换(FFT)处理器.在最优化设计中,信噪比可以达到88 dB,在加入溢出保护设计后,硬件实现的信噪比可以达到80 dB,功耗减少20.63％.仿真结果表明,该处理器具有芯片面积较小、精...     

混沌背景下基于神经网络的微弱谐波信号检测

欲得到淹没于强噪声背景中的弱信号,提出一种基于径向基函数网络的检测方案.利用网络最优化结构对重构后的采样序列训练集相空间进行非线性拟合,进而预测验证集.对预测误差作功率谱分析可获得背景噪声有效抑制后的弱谐波信息.仿真检测分别在Lorentz、Duffing和Logistic混沌背景及白噪声条件下进行,最低检测信噪比分别可达-36 dB、-36 dB、-15 dB.     

基于混沌相平面变化的微弱信号检测

针对超低信噪比条件下信号难于检测这一问题,提出了一种基于Duffing振子的微弱信号检测新方法,采用梅尔尼科夫函数给出了系统出现混沌状态的阈值,分析了Duffing振子动力学系统随参数变化的特性,研究了系统在临界参数附近变化时会出现混沌到大周期相变的特征,并根据此特点设计了一种微弱信号检测模型;理论分析和仿真实验都表明,提出的检测方法对任何零均值噪声具有免疫力,对正弦信号参量变化极为敏感,且可以准确检测出信噪比低达-49.5dB的微弱正弦信号.     

北斗B3I信号捕获方法的研究与实现

针对北斗导航系统B3 I频段信号捕获计算量大、速度慢的难题,提出具有码相位检测和频偏估计的自适应捕获方法.利用本地伪码检测接收序列码相位,采用扫频方法进行频偏估计.扫频过程中自适应改变本地伪码编号,累加时长和扫频步长,从而帮助终端优先捕获信噪比高的卫星信号.理论分析和仿真表明,该方法在信噪比大于-25 dB时只需7次扫频即可达到100％的捕获概率.信噪比在-40 dB至-25 dB之间时,累加时长自适应增大,捕获概率仍然维持在100％.总之,该算法总是以最小计算量尝试捕获质量最优信号,恶劣环境下仍能可靠捕获,符合导航终端信号搜索要求.     

基于小波分解的无线电引信目标识别

多普勒无线电引信目标识别的传统的方法是利用多普勒信号的幅值和增幅速率等特征进行目标信号识别.为使无线电引信在强背景噪声干扰的情况下能够正确地识别目标,就需要采取有效的信号处理方法识别目标.文中根据无线电引信回波多普勒信号功率主要集中在低频部分的特点,对淹没在噪声中的无线电引信回波信号进行小波分解,提取在不同频带内信号能量作为特征,用Fisher判别方法对目标进行检测.针对不同信噪比,对某典型无线电引信回波信号进行定量研究,从仿真结果可以得出该文方法能处理信号的信噪比达-7dB,表明该方法是有效的.     

基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力,提高系统的信噪比,提出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的RBF神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律,建立混沌系统的RBF神经网络单步预测模型,改进了网络的学习算法,利用RBF神经网络对输入扰动的敏感,预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Lorenz流和实际舰船辐射噪声信号中的信号检测进行计算机仿真实验,验证了算法的有效性和可行性,并且实验表明信噪比最低达-40dB时,仍能有效检测出信号。     

高性能罗兰-C接收天线设计

为了提高罗兰-C磁天线的接收能力,设计了一种顺接串联多层线圈的磁天线。理论推导了顺接串联多层线圈磁天线的信噪比和灵敏度,最终设计的磁天线大小为150 mm×150 mm。远场测试接收到了较高信噪比的罗兰-C信号,在相同信号调理电路条件下,与单层单组线圈的磁天线相比,顺接串联多层线圈的磁天线接收到3.47 V的电压信号,且信噪比高达30.87 dB,灵敏度和信噪比分别提高了82.42%和63.20%。顺接串联多层线圈磁天线提高了罗兰-C磁天线的灵敏度和信噪比,对罗兰-C系统在定位方面的应用具有重要意义。     

磁致伸缩位移传感器回波信号滤波器设计

滤波器单元是磁致伸缩位移传感器回波信号调理的关键电路,关系到位移量检测的准确获取和后续数字化处理.通过对纯Ni波导丝所产生回波信号的检测和频率等特性的分析,设计了基于MAX275芯片的四阶带通滤波器,并与采用二阶巴特沃斯低通滤波器的回波信号滤波放大性能进行了对比研究.结果表明:该滤波器的合理设计不仅可以有效抑制噪声和干扰信号,提高信噪比达10.2 dB,同时也可以减轻剩磁现象等于扰因素对有用信号的影响.     

数字跳频快速同步方案设计与FPGA实现

本文设计了一种全数字高效的跳频同步方法,详细介绍了其基于FPGA硬件平台的实现方案.此方案采用了快速出局捕获和计数跟踪的方法,并用Verilog HDL进行电路描述.后仿真验证表明,在信噪比为-12dB的情况下仍能在短时间内达到精确同步.该方案具有抗干扰能力强,捕获时间短,结构简单等优点.在跳频通信中具有广泛的应用前景.     

一种反馈DAC优化技术

介绍了一种采用模拟电流自校正与数字加权平均(DWA)双重优化方法的电流舵DAC,在此基础上,根据文献设计了用于无线通讯的Sigma-Delta调制器,该调制器采用单环三阶结构,量化器采用4位9级量化器.在64MHz时钟频率,3.3V电源电压驱动下,Spectr仿真显示,采用该优化电流舵DAC的调制器达到79.6dB的信噪比和2MHz的信号带宽.与传统的单纯采用DWA和模拟校正技术的调制器进行比较,此调制器的信噪比比采用DWA技术提高68dB,比采用模拟校正技术提高16.3dB,同时比文献中的调制器提高7.6dB.从而说明,采用DWA和模拟校正混合优化技术改善反馈DAC的性能可进一步提高系统性能.     

组合型幂指函数三稳态随机共振微弱信号检测

在强噪声背景下,针对微弱信号的检测和提取困难的问题,在经典的双稳态系统模型基础上,结合Gaussian Potential模型提出了一种新的组合型幂指函数的三稳态系统模型。首先,构造组合型幂指函数的三稳态系统模型,通过调节系统参数进行数值仿真,验证新型的三稳态系统模型能够产生随机共振现象;其次,以输出的平均信噪比（SNR）作为测度指标,结合人工鱼群智能算法进行相应参数寻优,使得组合型幂指函数的三稳态系统输出信噪比最大,从而达到随机共振现象。轴承故障诊断实验分析中,在输入信噪比为-25.8 dB条件下,分别通过双稳态系统和组合型幂指函数的三稳态系统得到的输出信噪比分别为-13.1 dB和-8.59 dB,说明组合型幂指函数三稳态系统性能优于双稳态系统性能。     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

基于CLDNN的调制信号识别方法

调制信号的识别在军用的电子战和民用的智能化无线通信中占有重要的地位,针对现有识别方法识别种类少、整体识别率不高和需要预处理等缺点,设计一个CLDNN端到端深度神经网络.该网络无需人工干预或数据统计,自动提取特征并进行多类调制信号类型识别.实验结果表明,该方法能够同时识别11种信号的调制方式,在低信噪比下识别效率相比现有方法有所提升,当信噪比在-4 dB以上时,整体识别精度达到94％以上.     

一种提高脉冲雷达接收机干扰抑制力的新方法

针对短波脉冲雷达接收机高灵敏度和高信噪比的性能要求,在射频前端设计了一个提高接收机干扰抑制力的预选滤波器,给出了基于电调谐变容二极管的二级LC串联谐振实现滤波的设计方案,详细阐述了设计原理及方法,讨论了变容二极管温漂对滤波器特性的影响,提出一种滤波器自校解决温漂的新方法.测试结果表明,该滤波器系统实现了频率跟踪,可工作在1 MHz～30 MHz,插入损耗小于2.3 dB,对带外干扰抑制能力可达29 dB,提高了接收机灵敏度及信噪比,在电离层扰动探测中得到了很好的应用.     

基于稀疏分解的阵列幅相误差自校正

针对现实条件下普遍存在的阵元通道幅相误差对波达方向DOA(Directions of Arrival)估计的影响,提出一种新的阵列误差自校正方法.该方法对接收信号进行稀疏分解,结合遗传算法寻优,可以精确估得信号源的波达方向,同时估计出各阵元的幅相误差值.该方法适用于任意阵列形式,在小于0 dB信噪比的情况下也能保持较好的估计准确性.计算机仿真验证了方法的有效性.