利用DFT和迭代校正的正弦信号频率估计算法

对电磁信号的频率估计广泛应用于通信、雷达、导航和电子对抗等领域。针对正弦信号的频率精确估计,本文提出了一种利用DFT和迭代校正的频率估计算法,并与现有三种基于DFT的频率估计算法进行了性能仿真对比,分析结果表明,新算法的频率估计性能明显优于其他三种算法,可以得到非常逼近CRLB的频率估计值,迭代校正5次时,频率估计的RMSE距离CRLB不到0.07dB,而且没有估计误差平层,算法估计精度高,对频率的取值范围不敏感,性能稳定,迭代校正的复杂度较低,具有很好的应用价值。      

一种迭代正弦频率估计硬件实现研究

 本文提出了一种基于迭代算法的八通道滤波器组单频正弦信号频率估计方法,该算法的基本思想是利用频域重叠的多通道滤波器来实现大的频率估计范围,同时提高单通道内的信噪比;还对滤波抽取后的数据进行迭代,这样即使采用运算量最小的不加权线性预测算法也能实现高精度测频,并采用FPGA实现了该算法,最后数值仿真结果证实所提算法的优异性能.     

改进型高速高精度CORDIC算法及其在DDFS中的应用

提出了一种新的选择迭代式高速高精度CORDIC（COrdinate Rotation Digital Computer）算法.基于表驱动法缩小目标旋转角度,通过改进的基本角度选择方法旁路不必要的迭代;并以移位和减法实现幅度校正,减小硬件资源消耗.设定角度误差小于10^-5rad时,迭代次数减小至7次以下.在DDFS（Direct Digital Frequency Synthesizer）的应用中,利用区间压缩技术在Xilinx的FPGA中实现20位定点小数电路设计.仿真及实测结果表明,该算法幅度误差小于2×10^-5,输出延时不大于43.5ns,同时硬件资源消耗不增加.     

一种新的极高精度的T_IIN频率估计内插算法

针对多普勒条件下接收端复信号的频率估计难的问题,研究了一种基于离散傅里叶变换与迭代频率估计的内插综合算法.区别于经典的内插算法,新算法在迭代频率内插算法基础上充分利用复数快速傅里叶变换结果的实虚部值,并通过最大峰值频谱和相邻两侧谱线以极高精度内插估计出复信号的频率参数.仿真结果分析表明,在二次迭代条件下信噪比为-10 dB时,该算法估计均方根误差仍能逼近克拉美-罗限的1.0021倍.该算法在同等条件下比经典的Rife、Quinn和IIN算法具有更高的准确性、稳定性和可靠性.     

单音干扰下OFDM系统中频域迭代干扰消除算法

针对正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统受单音干扰问题,提出了一种有效的频域迭代干扰消除算法。所提算法首先在频域对干扰进行准确估计和重构,然后进行干扰消除。为实现更准确的干扰频率粗估计,提出了新的结合补零内插的频谱波峰搜索方法,有效地避免了干扰位于两子载波之间时频谱泄露导致的谱峰错判。干扰频率精确估计综合采用频率转化、低通滤波、加权相位平均算法迭代实现,估计误差在每一次迭代中减小。仿真结果表明:对于-20dB以上的干信比,所提算法能保证干扰参数的精确估计,使系统达到没有干扰时的误码率性能。      

BICM-OFDM系统中基于叠加导频的迭代信道估计

传统叠加导频算法应用在正交频分复用系统中存在信道估计精度差的缺点。针对比特交织编码调制（BICM）联合正交频分复用（OFDM）的系统（BICM—OFDM）,提出一种利用叠加导频的迭代信道估计算法。该算法充分利用了均衡器的反馈信息,分两步进行。首先,导频信号叠加在发送信号上,接收端采用一阶统计量进行初始信道估计;然后利用均衡器的硬判决反馈信息,在信道估计与均衡之间进行信息交换,通过迭代的方式提高信道估计精度。在短波宽带信道下的仿真结果表明,与传统叠加导频算法相比,新算法经过二次迭代可有效提高信道估计精度和系统误码率性能。     

采用局部特征尺度分解的跳频信号参数盲估计算法

针对现有跳频信号参数盲估计算法存在时间分辨率和频率分辨率矛盾这一问题,提出了一种基于局部特征尺度分解的跳频信号参数估计新算法。该算法将跳频信号迭代地分解成若干个内禀尺度分量并进行降噪处理,然后对其最大瞬时幅度进行小波变换和傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳变时刻和跳频周期,最后根据得到的跳变时刻和跳频周期可以进一步估计出跳频频率集。该算法不受时频不确定性原理的影响,能够在未知先验知识的条件下估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率集。最后通过仿真验证了算法的有效性。      

二维谐波频率估计的高精度稳健迭代算法

本文运用基于两阶段的稳健迭代算法考虑了加性噪声中二维多分量谐波频率参数的估计问题。可以证明该算法仅需要三次迭代就能达到收敛,且最终估计量达到和最小二乘估计（LSE）相同的收敛速度以及估计方差达到Cramer-Rao下界。由于基于统计量的迭代估计充分利用了谐波模型的内在特性以及噪声分布特性,所以仅需要三步迭代就达到收敛,因而使得算法计算量很小且稳定,另外还可以证明三步迭代之后的估计量为二维谐波频率的无偏以及一致估计。本文证明了[9]中的单分量模型下的迭代算法可用于多分量情形下的估计,并且本文所采用的频率参数的平行估计方式避免了[9]中逐个估计方式下前一个已估计频率对分量对后一个要估计频率对分量的影响。最后模拟实验证实了估计的无偏性和一致性以及估计量在中样本情形下具备很高的估计精度。      

基于 System Generator的测频算法快速实现

超宽带接收机系统需要对工作频谱范围进行全景扫描来确定信号的载波频率,而载波频率的估计算法有很多,本文根据通信信号的特点选择了性能良好的频率居中法,详细介绍了算法的模型搭建过程,并利用Xilinx集成设计工具System Generator将其在FPGA上实现。仿真及硬件测试结果表明,在中等信噪比（10 dB）情况下,测频结果误差较小。该设计具有较好的实用性。     

一种改进的LTE下行系统信道估计算法

基于3GPP长期演进（LTE）下行链路系统,在比较了现有几种不同信道估计算法的基础上,提出了一种适用于LTE下行系统的时频二维联合维纳迭代滤波信道估计算法。具体步骤如下：首先,采用基于奇异值分解（SVD）的线性最小均方误差（LMMSE）算法在频域进行维纳迭代滤波;然后,再利用频域估计出来的值在时域进行一次维纳迭代滤波。仿真结果表明,该算法能够有效地改善信道估计的误比特率（BER）性能,与传统的方法相比,性能更加接近于理想信道估计,同时也没有显著增加算法的运算复杂度。     

一种适用于宽带无线城域网实时业务的分组调度算法

对宽带无线城域网（WMAN）而言,分组调度算法是保证用户服务质量（QoS）、平衡用户间公平性的关键。在研究比例公平调度算法（PF）算法与修正的最大加权时延优先算法（M-LWDF）的基础上,一种新的适用于宽带无线城域网实时业务的分组调度算法被提出,此算法引入了新的衡量服务队列负载的信息,能够实时地更新状态参数,提高了系统性能。仿真结果表明,此算法在保证系统吞吐量的同时,比M-LWDF算法具有更好的时延特性和公平性。     

一种新的变步长ELMS算法在噪声抵消中的应用

为了寻求高效快速的自适应算法,在ELMS算法基础上,提出了一种用均方误差和误差的相关性来调节步长的混合变步长ELMS（MVSS-ELMS）算法。该算法符合步长调整原则,并在抗噪性、有效性方面有了很大改善,同时具有比传统的LMS,ELMS算法收敛速度快,稳态失调小等优点。计算机仿真结果表明,新算法在自适应噪声抵消中的综合性能优于LMS及ELMS算法。     

基于子空间和小波降噪的盲信号干扰抑制算法

卫星通信信号十分微弱,信噪比的改善以及抗干扰能力的增强对于信号的正确接收具有至关重要的作用。提出了一种星上干扰抑制方案和一种基于子空间和小波降噪的盲分离干扰抑制算法,对提出的算法在单音、多音、窄带噪声以及宽带噪声干扰下进行了误码性能仿真。结果表明,该算法克服了传统基于前置小波降噪的盲分离算法在干信比大于30dB时性能恶化的问题,提高了抗高斯白噪声性能。     

上行多用户MIMO系统的功率控制

多用户多输入多输出技术会带来系统干扰噪声比变大。功率控制技术可以很好地抑制小区间干扰和提高扇区吞吐量。首先介绍经典功率控制方案,在此基础上提出改进,以降低系统平均IoT值并保证5%边缘用户频谱效率。通过仿真,给出了用户功率调整参数,在系统吞吐量和小区干扰水平之间取得最佳折中。     

基于时间估计的动态频谱接入算法

基于先验知识模型,设计了基于信道剩余空闲时间估计的动态频谱接入算法：每个次用户根据感知历史维护信道剩余空闲时间的估计向量并周期进行更新,每个时隙开始时次用户选择剩余空闲时间估计最大的信道接入。对动态频谱接入算法的适应性问题进行了分析,并求得了次用户的最优传输时间长度。仿真结果表明,在给定的参数下,新算法的信道利用率比其他算法提高约5%-10%,同时对主用户的干扰保持最低。     

连续相位调制信号的信噪比估计

针对连续相位调制（CPM）信号信噪比估计子空间分解算法运算量较大和最大似然估计（MLE）算法信噪比小于0dB时精确度差的问题,提出了一种精确度较高的快速算法。该算法是对常用的最大似然算法的改进,利用接收信号的统计和互相关特性,无需获得信号的初始相位,便可快速准确地估计出信号的信噪比。信噪比在-20dB～20dB之间时,估计误差小于1dB。MATLAB和FPGA仿真验证了该算法的有效性。     

基于UKF的反辐射导弹对移动辐射源的跟踪

传统的反辐射导弹打击的是地面固定雷达,目前正在研制的第三代反辐射导弹已经将预警机等移动辐射源作为打击目标,对目标精确打击的前提是对目标的精确跟踪。针对这一具体问题,选用UKF算法这一较新的非线性估计方法对目标的盘旋运动进行跟踪,此外,还从精度、收敛性、计算量等方面对UKF算法与EKF算法进行了比较。仿真结果显示：当初值和参数存在偏差时,UKF算法比传统的EKF算法具有明显的优势。     

压缩感知理论在OFDM稀疏信道估计中的应用

结合压缩感知(CS)理论,针对OFDM系统信道稀疏的特性,采用一种新的方法进行信道估计——可压缩采样的匹配追踪算法(CoSaMP),它本质上是一种贪婪算法,利用比较少的导频获得较好的信道估计性能,提高频谱资源利用率的同时,运算速度更快。详细地介绍了CoSaMP的算法原理及步骤,并将它与正交匹配追踪算法(OMP)和匹配追踪算法(MP)的性能进行了比较和分析。通过理论分析和实验仿真,证明了CoSaMP算法的有效性。     

基于SCKF的OFDM信道估计算法研究

正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径、频带利用率高的优点,但随着传输距离的增加,信道条件的恶化,以及多径、多普勒频移影响的加剧,OFDM系统的通信传输变得愈加困难,因此研究有效的信道估计算法具有重要的现实意义。针对这些问题,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的信道估计方法,通过对OFDM子载波的信道响应进行递推,可实现OFDM系统信道的精确估计;仿真实验表明,与传统最小平方(LS)信道估计算法、离散余弦变换(DCT)信道估计算法相比,新算法具有更好的抗噪声性能。     

快时变OFDM系统中非采样间隔信道的信道估计

摘要：在快时变环境下的OFDM（orthogonal frequency division multiplexing,正交频分复用）系统中,针对非采样间隔信道CIR（channel impulse response,信道冲击响应）能量泄漏和ICI（inter-carrier interference,子载波间干扰）的问题,提出了一种基于分数抽头信道近似的复指数基扩展联合反馈离散傅里叶变换信道估计算法。该算法首先根据基于分数抽头信道近似的复指数基扩展模型计算信道参数,再根据该信道参数计算出快时变环境下OFDM系统的ICI系数,然后将初次消除ICI的信号作为反馈进行离散傅里叶变换,进一步消除噪声和ICI。该算法在一定程度上抑制了CIR能量泄漏,消除了ICI和噪声,有效地近似了实际信道。仿真结果表明,该算法在误比特率和信道均方误差方面均有明显提高。