基于高阶循环累积量的QAM载波频率估计

利用通信信号的循环平稳特性,通过对QAM信号高阶循环累积量的研究,提出了一种基于高阶循环累积量的星形和方形QAM载波估计算法。并且对该算法进行了理论分析,仿真结果证明,该算法的正确性和有效性。     

基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于改进的高阶循环累计量的载波估计算法研究

为了完成对MPSK (M=2,4)调制信号的载波估计,采用了周期图法与循环累积量结合的方法,获得了对MPSK调制信号载波精确的估计的效果,具有算法简单、估计精度高的特点.     

一种基于高阶累积量的近场源距离、频率和方位联合估计算法

本文提出了一种基于高阶累积量的近场源距离、方位及频率三维参数联合估计方法,该方法利用构造的累积量矩阵的特征分解获得信号子空间,三维参数估计分别由构造的矩阵的特征值直接估计得到,算法计算简单而无需任何搜索且适于任意高斯噪声环境,与现有的方法相比,本文算法由于无需利用阵列的中心对称结构,因而有效的避免了阵列的孔径损失.最后,计算机仿真实验验证了算法的性能.     

频率选择性衰落信道下OFDM子载波数盲估计

提出了一种在频率选择性衰落信道下的基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波数盲估计方法,扩展了该方法的适用范围,并进行了理论推导和试验仿真。结果表明OFDM信号的特定高阶循环累积量仅在子载波位置存在,通过检测循环频率的个数可以估计出子载波数。高阶累积量具有良好的抗噪性能,在低信噪比下具有良好的估计性能。     

基于累积量的杂波多卜勒频率估计

利用相关函数ｒＹ（１）估计杂波多卜勒频率是一种工程上易于实现且常用的频率估计方法。在双模杂波情况下，这种频率估计方法在其在偏性而性能严重下降。本文在一种常见的双模杂波模型假设下，研究了一种基于四阶累积ｋ４ｙ（１）的非高斯杂波多卜勒频率的无偏估计方法，该方法利用ｋ４（１）所对应的所有非冗余四阶累积量元素的加权和，从而明显降低了估计方差。     

一种基于高阶累积量的信号频率和到达角联合估计算法

该文研究了一种基于高阶累积量的信号频率和二维到达角联合估计算法。在分析了数据模型和M.C.Dogan等人提出的算法VESPA之后,本文给出了PRO-ESPRIT方法求解的VESPA.这一方法继承了高阶累积量抑制色高斯噪声的能力以及阵列虚拟扩展能力,用M个阵元的阵列可以分辨M1个空间信号,同时还可以实现信号频率和到达角的联合估计。数值仿真结果证实了算法的有效性。     

基于高阶循环累积量的SQAM信号调制识别算法

该文利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内构造信号分类特征,提出了一种基于高阶循环累积量的调制识别算法,实现对SQAM信号分类。算法对载波频率偏差、时延和相位旋转具有稳健性,并可在多信号环境且存在载波频偏的情况下实现对感兴趣信号的识别。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于循环谱和高阶累积量的联合模式识别方法

为完全识别当前卫星通信采用的主要调制方式,结合循环谱和高阶累积量两种信号调制识别方法的特点,提出了一种联合识别算法。该算法将循环谱特征加入到高阶累积量识别法中,联合多种特征参数判决构建识别器,首先利用循环谱完成ASK、FSK、PSK信号的类间识别以及FSK信号的类内识别,在此基础上利用高阶累积量方法完成FSK、PSK信号的类内识别。仿真结果表明,该算法能够完全区分卫星通信中主要的调制模式{ASK、2ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK},在信噪比高于5 d B时识别率达88%以上。     

基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法

通过对近场通信波达方向准确估计,提高目标信源的定位能力.传统方法中对近场源通信信源的波达方向估计采用多普勒估计方法,由于近场通信的空间信源为窄带信号,多普勒估计会导致DOA估计频谱失真.提出一种基于高阶累积量的近场通信波达方向估计算法.采用均匀间隔线列阵构建近场通信的信号模型,进行近场源目标特征构建,提取近场源通信信号的斜度和峰度等特征,采用高阶累积量特征提取方法,分别求得对应近场通信信源的方位角、频率和距离三维参数,使得每个信源的参数自动配对,提高了近场通信DOA波达方向估计的效率和精度,实现近场源通信信号的波达方向估计算法改进.仿真实验结果表明,采用该方法进行近场方法波达方向估计的精度较高,对信源方位的定位准确,性能优越于传统方法,在近场通信中具有较好的应用价值.     

基于累积量的时差频差联合估计算法

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计（TDOA/FDOA）算法,分析了噪声相关性对二阶累积量和四阶累积量的时差频差联合估计算法的影响。仿真结果表明,这一方法是切实可行的。     

基于循环谱包络的扩谱直序信号的码片时宽、载频、幅度估计

扩谱直序信号是二阶循环平稳信号，其循环谱幅度包了信号的码片的时宽、载频、幅度等信息，通过分析，文中提出利用非零循环频率处谱峰的位置与大小估计这三个参数的算法，算法不需要伪随机码序列和信号参数等先验信息，可实现对信号参数的盲估计；对参数的估计是非零循环频率上进行两个一维搜索，很大程度避免或减小了平稳噪声和干扰的影响，适用于低信噪比情况，且避免了多维搜索；文中还分析了算法的实现条件，并通过仿真实验对估计算法性能进行评估。     

循环前缀中插入四元序列的频偏估计研究

研究了一种在循环前缀中插入四元序列的载波频偏估计方法。由于在循环前缀中添加的四元序列自身携带的相位信息丰富,因此可以利用其这一特点完成对载波频偏的估计。该方法实现简单,且不限制特定的调制方式,在基于循环前缀的OFDM系统上稍加改进即可实现本系统的设计,降低了系统实现的复杂度。通过仿真表明在信噪比大于16 dB并且序列长度较短时,所提算法即可以满足系统对载波频偏估计的要求。     

一种基于二倍钟采样的OFDM载波偏差估计算法

本文从OFDM信号的二倍钟采样出发,给出了一种载波偏差估计算法,该算法直接利用时域信号的采样来估计载波偏差,克服了频域实现算法受载波偏差影响大的缺点,使得算法在不同的载波偏移下具有相同的估计精度,载波偏差估计范围大,同时该算法充分利用信号的有效能量,估计精度高,优于采用循环前缀的算法;论文同时给出了算法性能的理论分析和计算机仿真结果.     

基于时域平滑循环周期图的直扩信号载频估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的特点,将其建立为循环平稳模型。利用循环谱分析的方法估计了低信噪比下DS-SS信号的载波频率。利用时域平滑循环周期图估计了循环谱密度函数,在循环谱密度函数的数字实现过程中,研究了有限采集数据条件下数据截短点数对循环谱的时域平滑周期图估计性能的影响,分析了经过时域平滑后的DS-SS信号载频估计精度。最后,仿真实验验证了算法的有效性。     

OFDM同步跟踪阶段的频偏估计算法

ＯＦＤＭ对栽频偏差是很敏感的，因此不仅在同步的捕获阶段，而且在同步的跟踪阶段，精确的频偏估计是很重要的。文献［３］提出了一种简化的相干判决反馈的迭代算法来估计同步跟踪阶段的载频偏差，对于１２８个子载波、ＱＰＳＫ调制的ＯＦＤＭ系统，在多径衰落信道下，当频偏小于子载波间隔的１５％时，频偏估计的标准方差小于１％，但是这个结果是在假设信道频率响应、定时偏差、载波相位等参数已知的条件下取得的，而当这些参数的估计存在误差时，由仿真结果可看出，频偏估计性能恶化了，因此，提出了采用差分判决反馈的频偏估计算法，虽然只能估计小于子载波间隔 ８％的频偏，但差分判决反馈算法不需要知道信道的参数，由于在同步跟踪阶段，频偏一般都较小，因此采用差分判决反馈算法可以很好地估计出同步跟踪阶段的频率偏差。     

基于高阶累计量的红外图像弱小点目标检测

提出了一种检测大地背景下弱小点目标的新方法.利用三阶以上的高阶累计量恒等于零,即对于高斯随机过程\     

一种数据辅助的载波频差估值算法

在许多频率估值算法中,估值范围和估值精度是难以同时兼顾的一对矛盾。本文通过对这一问题进行分析,提出了一种具有高性能和低复杂度的估值算法。仿真结果表明,对于数据辅助的ＢＰＳＫ,在Ｅｂ／Ｎ０＞ ０ｄＢ时,本算法的频差估值范围为符号速率的±４０％ ,估值方差接近克拉美—劳界（ＣＲＢ）,与文献［２］提出的算法相比,在相同的性能下,其硬件实现代价减小了３～５ 倍     

Alpha稳定分布噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法

针对Alpha稳定噪声下时频重叠信号载波频率估计困难的问题,该文提出一种Alpha稳定噪声下时频重叠信号的载波频率估计方法。该方法首先提出时频重叠信号的广义四阶循环累积量的定义,然后检测离散谱线所对应的广义四阶循环累积量幅度谱的循环频率,进而估计出各个信号分量的载波频率,最后进行渐近性的理论分析,证明了该估计方法是渐近无偏和一致的。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声下,该方法具有良好的估计性能和稳健性。