基于互模糊函数的宽带信号时差估计

提出了一种新的高精度时差估计算法。传统的直接互相关测时差法,在低信噪比时的测量精度较差,不能满足高精度估计的要求。这种基于互模糊函数的算法与传统的直接互相关法相比,更适用于低信噪比情况下的时差估计。     

基于互模糊函数的宽带信号时差估计

提出了一种新的高精度时差估计算法。传统的直接互相关测时差法，在低信噪比时的测量精度较差，不能满足高精度估计的要求。这种基于互模糊函数的算法与传统的直接互相关法相比，更适用于低信噪比情况下的时差估计。     

基于谱相关的直扩信号载频及伪码速率估计技术

将谱相关理论应用到直接序列扩频信号的关键参数估计中，针对BPSK调制的直扩信号，分析了其谱相关密度函数的特征，提出了基于集平均的谱相关估计算法。该算法在非零循环频率上搜索特征谱线，从而在较低信噪比下完成对直扩信号载频和PN码速率的估计。最后通过仿真验证了该算法的性能。     

一种基于分类搜索的Gold误码修正算法

扩频系统侦察对抗时,在低信噪比下估计得到的扩频码存在严重误码,会影响信号解扩解调质量.通过Gold码与其对应m序列优选对的基本特性结合互相关函数特征,提出了一种严格的Gold码分类,并得出一种基于分类搜索的误码修正算法,通过比较待测Gold码与各类样本Gold码互相关函数的三值分布特性,可以快速搜索准确定位到正确的Gold码,实现误码完全修正.当Gold码的误码率不高于11%时,算法可实现对误码的完全修正,能有效降低扩频信号盲处理的信噪比门限.     

基于小波阈值去噪和共轭模糊函数的时频差联合估计算法

为了解决二阶互模糊函数对相关噪声处理的局限性问题,以及基于四阶累积量的联合估计算法的运算量大的问题,该文利用小波阈值去噪方法结合非圆信号的特性,提出一种新的时频差联合估计算法。该方法首先对接收信号进行小波阈值去噪,然后构造共轭模糊函数,最后再进行2维搜索,得到时差和频差参数。仿真实验给出不同信噪比下的参数估计结果,得出这种算法能抑制相关噪声,又能相对降低运算复杂度,并且在较低信噪比下也能做出准确估计。     

一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法

非合作条件下直扩信号感知问题一直是通信对抗领域研究的热点，传统的感知方法在低信噪比条件下性能下降严重。为有效提升直扩信号感知的性能，提出了一种基于改进残差神经网络的直扩信号感知方法。首先，通过广义互相关算法，快速提取直扩信号的相关峰特性；然后，以残差神经网络为基础，融合注意力机制，建立网络模型，分析识别抽象特征；最后，在仿真的数据集中进行实验验证。结果表明，相较于时域自相关法、卷积神经网络法等，所提方法具备更好的感知效果，能够在信噪比为-16 dB的情形下有效地感知直扩信号。     

基于周期模糊函数理论的信噪比估计

周期模糊函数表示周期调制连续波信号的时延-频偏平面的相关,不同的信号具有不同的周期模糊函数。针对雷达中频信号的信噪比估计,提出了基于周期模糊函数理论的信噪比估计方法。根据信号和噪声在周期模糊函数中的不同位置具有不同的表现特征,推导了在高斯白噪声背景下基于周期模糊函数的信噪比估计公式,给出了实现算法,同时和其他信噪比估计算法进行了对比仿真分析。结果表明,基于周期模糊函数的信噪比估计方法,特别是对低信噪比情况下,估计精度高,算法简单,易于工程实现。     

长时间相干累积算法研究

依据现有双星时差频差无源定位体制的原理和特征,针对长时间积分条件下的时差频差联合估计问题,分析了到达时差与到达频差随时间的变化规律及其对互模糊函数计算的影响。综合采取滑动时延调整和相位补偿措施,跟踪时差的线性变化,并抵消时延滑动引起的相位跳变,实现长时间积分下的相干累积。提供了详细的理论依据和仿真结果,说明了改进后的算法在提高互模糊函数的相关输出信噪比,增强微弱信号检测能力的优势。     

谱相关理论用于直接序列扩谱信号的检测与估计

本文论述了谱相关理论在直接序列扩谱信号的检测与估计中的应用，提出了利用谱相关函数法与集平均算法相结合的方法来实现对低信噪比直接序列扩谱信号的检测及其载频与伪码速率的估计，并利用相关处理方法来估计的伪码周期，信息码序列及伪码序列，通过计算机模拟证实了该方法的有效性。     

加权空间平滑TLS-ESPRIT算法性能分析

针对常规TLS-ESPRIT算法不能处理相干信源测向的问题,在空间平滑TLS-ESPRIT算法的基础上,提出了加权空间平滑TLS-ESPRIT算法。通过对原始阵列进行特殊结构的子阵划分,直接利用子阵输出的自相关和互相关信息求得加权矩阵,充分利用阵列输出的自相关和互相关信息,提高了信号子空间与噪声子空间的正交性,从而实现相干信源的解相干。仿真结果表明,新算法在不同信噪比和快拍数下,都优于空间平滑TLS-ESPRIT算法,对相干信号的DOA估计具有更好的处理效果。     

Multipath channel identification by using global optimization in ambiguity function domain

A new transform domain array signal processing technique is proposed for identification of multipath communication channels. The received array element outputs are transformed to delay-Doppler domain by using the cross-ambiguity function (CAF) for efficient exploitation of the delay-Doppler diversity of the multipath components. Clusters of multipath components can be identified by using a simple amplitude thresholding in the delay-Doppler domain. Particle swarm optimization (PSO) can be used to identify parameters of the multipath components in each cluster. The performance of the proposed PSO-CAF technique is compared with the space alternating generalized expectation maximization (SAGE) technique and with a recently proposed PSO based technique at various SNR levels. Simulation results clearly quantify the superior performance of the PSO-CAF technique over the alternative techniques at all practically significant SNR levels.     

一种新的扩频信号信噪比估计算法

对经典扩频信号信噪比(SNR)估计算法进行分析,提出了一种新的适用于扩频通信系统中频扩频信号信噪比估计算法。该算法在时域估计信号总功率,频域估计噪声功率,时频结合估计出中频扩频信号SNR。在加性高斯白噪声(AWGN)信道下,Matlab仿真结果表明该算法估计精度高,估计范围广及估计下限低。     

结合匹配滤波与互相关的时延估计方法

用8位单片机实现广义互相关时延估计方法时,受RAM容量的限制频域算法难于实现.为此,研究了基于互相关的时间延迟算法,提出了一种基于匹配滤波与互相关联合的时延估计的算法,并将其应用到基于8位单片机的音频信号延时估计中.所提出的方法不但运算量小,而且在低信噪比下也能具有较强的稳定性.     

一种负信噪比下超宽带信号检测的新方法

提出了利用分段相关平均法进行极低信噪比下窄脉冲检测的新方法,并讨论了该方法的理论极限性能和算法增益原理。理论分析和仿真表明本算法能检测SNR为-12dB的超宽带信号。为了获得更低的检测SNR,又采用小波变换对信号进行消噪,接着再进行分段相关平均的方法,使可检测SNR达到-17dB。     

基于时域和空域混合的低信噪比视频降噪算法及其分析

论述了几种基于时域和空域混合的对低信噪比视频图像进行降噪处理的算法.考虑单独使用时域或空域降噪算法对视频图像进行处理的缺点和不足.在时域上,由于视频图像帧与帧之间有较强的相关性,采用递归加权算法;在空域上,分别采用第二代Curvelet变换理论的Wrap算法( Wrapping-Based Transform)、全变差...     

Doppler Spread Estimation for Broadband Wireless OFDM Systems Over Rician Fading Channels

In this paper, we present a new Doppler spread estimation algorithm for broadband wireless orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with fast time-varying and frequency-selective Rayleigh or Rician fading channels. The new algorithm is developed by analyzing the statistical properties of the power of the received OFDM signal in the time domain, thus it is not affected by the influence of frequency-domain inter-carrier interference (ICI) introduced by channel variation within one OFDM symbol. The operation of the algorithm doesn’t require the knowledge of fading channel coefficients, transmitted data, or signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver. It is robust against additive noise, and can provide accurate Doppler spread estimation with SNR as low as 0 dB. Moreover, unlike existing algorithms, the proposed algorithm takes into account the inter-tap correlation of the discrete-time channel representation, as is the case in practical systems. Simulation results demonstrate that this new algorithm can accurately estimate a wide range of Doppler spread with low estimation latency and high computational efficiency.     

一种基于序列相关的信噪比估计算法

针对多径信道,提出了一种基于序列相关的信噪比估计算法,利用本地序列与接收信号相关,并采用最小二乘估计法,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,得到了两径信道下信噪比的估计值。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。在信噪比为-1dB时,与现有的频域和二阶矩四阶矩（M2M4,2-order and 4-order Moments）估计算法相比,该算法的归一化均方误差分别降低了0．09和0．2。     

基于FFT的多普勒频偏估计算法研究

首先介绍了一种基于FFT的多普勒频偏估计算法,该算法可以在低信噪比下检测出载波多普勒频偏的绝对值大小和正负方向,然后定量分析了时域信号经过FFT变换到频域后信噪比有大幅的提升,且FFT分析的点数和栅栏效应都会影响信噪比的增益和检测概率。理论分析和仿真结果表明,该算法可以有效地降低时域的信噪比阈值,当信噪比大于某一阈值时,其估计精度与输入信号信噪比无关。     

外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法

 针对外辐射源雷达(无源雷达、被动雷达)利用互模糊函数测量时延差和多普勒频移的运算量大,直接计算难以满足系统实时性要求的问题,本文提出了外辐射源雷达互模糊函数的两种快速算法:分级抽取FFT算法和预加权分级抽取FFT算法.分级抽取FFT算法降低了抗混叠滤波器的阶数,明显地节省了计算量和存储量;预加权分级抽取FFT算法使第一级滤波的乘法运算在时延的循环外进行,进一步提高了计算效率,代价是存储量有所增加.实测结果表明本文所提两种快速算法有效地提高了计算效率.