基于分段MDCFT的LFM信号参数估计方法

在修正离散线性调频傅里叶变换(MDCFT)估计线性调频信号(LFM)参数时,当变换序列的起止点没有与实际有效信号对齐时,其中心频率会出现偏移,导致错误估计。针对该问题,本文提出一种分段的MDCFT算法,该方法通过对未知起止时刻的序列进行等长的分段MDCFT,并结合各段之间的幅度频率关系,实现中心频率的准确估计。通过仿真证明了算法的有效性。     

基于小波变换和FFT的电能质量检测的研究

傅立叶变换可以精确确定出平稳波形中各次谐波的幅值;它只能检测基波和整数倍于基波的谐波,傅立叶变换算法存在着频谱泄漏和栅栏现象,从而使检测出谐波的幅值、相角和频率均存在较大的误差。小波变换可以准确确定发生突变的时刻,滤除干扰信号,但出现各次谐波频段混叠现象。故此文中采用基于小波变换和FFT相结合分析电能质量信号的方法。用小波变换检测电能质量信号的突发信号,对各次谐波混叠的信号采用FFT进行频谱分析,并进行了计算机仿真,取得了较满意的结果。     

一种基于循环谱的突发信号盲检测算法

突发信号盲检测在非合作通信中至关重要。待检测信号特征量的构造与突发信号段起止点的精确捕获是突发信号盲检测技术的关键。文中提出了一种基于循环谱的突发信号盲检测算法,算法首先以循环谱循环频率截面的相对方差作为待检测信号的特征量,该特征量具有优良的抑制突发强噪声干扰性能;然后利用特征量的方差进行信号存在性判决;最后采用基于特征量峰值的突发信号段起止点搜索算法,避免了设置检测门限带来的信噪比估计、噪声功率估计等问题,同时可在一定的检测正确率条件下保证起止点的捕获精度。仿真结果表明,该算法能有效抑制突发强噪声干扰,信号存在性判决准确率高,而且在误差控制要求较严格条件下的检测精度优于双窗能量法。      

基于双滑动窗的TDMA信号盲检测算法实现

时分多址(TDMA)是用于卫星通信中的一种周期性的突发通信方式,准确地确定每个突发的起始位置是关键技术。在无法获得通信双方约定的情况下,提出了利用双滑动窗算法对时分多址信号的突发起始时刻进行盲检测的算法。详细介绍了双滑动窗算法的原理,给出了数字信号处理器件(DSP)C6455具体的实现过程。经实验测试,在10 dBm信噪比下,突发时长检测误差在10个符号以内。     

突发信号盲存在性检测的两种算法

本文从频率域和广义频率域研究了复数高斯白噪声信道中突发信号的存在性检测问题,分别提出了基于频率域短时傅氏变换幅度谱熵和基于广义频率域奇异值分解的检测算法,并与时间域的短时能量算法进行了比较.仿真结果表明谱熵法具有较好的鲁棒性,特别是在低信噪比时能够获得较高的检测概率,并且受突发信号调制方式等参数的影响较小.奇异值算法与短时能量法相比更适用于采用QAM调制的突发信号.     

基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计

针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换( DFT)实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明：在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

被动探测中的信号检测技术研究

被动探测中,低信噪比下检测信号的方法备受关注。本文讨论基于总和的检测方法。采用该方法就能将信号和噪声在时域中区分开来,并能较精确地确定信号的起止时刻。该方法具有实时性好、检测概率高的特点。仿真结果表明这种方法切实可行。     

基于TDQR-C005F的DVB-S/S2信号快速搜索技术研究

分析了DVB-S2相对DVB-S的新特性和发展现状,提出了一种基于TDQR-C005F的DVB-S/S2信号接收参数的搜索方案。重点对宽带信号载波的中心频率、带宽参数的搜索技术以及信号频道的符码率、编码码率和导频参数的三级搜索技术进行了算法和实现研究。与传统算法相比,算法和系统快速有效地解决了对DVB-S/S2突发信号的检测识别。     

分布式独特码TDMA信号的检测和频率估计

针对一类新型分布式独特码结构的TDMA信号，本文提出了基于这种新型结构下的独特码辅助的突发检测和频率估计算法，算法主要通过采用延时共轭相乘的方式，消除了频偏对检测性能的影响，并且频率估计具有较低的复杂度。本文同时从实际信号情况考虑，对目前主流的2个符号间隔插入的独特码结构提出了具体的应用建议，提高算法在具体应用背景下的检测性能和估计精度。本文重点分析了信噪比、频偏、独特码长度以及分布结构对算法性能的影响，并对不同条件下进行了仿真实验。仿真结果表明，算法能够实现对较大频偏TDMA信号的高精度突发检测和频率的快速粗估计校正。      

基于时频分析的多跳频信号盲检测

为了减小低信噪比下干扰和噪声对跳频信号检测的影响,提出一种基于时频分析的多跳频信号盲检测算法。针对跳频信号、定频信号、高斯白噪声具有的不同时频分布特点,该算法利用短时傅里叶变换得到的时频图构造时频对消比;理论分析得到各信号的时频对消比是不同的,因此将其作为检测统计量,实现高斯白噪声背景下跳频、定频信号的盲检测。仿真结果表明,本文算法具有抗噪声功率不确定性能;与改进型功率谱对消法相比,本文算法在低信噪比环境下,具有更高的跳频信号和定频信号检测概率。此方法也能实现存在定频信号、扫频信号和突发信号干扰的复杂电磁环境中跳频信号盲检测,当信干比为5 dB且跳频信号的检测概率达到100%时,本文算法比改进型功率谱对消法改善信噪比10 dB;在干噪比为0.05 dB时的虚警概率几乎为0。      

短波信道下的跳频信号检测

针对复杂环境下跳频信号的检测问题,提出一种基于能量特征提取的检测算法.该算法可以准确判断信道内跳频信号的存在性.首先将接收数据投影到能量域内进行白化,抑制接收信号中存在的色噪声;然后通过能量分布特征提取信道内存在的时域连续信号,去除接收信号中存在的短时突发信号;最后利用信道化处理将接收信号分解到各个子信道,通过短时能量对消的方法来检测跳频信号的存在性.对该算法的统计特性,虚警概率和检测概率进行理论推导,并对检测流程进行了实验仿真,验证了算法有效性.     

高动态短时突发扩频信号的快速捕获

针对低信噪比和大多普勒频移环境下,短帧突发直接序列扩频通信系统要求在短时间内以很低虚警和漏警概率捕获信号这一难题,设计了仅使用独特码的短时突发扩频信号帧结构,在接收端将扩频码与独特码作为一个复合扩频码看待,提出了基于FFT的高动态突发信号捕获方法,可同时快速完成突发信号检测、扩频码捕获、频偏估计、帧同步检测和位定时捕获等任务。仿真结果表明:该算法能有效消除多普勒频移对短时突发扩频信号捕获性能的影响。     

Adaptive Spectrum Sensing Algorithm in Cognitive Ultra-wideband Systems

Energy detection is a simple spectrum sensing technique that compares the energy in the received signal with a threshold to determine whether a primary user signal is present or not. Setting the threshold is very important to the performance of the spectrum sensing. This paper proposes an adaptive spectrum sensing algorithm where an optimal decision threshold of energy detection is derived based on minimizing the weighted sum of probabilities of detection and false alarm. Since the optimal decision threshold is dependent on the noise power and signal power, a simple, practical frequency domain approach is devised to estimate both. The algorithm can be used for the detection of various kinds of signals without any prior knowledge of the signal, channel or noise power, and is able to adapt to noise fluctuation. Simulations for detecting narrow-band and wideband signals (phase shift keying signal, frequency shift keying signal, orthogonal frequency division multiplexing signal) and ultra-wideband (UWB) signals (direct sequence spread spectrum signals) in an IEEE 802.15.3a UWB band are presented. The results show that the proposed algorithm has excellent robustness to noise uncertainty and outperforms the existing spectrum sensing algorithms in the literature.     

星上DVB-S2载波快速搜索技术

分析数字视频广播(DVB)-S2相对DVB-S的新特性和发展现状,提出一种基于TDQR-C005F的DVB-S/S2载波信号接收参数的搜索方案。重点针对宽带信号载波的中心频率和带宽参数的搜索技术,以及信号频道的符码率、编码码率和导频参数的三级搜索技术进行分析研究。与传统算法相比,算法和系统快速有效地解决了对DVB-S/S2突发信号的检测识别。实验表明,除对极少带宽小于2 MHz的DVB信号难以锁定外,系统对其他常规DVB-S/S2信号实现了准确锁定,识别搜索率达到97.5%。     

适用于突发直扩信号盲检测的改进算法

提出一种改进的基于循环谱特征量的突发直扩信号盲检测算法,该算法重点研究了检测特征量的构造和信号起止点的判决问题。首先分别计算循环频率α=0截面的方差值和α=fc邻域内多个截面方差值的平均,并以两者差的绝对值作为特征量,然后分别设置信号和噪声的特征量集实时跟踪信号与噪声的变化,以自适应调整信号起始点和终止点的判决门限,准确捕获信号的起止点位置,最终实现信号的正确检测。仿真结果表明,改进算法稳健性好,判决精度高,在信噪比为-5dB时其检测概率可达90%以上。      

基于小波包变换的双模噪声中信号的检测

以一类非高斯噪声———双模噪声为背景噪声,利用小波包变换良好的时频分析能力,对双模噪声的统计特性进行了研究,在此基础上,将经典最优检测器的结论推广到背景噪声为双模噪声的情况,提出了基于小波包变换的双模噪声中信号的检测方法。他是对传统的双模噪声中信号处理的完善与补充,仿真结果表明,该方法要明显优于经典检测。