基于四进制频移键控调制的无线光通信同态滤波技术研究

基于无线光通信链路噪声特性,建立了大气信道等效数学模型。针对大气湍流引起的信号起伏,对通过大气信道的四进制频移键控(4FSK)已调信号采用了同态滤波技术去噪,同态系统中线性滤波器设计了零相位数字滤波器。当信源码字长度取500时,同态滤波去噪后的信号通过过零检测进行解调,在光强闪烁指数s2σ=0.1,信噪比10 dB时,误码率达到7×10-4,滤波效果明显优于传统数字滤波器。仿真结果表明,同态滤波能有效地滤除大气信道中的乘性噪声,能够有效地抑制大气湍流,提高光通信可靠性。     

一种自由空间光通信中自适应光电阵列信号处理算法

大气湍流引起的光束闪烁和抖动,将使光通信接收机焦平面上点扩散函数(Point Spread Function,PSF)随机起伏和漂移,导致光电探测器无法有效覆盖信号光场.针对自由空间光通信(Free Space Optical Communications,FSO)系统在多模高斯背景光噪声场和接收光信号能量效率的限定下最小化系统误码率的问题,提出了一种适用于强度调制/直接检测(Intensity Modulation/Direct Detection,IM/DD)的自适应光电阵列信号处理算法.该方法采用合并阵元路径法计算不同阵元数条件下的系统误码率,并以最小误码率为判决准则,优化接收光电阵元序列.分析和仿真结果表明,在相同大气湍流和背景光噪声条件下,相比于现有的光电阵列处理算法,新方法选取适当的合并阵元数,在极大降低系统计算复杂度的同时,系统性能损耗几乎可以忽略.     

大气激光通信系统中频域解卷积抑制乘性噪声的研究

大气湍流引起的乘性噪声会导致大气激光通信链路性能的恶化,引起误码率增加.在Gamma-Gamma湍流信道模型下,采用频域解卷积滤除4PSK调制大气激光通信系统中的乘性噪声.通过计算机仿真对4PSK大气激光通信系统的星座图和误码率进行分析,结果表明在不同天气条件下采用频域解卷积可以滤除系统的乘性噪声,有效地抑制了大气湍流对大气激光通信系统的影响,减小了大气激光通信系统的误码率.     

基于LMS算法的自适应滤波器仿真实现

为了达到最佳的滤波效果,使自适应滤波器在工作环境变化时自动调节其单位脉冲响应特性,提出了一种自适应算法:最小均方算法(LMS算法)。这种算法实现简单且对信号统计特性变化具有稳健性,所以获得了极为广泛的应用。针对用硬件实现LMS算法的自适应滤波器存在的诸多缺点,采用Matlab工具对基于LMS算法的自适应滤波器进行了仿真试验。仿真结果表明,应用LMS算法的自适应滤波器不仅可以实现对信号噪声的自适应滤除,还能用于系统识别。     

空间光通信中的分布式检测算法

分布式多输入多输出(MIMO)技术是抑制空间光通信中大气湍流效应和降低误包率的有效手段之一。文章首先介绍MIMO光通信系统的信道模型,采用Kalman滤波器对接收信号均值和方差进行自适应估计和预测。然后提出了空间光通信中分布式检测算法,并推导了全局误码率的迭代公式。仿真结果表明:与等增益似然检测算法相比,分布式检测算法在低信噪比时,有较优的误码性能,抗干扰性能强。随信噪比的增加,分布式检测算法的误码率达到一个稳态值。     

大气湍流对近地无线光通信链路影响的研究

大气湍流是影响大气无线光通信系统性能的主要因素之一,其影响主要表现为光通信系统中接收端接收的光强存在闪烁效应。本文将这种闪烁效应看作是光通信系统传输的乘性噪声,对光通信系统的传输性能进行了仿真和分析并与采用Turbo码编码的系统进行了比较。仿真结果表明,Turbo码是用来抑制大气湍流影响的一种有效的编码方式。     

横向滤波器的自适应算法研究

横向滤波器是数字信号处理中常用的滤波器结构,求解横向滤波器抽头系数的自适应算法主要有最陡梯度(Steepest Gradient)算法、最小均方(LMS)算法、递归最小均方(RLS)算法,前者只具有理论分析意义,后两种是实用的算法。本文比较了上述三种算法的优缺点,并给出了性能分析。     

弱湍流条件下大气光通信的阈值优化方法

大气湍流引起的闪烁效应会严重影响大气光通信系统的性能。自适应判决阈值技术虽然可以有效改善大气光通信系统的误码率（BER）,但是难以进行实时应用。提出了一种根据各种参数统计值,将阈值设置为常量的阈值优化方法。主要考虑乘性高斯噪声并假设闪烁满足对数正态分布,分析了湍流信道中大气光通信系统的最优常量阈值,并将数值分析结果与弱湍流条件下的实验数据进行对比。对比的结果显示,最优常量阈值方法是有效可行的,相对于自适应阈值的性能降低也是可以接受的。分析还显示,在忽略孔径平均效应条件下,最优常量阈值主要取决于对数光强起伏方差和平均接收光功率,而其他参数的影响基本可以忽略。基于分析结果,提出了可以在实际应用中估计最优常量阈值的非线性模型。     

大气湍流对基于轨道角动量的自由空间光通信影响及解决方案综述

基于轨道角动量(OAM)的自由空间光通信(FSOC)具有通信容量大、信息传输快等优点。FSOC系统以大气作为传输媒介,受大气吸收、散射等影响,OAM光束传输质量严重下降。从OAM复用技术和大气湍流模型出发,综述了大气湍流强度对OAM空间光通信系统传输误码率和信道容量影响的研究现状,在此基础上综述多入多出均衡技术及自适应光学技术研究现状,并分析比较了两种技术中不同算法对大气湍流影响的抑制效果,对技术发展现状进行了展望。     

大气激光通信系统中频域反卷积抑制乘性噪声的研究

大气湍流会导致大气激光通信链路误码率性能的恶化,提出了一种频域反卷积方法抑制大气激光通信系统中的乘性噪声。该方法有效地把反卷积技术与大气激光通信相结合,算法中加入快速傅里叶变换(FFT)模块,将信号转换到频域进行反卷积滤波,降低了算法复杂度。利用大气激光通信实测系统在雨天天气下进行实验验证,对比反卷积前后调制信号的星座图并分析系统误码率。实验结果表明,频域反卷积能够降低大气激光通信系统的误码率,是一种抑制大气信道乘性噪声的有效方法。     

利用自适应均衡滤波器改善大气湍流信道OWC性能

光无线通信是近年来无线通信领域的研究热点之一。大气湍流是影响光无线通信的重要因素,特别是在高速数字通信中会产生严重的码间干扰。本文分析了大气湍流信道的特性,提出采用自适应LMS均衡技术改善大气湍流信道的性能,对采用OOK调制方式的OWC系统均衡前后的误码率性能进行了分析比较。仿真结果表明自适应LMS均衡技术可以将系统的性能提高约10dB。     

带有噪声相关性的自适应噪声抵消系统仿真研究

本文为了在语音信号处理中能消除含噪语音信号中的背景噪音,采用自适应信号处理的理论和技术来达到提高语音信号质量的目的。通过介绍自适应滤波器原理,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,研究了LMS自适应滤波算法,并对LMS自适应算法进行了分析。同时为了使输入的参考信号与噪声相关,加入分离周期信号与带有窄带干扰抑制的宽带信号。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效地抵消正弦干扰信号,同时加入宽带信号中的周期性噪声,在没有另外的与噪声相关的参考信号的情况下,可以使用自适应噪声抵消系统来消除这种同期性干扰噪声。     

一种新的自适应语音增强系统

针对自适应噪声对消(ANC)语音增强系统的性能高度依赖于参考信号的质量，任何原始语音信号泄漏到参考信号中，都会导致原始语音信号失真和噪声抵消性能恶化这一问题，本文提出一种对泄漏不敏感的附加随机噪声(ARN)自适应噪声对消语音增强系统。它通过在参考信号中加入一个低功率的宽带随机训练信号，然后用该训练信号作参考信号对噪声传输函数(NTF)进行自适应建模，并在使用自适应预测滤波器(APF)消除NTF自适应建模的语音信号干扰的同时，用补偿滤波器(CPF)来修正由APF引起的参考信号失真。计算机仿真表明，这种ARNANC语音增强系统在泄漏情况下能将原始语音信号从带噪语音信号中有效分离出来。     

自适应滤波在激光雷达中的应用

针对存在斑纹和湍流这两类乘性噪声的激光雷达系统,讨论了对数回波功率的估计问题。在模型参数未知的情况下,在自适应滤波中采用分割法,并给出了自适应滤波方程。仿真结果表明,在同时存在斑纹和湍流噪声的情况下,本文给出的自适应滤波算法优于只考虑斑纹噪声的滤波算法。     

自适应滤波算法研究及其Matlab实现

在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,重点研究了LMS自适应滤波算法,给出了不同信噪比条件下,LMS算法的Matlab仿真实现的滤波结果,通过分析仿真结果可以看出,在一定信噪比范围内,LMS算法在未知信号与噪声统计特性的条件下可以达到较好的滤波效果.     

基于混合编程的高精度激光多普勒信号处理技术

针对激光多普勒信号中存在较大噪声干扰的实际情况,为了抑制这些噪声干扰,提高激光多普勒测速仪的测量精度,提出了对激光多普勒信号进行最小均方差(LMS)自适应滤波后作快速傅里叶变换(FFT),基于混合编程思想对所得到的频谱,先进行频谱细化,再进行频谱校正的信号处理方法,并对理想正弦信号和实测多普勒信号分别进行仿真计算和实验研究。仿真和实验结果表明：LMS自适应滤波技术可以有效抑制激光多普勒测量中的多频率噪声的干扰,此技术能够适应于很宽的信噪比范围,大大提高多普勒信号的信噪比;频谱细化技术可以提高激光多普勒信号的频谱分辨率,频谱校正技术可以准确地校正多普勒频率,使校正后的频率更加接近于真实值;信号处理精度比直接进行FFT提高2~3倍。     

LMS自适应滤波器干扰方法

自适应滤波器能有效地提高雷达在复杂电磁环境下的适应能力,在雷达信号处理机中得到广泛的运用,其核心是使用自适应算法,将滤波器设计成根据目标对照射信号的响应,及外界的电磁环境的变化等因素,调节滤波器的自身结构参数,最终趋于稳态的维纳滤波器,实现对目标的最优检测。文中主要分析LMS自适应算法中存在的步长固定等缺点,设计干扰信号,并用计算机仿真验证其对LMS滤波器的干扰效果,该干扰信号可使自适应滤波器无法实现结构上的自动优化,降低其雷达的工作效能。     

LMS自适应滤波器的设计理论研究

主要介绍了自适应滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。首先介绍自适应滤波器的原理,然后对FIR结构滤波器做了详细的阐述,自适应算法是整个系统的核心,重点对LMS算法的设计方法,设计步骤做了分析,最后对LMS算法进行MATLAB仿真,根据性能评价标准和实验结果表明,该自适应滤波器滤波效果优越。     

自适应抗噪声送话器的算法研究

介绍了一种改进后的ＬＭＳ算法,使自适应滤波器权值更新的步长随着系统输出信号功率的变化而变化。在效果评价时提出了计算语音信号信噪比提高量的一个简单方法,即通过控制前后语音间隙的噪声能量的对比得出结果。