上行MIMO-OFDMA系统的频偏和信道联合估计算法

针对上行多输入多输出－正交频分多址(MIMO-OFDMA)系统, 提出了一种基于粒子滤波的信道响应和载波频偏联合估计算法. 首先对信道响应和载波频偏分别采用自回归(AR)和正则化自回归(GAR)模型进行建模, 然后利用Rao-Blackwellization理论降低粒子滤波算法的计算复杂度, 载波频偏通过粒子滤波算法进行估计, 而信道冲激响应则通过卡尔曼滤波更新获得. 仿真结果表明, 提出的改进算法可以获得比传统粒子滤波算法更低的误块率性能, 而算法的复杂度仅略有提高.     

一种适用于突发信号的载波同步算法

针对突发通信中的非数据辅助载波同步问题,提出了一种改进的差分相位频差估计算法。该算法采用DFT频差粗估计的频率搬移方法扩展了估计范围,对频移后的信号进行K阶均值滤波提高了算法的抗噪声性能,并利用高阶差分相位加权精细估计载波频偏,获得了较高的估计精度。结合二阶判决指导数字锁相环,采用联合结构实现载波相位的快速同步。文章给出了算法的实现步骤,并对其性能进行了分析。仿真结果表明,该算法计算复杂度低,估计精度高,收敛速度快,具有较高的实用价值。     

LMS滤波算法在连线干涉测量中的应用研究

对航天测控信号进行滤波处理将有利于提高系统的测量性能。针对连线干涉测量（connected elements interferometer,CEI）因以载波时延为测量量,使其测量精度与载波差分相位估计性能直接相关,且该性能主要受近载频噪声影响这一问题,提出了采用最小二乘法（least mean square,LMS）算法对测控信号进行滤波处理以提高载波差分相位估计精度的思路。首先给出了基于LMS算法的相位估计方案;然后分析了其可行性和存在的问题;最后将LMS算法应用于CEI测量仿真和同步卫星观测试验中。仿真和实测数据处理表明：LMS算法可提高CEI测量性能,在同样数据处理长度下,滤波处理后载波差分时延估计精度提高了大约1.42倍;或在同样数据情况下,滤波处理可以降低数据的信噪比为6dB。     

基于自适应粒子滤波的北斗卫星信号周跳探测

在北斗卫星载波相位定位确定模糊度之前,载波相位数据首先需要进行周跳的探测与修复。由于误差的影响,载波观测方程具有非线性、非高斯的特性,使用一般的线性滤波法探测周跳有其局限性。本文提出利用非线性、非高斯的自适应粒子滤波探测周跳的方法。在对周跳探测原理和计算过程分析的基础上,结合北斗卫星观测方程,建立了北斗卫星相位周跳探测模型。本文方法经实测数据计算,能够满足北斗卫星周跳探测及高精度定位的需求。通过与卡尔曼滤波方法进行比较,进一步验证了自适应粒子滤波周跳探测模型具有初始化简单、精度高、收敛速度快等特点。     

基于粒子滤波的数字信号解调器

传统的数字信号解调方法存在着载波恢复、符号同步等问题,实现起来较为复杂。粒子滤波是从概率统计的角度出发,使用一个具有相应权值的随机样本集合来表示需要的后验概率密度。因此以接收信号的幅度、载波频率、相位为待估计参数矢量,应用粒子滤波算法可以实现对数字信号的解调,通过仿真验证了该方法的有效性,相对于传统方法更为方便。     

基于粒子滤波的全息检测技术的研究

在日益复杂的电磁环境下,提高侦测系统的性能一直是研究的重点。针对侦测系统性能低这一背景,提出一种基于粒子滤波算法的全息检测器。该方法以接收信号的幅度、载波频率、相位、来波方向为待估计参数矢量,应用粒子滤波算法实现对数字信号的全息检测。     

非线性滤波算法的性能分析

对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,给出了每种方法的计算复杂度.通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能.     

TCM-8PSK短包高速跳频接收机的快速载波同步

通过对典型载波同步环路的分析与比较,提出一种新型的适用于TCM-8PSK短包高速跳频接收机的快速载波同步环路.对2种鉴相器(基于逐幸存处理(PSP)的鉴相器、锯齿形鉴相器)与2种环路滤波器(一阶环、二阶三型环)分别组合得到的4种环路结构的误比特率(BER)进行仿真,结果表明在短包传输方式以及AWGN信道条件下,基于PSP的鉴相器结合一阶滤波器的环路结构具有最佳BER性能.利用Monte Carlo算法得到该环路的相位误差统计信息,并对原鉴相器的鉴相特性曲线进行改进,减小了由相位误差产生的环路噪声.改进后的鉴相器结合一阶滤波器的新载波同步环路便于硬件实现,在最大载波频偏为1‰倍符号率以及中频信号通过信噪比为5～15dB的AWGN信道条件下,BER较理论值损失0.4～1.5dB,而较原环路提升0.5～1.5dB.该仿真结果与硬件实际测量结果一致.     

基于粒子滤波和优化TVAR模型的时频分析算法

传统的卡尔曼滤波(KF)或时变参数自回归(TVAR)模型对非高斯和强非平稳信号处理无能为力,其算法往往跟踪不上频率的变化。粒子滤波能够处理非线性/非平稳问题,并与TVAR模型结合可获得较好的时频跟踪性能。然而,巨大的计算量是粒子滤波的主要问题。由于粒子滤波通常依赖于大量的粒子数目,尤其是估计量维数较高时,会产生较大的计算负荷。文章提出了一种基于优化TVAR模型结合粒子滤波的时频分析算法,实现了对非平稳、非高斯信号时频谱的准确估计,通过优化的TVAR模型跨过时变参数而直接以频率为估计量,并动态检测频率成分个数,降低估计量维数,从而比传统方法减低了一半以上的计算复杂度。通过仿真信号实验证明,文中算法时频分析精准度明显优于传统算法,并较大幅度地改善了计算性能。     

准正交多值PN码M元扩频通信系统及其性能分析

提出了一种扩频方案．通过格雷互补序列树型扩展算法构造对偶多值PN码混合矩阵,并利用该混合矩阵对信息序列进行M元扩频,这种扩频方式能有效地提高频带效率和抗截获性能,比直接序列扩频具有3dB的性能改善．针对伪码较长的扩频通信系统码同步计算复杂度高、硬件实现困难的缺点,提出了一种基于两级FFT的快速捕获算法,其计算复杂度与传统的PMF-FFT算法相比能下降一个数量级．通过同相、正交支路进行交叉混合数据解扩,能有效消除载波相位偏移对系统性能的影响．     

Joint pilot and soft information assisted carrier synchronization for short burst SOQPSK signals

To solve the carrier recovery problem with large frequency offset in short burst communication systems using shaped-offset quadrature phase shift keying(SOQPSK), a joint pilot and demodulation soft information assisted carrier synchronization algorithm is proposed. First, coarse synchronization based on a few short pilot sequences is carried out. Then, further fine search is done around the coarse synchronization estimation region. The precise carrier synchronization parameters are obtained based on the maximum-mean-square soft output of SOQPSK. Simulation results show that at E_b/N₀≥0dB the proposed algorithm can eliminate large carrier offsets by as much as half the symbol rate, resist phase confusion and achieve effective carrier synchronization with 30 pilot bits and low computation complexity, achieving a BER performance which is very near the optimal coherent demodulation performance. When BER is in the region of 10^-2～10^-5, SNR degradation is below 0.3dB.     

均粒石英砂滤料过滤效果的生产性试验与应用

目的将快滤池的传统滤层改造为均粒石英砂滤层,为的是改善滤池的工作性能,提高产水量.方法采用均粒石英砂滤料,粗粒石英砂滤料及常规石英砂滤料进行生产对比试验,研究粒径与过滤周期、滤速、反冲洗强度、反冲洗时间的关系.结果研究表明,均粒滤料与非均粒滤料相比,滤速提高15%以上,过滤周期提高13h以上,反冲洗强度和反冲洗时间变化不大.结论均粒滤料的过滤性能优于非均粒滤料,将常规石英砂滤料更换为平均粒径相同的均粒石英砂滤料,能够延长过滤周期,提高产水量,经济效益明显.     

OFDM系统符号定时估计算法

正交频分调制(OFDM)是一种高效的数据传输技术,具有良好的抗衰落能力,可实现并行传送。但是OFDM对同步误差十分敏感,特别是符号同步误差。传统的MLE算法虽对符号定时估计很有效,但计算复杂度较高。而经改进的MC算法计算复杂度虽降低了,但其估计性能却大大下降。为了降低符号定时估计的计算复杂度和提高估计的性能,在MLE算法的基础上,提出了一个计算复杂性比MLE算法、MC算法都有不同程度降低的新的符号定时估计算法。同时通过Matlab的模拟仿真表明,在信噪比较高时,新的算法定时估计性能更优于MC算法。     

一种频率自适应滑动平均滤波器的电网同步方法

针对电网电压畸变条件下电力电子变流器的同步锁相问题,提出一种基于频率自适应滑动平均滤波原理的同步锁相(MA-PLL)方法.该方法在传统的同步锁相环基础上,利用滑动平均滤波器在零点频率处的高衰减性能,消除畸变电网条件下电压谐波及不平衡分量对同步锁相的精度影响;采用频率自适应和幅值归一化方法,提高锁相环在电网电压频率变化与幅值波动时的跟踪性能;采用小信号分析法,对锁相环系数进行设计和选取,提高锁相环的动态响应.实验结果表明:在电网电压畸变、不平衡以及频率变化情况下,提出的方法均能准确快速地获得电网的相位和频率信息.     

基于匹配滤波的正交频分复用信号盲识别

针对传统的相关算法在循环前缀(Cyclic prefix)长度较短时识别率较低的缺点,研究了一种基于匹配滤波的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号盲识别方法。该方法利用不同标准中OFDM信号子载波间隔不同的特点,通过对子载波间隔的估计来实现对信号的识别分类。在建立信号模型的基础上,对提出的算法进行了详细的描述,分析了频率和时间偏移对算法的影响。针对参数搜索过程的高复杂度问题,采用了粒子群优化算法优良的迭代寻优能力来优化参数搜索过程。仿真结果表明:匹配滤波算法克服了传统方法的不足,具有更高的信号识别率和更好的抗多径信道能力。     

非寻复域状态-空间滤波

针对实际非平稳海洋声数据存在非寻和非圆特性,在状态-空间模型下,对复信号作增广表示,建立复域状态-空间模型.从观察者的角度,推导了复高斯条件下的最佳瞬变观察者的线性表达式,即复域卡尔曼滤波器.当状态-空间模型为非线性非高斯时,最佳瞬态观察者须通过线性化或数值近似的方法近似得到.给出一种数值近似的方法--复域质点滤波,通过计算机仿真和波导实验证明了在信号非寻的情况下,复域卡尔曼滤波和复域质点滤波比常规的卡尔曼滤波和质点滤波具有更好的估计性能.     

均值漂移优化的粒子滤波目标跟踪方法

为了实现粒子集的有效传播,克服粒子滤波跟踪时的退化问题,提出尺度和方向自适应的均值移动优化粒子滤波目标跟踪算法.用改进的均值移动作为一种优化机制对粒子进行传播,使粒子能够有效分散和聚类,有效解决退化问题.最后将该方法应用到真实图像序列中,实验表明算法在性能和效率上有明显提高.     

一种新的基于粒子滤波的全盲接收机设计算法

提出一种新的基于粒子滤波的适用于时变衰落信道的全盲接收机设计算法。该算法根据粒子滤波理论估计后验概率分布,并采用贝叶斯滤波进行同步参数估计与符号判决。与卡尔曼滤波相比,该算法能有效应用于定时误差以及相差等非线性模型中的参数估计;同时较前馈式参数估计算法,能实现对时变定时误差、时变相差的实时跟踪与矫正,算法具有收敛速度快,所需数据量少等优点。文章最后通过计算机仿真对该算法性能进行分析比较。