基于包络提取的TOA估计算法

针对超宽带无线传感器网络中噪声影响定位精度的问题,提出了一种基于包络提取的到达时间(time of arrival, TOA)估计算法。该算法首先利用小波变换的多分辨率分析有效地去除信号中的噪声成分,之后对去噪的信号进行希尔伯特变换提取其包络,最后选取第一个包络的最大值作为TOA的估计值。仿真结果表明,该算法抑制了噪声对TOA估计的影响,提高了估计精度。     

正弦信号参数估计的最小二乘算法

为了提高信号相位匹配原理估计正弦信号参数的精度,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式.给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法;分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速、具有工程应用前景.     

基于FFT的雷达多普勒频率快速估计方法

分析了各种正弦频率的估计方法；提出了一种同时利用隐含在离散傅里叶变换(discrete Fourier transform，DFT)谱线中的幅度信息和相位信息，克服DFT估计频率栏栅效应的方法，有效地提高了频率的估计精度；仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种新的MIMO-OFDM自适应信道估计算法

基于经典的多输入多输出 正交频分复用(MIMO－OFDM)系统离散傅里叶变换(DFT)信道估计方案,提出了一种新的自适应信道参数估计算法,该算法能在一个OFDM导频符号内准确地估计出信道冲激响应、多径时延和噪声方差. 首先通过DFT信道估计得到初步估计值;然后提出了联合估计算法估计出各个接收天线上的噪声方差和多径时延,利用多径时延估计值提取信道初步估计中多径点上的信息,有效去除非多径采样点上的噪声. 仿真和分析表明,相比传统固定多径数目的估计算法,该算法能自适应地跟踪信道噪声能量和多径时延的变化,提高信道估计的精度.     

基于DFT的导航信号高分辨率延迟估计方法

在对相关延迟估计方法分析的基础上,给出了一种基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的高分辨率延迟估计方法,推导出了延迟和频率的对应关系式。首先计算互功率谱,把时域的延迟变换到频域的频移,然后把求得的互功率谱等效为一个时间序列,再对该时间序列利用DFT求频谱。对于复正弦信号,DFT具有较高的频率分辨率,从而可以实现对延迟时间的高分辨率估计。相对于其他基于功率谱的延迟估计方法,该方法分辨的精度更高。仿真结果表明:该方法可以对1个采样周期的延迟进行准确的估计。     

频率估计的多段倍频正弦信号加权融合算法

为提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度和扩展多段信号融合法的适用范围,提出一种利用多段倍频正弦信号进行加权融合的频率估计算法．为消除多段倍频正弦信号中各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率的倍数关系生成倍频修正矩阵,对多段倍频正弦信号频谱进行同频化处理．为消除各段信号相位不连续和时宽不等对频谱融合的影响,构造具有相位连续特性和噪声对消特性的加权因子,对同频化的多段倍频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱．最后,通过谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计．仿真结果表明文中算法的频率估计精度较现有方法有较大提高,抗噪性好,普适性好．     

非半周期采样信号相位差估计的相位校正相关法

针对非半周期采样信号的相位差估计问题,提出一种非半周期采样信号相位差估计的相位校正相关法。首先,利用频率估计的相位匹配方法对采样信号进行频率估计,得到采样信号的频率估计值;其次,对采样信号进行互相关,得到互相关信号,并通过采样信号的信号时移和互相关构造一路新的互相关信号,使两路互相关信号具有相同的误差项;然后,利用两路互相关信号得到相位校正互相关信号;最后,利用相位校正互相关信号和频率估计值获得采样信号的相位差估计值。理论分析表明,该方法消除了采样信号非半周期采样对相位差估计的影响,无需预知信号幅值即可实现采样信号相位差的无偏估计。为验证所提方法的有效性和优越性,在不同相位差、信噪比和信号长度条件下对本文方法进行了仿真实验,并利用科氏流量计进行了应用实验。仿真实验结果表明,本文方法有效提高了非半周期采样信号的相位差估计精度,其相位差估计精度优于互相关方法、数据延拓式相关方法和正交时延估计方法的相位差估计精度,更接近克拉美罗下限。科氏流量计流量测量实验验证了本文方法在实际应用中的有效性。     

复杂噪声背景下正弦频率估计新方法

提出一种基于系统参数摄动的单变量滤波驱动混沌同步的强混沌背景下正弦频率估计方法。该方法利用采样的混合信号通过低通滤波器并驱动构建的混沌响应系统,由于同步误差序列中混沌噪声影响大大减小且含有正弦信号,对误差序列采用互谱MUSIC算法估计正弦频率。该方法同样适用于强混沌信号加强白噪声为背景的正弦频率估计。     

基于数据辅助的CPFSK信号的定时估计

针对连续相位调制(CPM)信号的突发模式传输系统，提出一种基于训练序列的符号定时估计算法，并分析定时估计误差的方差修改的Cramer-Rao限 (modified Cramer-Rao bound, MCRB).在传输突发包前插入一段已知的训练序列，接收端将信号进行差分、求相位后，对其进行离散傅里叶变换(DFT).符号可以定时从DFT的一次谐波分量的相位中估算得到. Matlab仿真结果表明，在加性白高斯噪声(AWGN)以及瑞利平坦衰落信道上，该算法能快速准确地估计出初始定时偏差，适用于任何进制的CPFSK信号的非相干差分接收系统，并且在实际的软件无线电平台上得到验证.     

实正弦信号的快速相位差分频率估计方法

基于最小均方误差相位差分频率估计原理,提出了能够直接处理实正弦信号的相位差分频率估计算法。新的修改算法利用零交越或FFT变换,能快速有效地在时域或频域上得到实正弦信号的相位信息,改善了频率估计的SNR阈值,且便于工程实现。     

改进的DFT法消除相位差

针对目前信号相位差消除主要针对理想信号,通过比较离散傅里叶变换算法（DFT）和自相关函数算法对信号相位差消除的优劣性,提出了一种改进的DFT法．该法通过反求误差来对信号进行非整数倍的重采样以提高采样频率,减小误差．仿真试验表明,改进的DFT法可以克服原始信号中的噪声干扰和谐波干扰,对实测非触发采样信号进行相位差消除达到了较好的效果．     

单音干扰下相干扩频系统早迟门延迟锁定环路性能分析

研究了单音干扰下扩频接收机延迟锁定环路（delay lock loop, DLL）的性能，提出在每个码元符号间隔内有整数个码片扩频序列的相干扩频系统中，单音干扰对DLL环路产生一个离散正弦波，而不是通常认为的高斯噪声.单音干扰下DLL环路的稳态误差，在无高斯噪声干扰的情况下，以离散正弦波形态振荡；在有高斯噪声干扰的情况下，为离散正弦波叠加高斯噪音.离散正弦波的频率、幅度和单音干扰与本地接收机的频率之差、接收信号的信息速率，以及码速率有关.     

基于惩罚函数的谐波信号个数估计

在加性噪声情形下,惩罚函数方法是一种简洁有效的谐波信号个数估计方法。本文将此方法用于乘性和加性噪声并存情形,通过最小化目标函数得到谐波信号个数的估计,并且证明了估计的一致性。模拟实验也证实了该算法在乘性和加性噪声并存情形依然有效。     

Micro-Doppler parameter estimation from a fraction of the period data with the MMSE criterion

The micro-Doppler characteristic of a rotation target can be represented by a sinusoid. Sometimes the integrating time is shorter than the rotation period. In this case, a new method based on the minimal mean-square error(MMSE) for estimating the micro-Doppler parameter from a fraction of the period data is proposed. The error function is constructed between sinusoid and micro-Doppler signal extracted from the time-frequency distribution of the echoes. Solving the error function in the criterion MMSE, we can obtain the rotation micro-Doppler parameters, i.e. rotation rate and rotation radius. We also prove that the discretisation error and Gaussian white noise induced by extracting the micro-Doppler signal have little effect on the accuracy of the estimated parameters. The validity and accuracy of the proposed method are evaluated via both simulation and experimental data.     

带限信号时延估计快速算法研究

针对信号一般有带限的特性,本文利用线性调频Z变换(CZT)的方法对频谱进行细化,提出一种可以满足实际需要的相关峰插值快速算法IBCZT。仿真结果表明该算法可以大大提高时延估计精度和速度,对于宽带相关噪声有一定的抑制作用,更具有实时性。     

一种基于Hilbert和Chirp—Z变换闪变测量的改进方法

为了对电压闪变,提出了一种基于Hilbert和Chirp—Z变换的改进算法。首先介绍了Hilbert变换和Chirp—Z变换的原理,并从理论上推导了用Hilbert变换提取闪变包络线的公式。然后指出波动分量为方波时不能直接应用频谱分析法,需要对基于Hilbert和Chirp—Z变换的测量方法进行改进。最后用算例对所提方法进行仿真验证,证明该方法的正确性。     

Improved Method and Application of EMD Endpoint Continuation Processing for Blasting Vibration Signals

In order to deal with the non-stationary characteristics of blasting vibration signals and the end issue in the empirical mode decomposition(EMD), an improved endpoint continuation method is proposed. First, the linear continuation method of extreme points is used to determine the extremum of the signal endpoint fast. Secondly, the extreme points of transition section outside the signal ends are obtained by a mirror continuation method of extreme points, and then the envelope and continuation curve of the transition section of the signal are constructed. Lastly, the sinusoid of the stationary section outside the signal is constructed to achieve the continuation curve from the transition section to the stationary section. Based on the "singular extreme points" phenomenon of blasting vibration signal, the negative maxima and positive minimum are eliminated, then the maximum and minimum are guaranteed to appear at intervals. Thus,the number of iterations is reduced and the instability of EMD decomposition is improved. The calculation formula of amplitude, cycle and initial phase are given for the transition section and stationary section outside the signal. The endpoint processing effect of the simulated signal and the measured blasting vibration signal show that the improved endpoint continuation method can suppress the signal endpoint effect well.     

Speech enhancement using improved phase spectrum compensation

The typical phase spectrum compensation method has the negative enhancement performance in a low SNR,so the improved phase spectrum compensation method is proposed for this problem. First, the algorithm compensates the speech spectrum through the phase compensation function obtained by calculating the signal to noise ratio of each frame; second, by the new speech presence probability algorithm to estimate the noise power spectral density; finally, we apply the new phase spectrum and the estimated noise in the wiener filter. Simulation results show that the improved algorithm proposed in this paper can effectively improve the ability of voice systems to remove noise especially in a low SNR.     

对通用最大熵谱分析算法程序的改进

谱估计学科的发展,极大地提高了人们对振动、冲击及所谓噪声所反映的事物的动态特性和变化过程的认识。在现代谱估计范畴中,最大熵谱分析法是一种比较好的方法,在初期的最大熵谱分析算法中比较常用的方法是伯格算法。但这种算法在许多方面还有很大的局限性,如谱线分裂、谱能量不集中,频率偏移等等。为了克服上述算法的不足之处,对现有的伯格算法进行了较大的改进——在原算法基础上加入滤波器阶数优化,同时结合了MARPLE算法,从而大大地提高了谱估计的性能。