多径CD3S信号的多滤波器联合估计解调

针对多径衰落信道下混沌直接序列扩频（CD3S）信号的解调问题,提出一种基于卡尔曼滤波（KF）、无损卡尔曼滤波（UKF）与最小均方误差（MMSE）滤波联合估计的多径CD3S信号解调算法。算法根据混沌码同步、信道估计与信息码解调间的差异性与关联性,利用UKF估计混沌码、KF估计信道参数,并通过MMSE滤波重构信息码。三个滤波器均将彼此的估计结果作为系统参数,交替工作,通过联合估计实现信息码的解调。仿真结果表明,无论对时不变信道还是时变信道,算法均可以克服多径衰落与信道噪声的影响,实现了多径信道下CD3S信号的解调。     

QAM解调及频偏估计联合算法

针对在水声传输环境下,载波频率偏移会导致较大的传输误码率的问题,提出一种能够同时进行载波频率偏移估计以及QAM解调的联合算法。在频域将接收信号样点与标准正弦信号进行最小二乘逼近,通过估计接收信号的频率实现载波频偏估计;同时得到接收信号的幅度和相位,从而得到QAM调制信号的I分量和Q分量系数。仿真证明,该算法降低了QAM调制解调算法的误码率。     

一种新型八次方环QPSK解调器

本文结合了四次方环和COSTAS环QPSK解调器的优点，提出了一种新型的QPSK解调方案。仿真实验表明该方案，对已调信号的误差相位具有高度的锁定效果．与同相正交环比较要好，比四次方环，则要好10dB以上。     

OFDM系统中基于全相位算法的最大似然信道估计器

在OFDM系统中设计了一种基于全相位快速傅里叶变换算法的最大似然信道估计器。全相位傅里叶变换相对于快速傅里叶变换呈现平方的幅度增益性质,在高信噪比情况下可以抑制最大似然估计器中的自带噪声,由此能够更准确地估计出信道冲击响应,并用来均衡信号。同时,OFDM采用全相位傅里叶变换作为解调算法克服了系统晶振不匹配以及信道传输过程中产生的频偏。在3GPP的空间信道模型下,设计了基于全相位最大似然估计器的OFDM系统,并与传统的最大似然估计器系统比较,使用蒙特卡洛方法仿真证明:信道冲击响应估计的均方误差和系统误码率均有所下降。     

基于频域RLS的UWB信道估计算法研究*

为了提高超宽带接收机性能,提出一种适用于TH-PPM调制方式的超宽带信道估计算法,并对其误码率性能及复杂度进行了分析。算法基于信道频域特性,结合递归最小二乘（RLS）计算,达到信道参数估计的目的。算法可同时对多路信道进行估计,而且对幅度和相位不存在模糊因子。通过计算机仿真和与最大似然法信道估计算法的对比表明,该算法在误码率为10-4时,信噪比增益约为2 dB。通过对该算法性能的理论分析及计算机仿真实验表明,该算法在保证信道估计性能的前提下具有低复杂度,易于工程实现的优点。     

基于粒子群优化算法的LFM信号参数估计

在相同时宽范围内,恒定能量的线性调频信号频谱幅度平方与调频斜率呈反比。基于该特性,将信号解调后幅度平方最大值对应的参考信号调频斜率作为其估计值,进而估计其他参数。但该参数估计算法存在高估计精度与大运算量之间的矛盾,为此,将粒子群优化算法引入信号参数的搜索估计过程中。对搜索区间进行高精度划分以提高参数估计的精度,逐步改变参数值,并利用粒子群优化寻找解调后信号幅度平方的最大值,从而估计出相应参数。仿真实验结果证明,该算法运算量较少,且具有更高的估计精度。     

多项式相位信号参数估计新方法*

改进了多项式相位变换,并提出了多相位信号参数估计方法。仿真证明了在较低信噪比的情况下,参数估计的均方误差接近Cramer-Rao界。采用傅里叶系数插值的频率估计算法提高了该方法的运算速度。分析和仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种改进的跳频抗干扰定时同步算法

跳频系统是抗干扰通信中一种常用的手段,定时同步方案设计需要考虑到系统特点,并且在干扰条件下具有良好性能。在对干扰条件下系统定时性能分析的基础上,针对传统CME检测算法计算复杂的问题,提出一种基于能量排序检测的平方定时同步算法。该算法首先对解跳后的信号进行能量检测,利用检测结果通过排序去除干扰后进行定时误差检测,最后通过内插恢复用于解调,无需多次迭代确定检测门限。仿真结果表明,改进算法与使用传统CME算法定时估计性能相当且能满足系统解调性能要求,使得计算量下降1/2;在不同干信比和不同干扰带宽下,归一化定时方差小于1 × 10-3,解调性能损失小于0.5dB。     

基于分数阶傅里叶变换的多项式相位信号参数估计

研究了一种基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多项式相位信号快速估计方法,对于线性调频信号(LFM),即用信号延时相关解调的方法得到调频斜率的粗略估计,从而得到分数阶旋转角度的范围,简化为小范围的一维搜索问题。多项式相位信号的检测通过延时相关解调可转化为LFM信号的检测,再运用FRFT便可进行参数估计。理论分析与仿真结果表明该方法简单,估计性能好。     

基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法

针对传统的OFDM信号参数估计方法在短循环前缀条件下存在估计准确率不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出了一种基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法。首先利用OFDM信号相关参数样本区间内的预估值对接收信号进行解调,然后根据解调出的OFDM基带符号构造符号峰态特征函数,最后从理论上证明了可通过检测符号峰态的最小值实现OFDM信号循环前缀长度和有效符号长度的联合估计。实验仿真结果表明,该算法克服了传统方法难以估计短循环前缀OFDM信号参数的缺陷,仅用较少的OFDM符号数就可以实现短循环前缀OFDM信号的参数估计,并且其估计性能优于传统方法。     

基于小波变换的BDPSK信号盲解调算法

在BDPSK信号解调中,非合作信号的载频估计误差或高动态环境引起的多普勒频移都会使得解调性能恶化,甚至无法解调。针对这个问题,提出了一种基于morlet小波变换的BDPSK信号盲解调算法。算法利用BDPSK信号小波系数模的幅度突变信息,完成符号率估计、符号同步和符号识别。算法无需载波恢复,对载频估计误差也不敏感,并且能够适应载频时变的BDPSK信号。仿真结果表明,算法具有较高的符号率估计性能和同步性能,盲解调性能比理论值恶化量约为1.6dB。     

LoRa物理层同步及解调性能研究

针对现有的基于FFT的同步算法误差较大的问题,提出了一种优化的LoRa物理层前导码同步方法。首先,根据Chirp信号的时频转换特性,分别采用差分算法和插值算法对前导信号的归一化的小数频偏和小数时延进行估计,在此基础上采用基于FFT同步的联合估计算法对整数频偏和整数时延进行估计;之后,从理论上分析残余的同步误差对LoRa信号解调性能的影响。仿真结果表明,所提出的同步方案可以在相应信噪比极限下满足解调性能要求。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的最大似然信道估计算法*

对MIMO-OFDM系统中的信道估计进行研究,提出了一种对最大似然（ML）算法的改进,该算法首先采用ML算法获得初始估计值,然后联合检测进行迭代信道估计,充分利用上了接收端联合数据检测得到的数据信号信息与信道估计进行信息交互来提高估计性能,仿真结果表明,相对于传统估计方法,这种改进方法能够得到更好的均方误差和误码率性能,尤其是在导频数量较少时,此改进算法的性能提升将更明显。     

大规模MIMO加权正交匹配追踪信道估计算法

针对大规模多输入多输出系统基站天线数目众多,移动用户很难实时精确完成信道估计等问题。提出了一种加权的正交匹配追踪算法。该算法在每次迭代过程中,计算得到的估计信号值由当前残差信号估计值和迭代之前估计值两部分组合而成;分别对当前残差信号估计值和迭代之前估计值设置不同的权值,以提高信号在低信噪比情况下的估值精度;通过调整不同迭代次数权值大小,可以提升信号在不同信噪比情况下的计算精度。仿真结果表明,在不同的信噪比情况下,该算法都可以获得比标准正交匹配追踪算法更高的估计精度。     

甚高频数据广播信号解调算法设计

为提高甚高频数据广播(VDB)信号的同步精度和解调性能,根据VDB信号基本格式和特点,提出了一种基于解差分的VDB信号的解调算法,该算法消除了频偏引起的同步性能恶化,能够在一组同步码元内完成帧同步、位同步和频偏估计与校正。仿真结果表明,该方法有效提升了VDB信号解调性能。     

一种采用B样条插值的改进能量算子在电梯电机轴承故障诊断中的应用

针对传统Teager能量解调算子方法对电梯运行系统中存在的强背景噪声较为敏感的不足,提出了一种改进的能量解调算子方法;采用了B样条技术与传统Teager能量算子方法进行结合,其中建立的B样条曲线对信号进行插值起到滤波作用;然后再利用Teager能量算子对滤波信号进行转换;最后利用傅里叶变换得到转换信号的频谱图从而揭示故障特征;所提出的基于B样条插值的能量解调方法不仅保留了传统能量解调算法的优点,如较高的解调精度和优秀的时间分辨率等,并且可以在强噪声背景下提取出微弱轴承故障特征;经实验验证实现了提高强背景噪声下的轴承故障检测的性能,能够在故障退化的早期检测故障,满足了实际工况下故障诊断上的应用。     

一种改进的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法*

精确、高速的信道估计是通信系统处理信号的基础。针对卡尔曼滤波压缩感知在信道估计时伪测量过程计算效率较低的问题,提出了一种高性能的卡尔曼滤波压缩感知信道估计算法。对伪测量过程的近似 范数约束框架进行了进一步优化,引入高斯核函数对雅克比赋权矩阵的列向量进行优化,使算法对稀疏信号支撑集的重构速度较大程度提升。同时,引入微分熵确立了收敛指标,降低了算法的运行时间。仿真表明,在同等条件下,本文算法相对于原有算法,估计精度和收敛速度均有较大程度提高,在低信噪比和不同稀疏度下都具有较好的鲁棒性和实用性。     

基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法

针对传统全球定位系统(GPS)接收机在高动态环境下跟踪性能不理想,提出一种基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法。利用锁频环(FLL)辅助锁相环(PLL)的方式代替传统单一跟踪环路,通过卡尔曼(Kalman)滤波器对接收机各跟踪通道中频信号进行综合处理。根据多条跟踪通道的伪距和伪距率残差对系统状态参量进行综合估计,并搭建Kalman滤波器的状态方程和量测方程,给出了跟踪环路反馈量,与传统标量跟踪模式下的跟踪性能进行了对比。仿真结果表明,基于载波频率辅助相位的GPS信号跟踪算法进入稳态时间减小了100 ms,位置误差精度提高了5 m,速度误差精度提高了近3 m/s,在接收机用户快速运动的环境下,能够很好地处理高动态信号。     

用于多用户大规模MISO信号检测的改进主动禁忌搜索算法

针对基站配置上百个天线的多用户MISO系统上行信号检测问题, 结合基于变化的最大似然（ML）代价函数判决门限的随机重启策略, 改进主动禁忌搜索（RTS）检测算法性能。仿真实验表明, 相比基本的RTS算法以及似然上升搜索算法（LAS）及其变体, 在相同条件下该算法误符号率性能更优, 尤其是在高阶QAM调制和信道增益矩阵为欠定阵（用户数大于基站天线数）时, 其他算法存在严重的性能恶化, 而该算法仍能呈现良好的性能。