一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法

提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT（Short Time Fourier Transform）时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。     

适用于高阶QAM信号的混合型盲均衡算法

为了提高高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了MMA—DD和SIGN-MMA-DD两种改进的混合型盲均衡算法。首先,MMA—DD算法将多模盲均衡算法和判决引导算法有机结合,并采用均方误差来控制两者在混合误差中的比例,降低了均衡器的稳态误差。然后对MMA．DD算法在误差计算和均衡器系数更新两方面进行简化,得到SIGN—MMA—DD算法,有效地降低了运算复杂度。仿真结果表明,两种算法的盲均衡性能优于多模盲均衡等算法。     

基于加权最小二乘的数字调制信号单通道盲分离

针对数字调制混合信号的单通道盲分离问题,从最优化角度出发,引入了最小二乘算法,在此基础上,针对直接最小二乘算法性能受成形滤波器串扰影响的问题,提出了加权最小二乘盲分离算法。仿真结果表明,所提算法较已有算法在性能和效率方面都有一定的优势。     

基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

原始的压缩采样匹配追踪算法依赖于已知稀疏度,因此本文研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,达到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。     

基于集员滤波的双归一化数据重用盲均衡算法

数据重用可以有效地加快盲均衡算法的收敛速度,但会带来噪声放大的问题。针对这种情况,该文将数据重用方法应用到基于实虚部分开处理的改进常模盲均衡算法中,采用集员滤波克服应用数据重用时引起的噪声放大问题,推导出一种收敛速度较快的盲均衡算法。实验仿真表明,该算法具有较快的收敛速度,适用于短时信号处理。     

基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器

递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法,依据进化信息自适应调整小生境区域,在均衡数据误比特率最低,隐层中心聚类有效性最佳的基础上,可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。     

基于软件无线电的短波多路并行处理系统的设计与实现

针对短波窄带信号的实时处理需求,设计实现了一种基于软件无线电思想的短波多路并行处理系统。该系统采用四片高性价比DSP处理器,并行实时处理四路短波信号;采用一片高性能的FPGA,实现全局控制和协处理工作,具有完全可重复编程和配置功能。在此基础上,开发了FPGA程序和主机应用程序,实现了基于DSP的短波PSK信号解调算法。通过在软件无线电接收系统中的实际应用,证实系统使用灵活、性能优良。     

基于Walsh信号空间分解的CPM序列检测算法*

连续相位调制本身所具有的高效频谱和功率利用率使得这种调制方式非常适用于无线通信环境中,但其解调的复杂度也随着记忆长度和进制数的增加呈指数增长。该文给出了基于Walsh信号空间分解的序列检测算法,将接收机前端大量的匹配滤波器替换为两个低通滤波器加子区间采样器,这样有效地降低了CPM解调器前端复杂度,并通过对最小投影距离损失的分析,得出了一个关于接收机使用Walsh信号空间维数所遵循的最低限准则,并通过仿真验证了这个准则是有效的。     

综述MATLAB与VC++的交互编程

在通信等工程领域的计算机仿真中，VC和Matlah的交互编程可以结合两者的优点，提高仿真效率。文中介绍了Matlah与VC 之间交互编程的几种方法，包括调用Matlab引擎、C语言mex程序、mat文件操作程序等方法，并特别介绍了Matlab Visual Studio Add-in的使用。同时分析了各种方法的优缺点和适用场合，提出了适合于算法仿真的交互编程方法。     

基于隐马尔科夫模型的CPM信号盲Turbo均衡算法

针对高阶连续相位调制信号(CPM)盲均衡中存在的均衡性能较差以及不容易收敛等问题,从隐马尔科夫模型(HMM)的角度出发,建立一种新的EM-SOVA信道盲均衡方法,并结合Turbo均衡思想,提出了一种适用于高阶CPM信号的盲Turbo均衡算法。该算法通过将SOVA内嵌到EM算法的迭代过程中,有效改善了信道均衡效果,同时使用Turbo均衡的软信息迭代处理来进一步提高低信噪比条件下系统性能。理论分析和仿真结果表明,所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。