Levy噪声中EMD降噪的随机共振研究

经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降低噪声的同时也削弱信号能量,并会产生虚假信号,导致信号检测存在缺陷,针对这一问题,提出Levy噪声环境下经验模态分解随机共振检测方法。通过将含噪信号进行EMD分解,对分解后信号进行叠加取平均二次采样等处理方法,使其满足随机共振要求,利用自适应算法优化系统参数,进而使处理后信号能够在双稳系统中产生随机共振,达到精确检测的目的。理论分析及实验证明在Levy噪声下,此方法能实现同一特征指数下单频信号与多频信号检测,实验表明在单频信号信噪比为-28 dB情况下能有14 dB的提高,特征指数为1.8下多频信号5 Hz频谱幅值从311.8增加到724,10 Hz频谱幅值由138.9增加到143.2。此方法对在复杂噪声环境中降低剩余噪声能量同时,提高信号能量,减少虚假信号,相对于仅仅进行EMD分解无法判断信号成分,能更好的达到检测效果。     

基于QPSO优化算法的余弦调制滤波器组设计

提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法,此方法以原型滤波器的阻带衰减作为目标函数,用改进型量子粒子群算法(QPSO)设计最接近满足重构条件的原型低通滤波器,然后在此基础上通过余弦调制得到分析滤波器组和综合滤波器组.实验仿真结果表明,用此方法设计的余弦调制滤波器组(CMFB)具有良好的阻带衰减特性和精确重构性能,在满足性...     

基于虚拟多用户模型的长码直扩信号伪码估计

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的伪随机码(PN)盲估计问题,提出了一种新的周期长码直接序列扩频信号(PLC DSSS)模型.该模型等同于虚拟多用户短码扩频DS - CDMA系统,采用DS- CDMA的谱范数来估计同步偏移,该算法不需要更多假定限制,利用相关函数二阶矩、特征值分解和模糊酉矩阵方法就可以完成伪码序列的...     

利用二次谱盲估计多速率DS/CDMA伪码周期

针对可变扩频长度(VSL)的多速率DS/CDMA信号伪码周期的盲估计问题进行了研究,将一般单速率直扩信号二次功率谱伪码周期估计的方法扩展到多速率DS/CDMA模型。该方法首先将接收的多速率DS/CDMA信号进行采样,并对其求一次功率谱,再将一次谱作为输入信号作傅里叶变换并取模、平方,从而得到信号的二次功率谱。通过推导证明,多速率DS/CDMA信号的二次功率谱在扩频码周期的整数倍处出现尖锐的谱线,且不同速率用户的二次谱线幅度是不同的,利用这些幅度差异区分不同速率并通过估计谱线之间的距离即可获得不同速率信号的伪码周期。仿真表明该算法在低信噪比下适用,在-15 dB能够利用较少数据同时估计多组速率的伪码周期。     

低信噪比直扩信号伪码周期检测的谱方法

针对低信噪比直扩信号(DS/SS信号)的伪码(PN码)周期检测的难题,本文提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法,理论分析和计算机模拟表明,该类方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作.     

基于循环自相关的NC-OFDM信号参数的盲估计

在认知无线电(CR)环境中,频率资源不足的问题越来越严重,非连续正交频分复用（NC-OFDM）能够工作在非连续的频谱环境,针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,提出用循环自相关的方法。该方法首先分析循环平稳信号特点,然后根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率α以及时延τ切面图具有离散谱线特征进行参数估计,最后对NC-OFDM信号的循环自相关进行数值仿真。仿真结果表明在低信噪比下,能有效估计NC-OFDM信号的参数及识别零前缀的正交频分复用信号（ZP-OFDM）,且实验证明关闭近90%的子载波数目,都能够实现NC-OFDM信号的参数的盲估计。     

OFDM信号循环谱分析及参数估计*

针对在无线电监测和认知无线电系统中,信号参数估计这一重要问题,证明了OFDM信号具有循环平稳性的必要条件是加循环前缀或有非矩形脉冲成型,并以线性周期时变变换(LPTV)模型为基础,推导了OFDM信号的循环谱表达式。通过对连续信号和离散信号进行计算机仿真,都得到了相同的OFDM信号循环谱图,实现了OFDM信号符号周期的估计,结果与理论分析相吻合。     

低信噪比DS-UWB信号伪码的盲估计方法

文中介绍了DS-UWB信号模型及其时域表达式,并基于此研究了在低信噪比下DS-UWB信号伪码盲估计的问题.提出了DS-UWB信号的相关矩阵累加平均与其特征分解相结合的方法.该方法可以由相关矩阵的主特征向量估计出观察信号的伪码.文中在理论分析的前提下,用仿真实验证明了这种方法在低信噪比下是非常有效的.