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。     

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。     

基于谱相关技术的广播电视频谱二次利用

频谱感知是认知无线电（CR）的一项关键技术,为提高广播电视信号的频谱利用率,提出将一种基于AR模型的频谱感知方法运用到分布式融合检测天线系统的局部传感器中,以MPSK调制信号为例运用MATLAB仿真实现了不同SNR条件下对主用户信号在某一时刻存在与否的有效检测。仿真结果表明：将该方法运用到电视信号频谱检测中可以获得良好的效果,为CR智能化分配空闲频谱提供了识别依据,提高了频谱的利用率。     

基于混合粒子滤波的数字电视系统故障诊断方法

利用高斯状态空间模型和有效的蒙特卡洛方法来处理数字电视系统故障诊断问题,Rao-Black-wellised粒子滤波算法具有较强的针对性。重点讨论了包括离散状态估计和连续状态估计的数字电视系统,并且通过对Rao-Blackwellised粒子滤波算法和标准粒子滤波算法进行仿真对比,得出了前者具有更好性能的结果。