基于高阶循环累积量的载波频率估计

首先系统总结了高阶循环累积量估计载波频率的研究成果,从理论上推导出MASK、MPSK和MFSK信号的测频原理,并对平方降价法的性能进行了测试,指出了平方降阶法的局限性。然后以16QAM信号为例,从理论上证明此方法同样可以应用于MQAM的载波频率估计,并进行了仿真验证,从而扩展了此方法的适用范围。最后,进行了小结,指出测频方法存在的问题及解决方法。     

一种基于OSERDES复用的信号源设计

直接数字频率合成（DDS）技术在信号处理领域有广泛应用。为产生高采样率的模拟信号源,现场可编程逻辑阵列（FPGA）利用DDS技术输出数字信号,经过MUX芯片复用提高码速率,再通过DA芯片输出模拟信号。该方案调用FPGA内部并串转换器OSERDES,采用双倍数据速率（DDR）模式。多路低速信号复用成高速信号,输出不需要MUX芯片复接,直接输出到DA芯片。该方法减少中间环节,提高了稳定性。最后通过实验验证了方法的可行性。     

二进制BCH码的一种盲识别方法

提出二进制BCH码的一种盲识别方法。该算法适用于本原和非本原二进制BCH码。首先,在帧长度已知的条件下,根据循环特性,给出一种分组长度的统计识别方法;然后,根据循环特性及各种约束条件得到备选多项式;再根据校正子权重和最小原则,得到最优多项式;最后通过因式分解得到生成多项式的最终估计表达式。仿真表明,本文算法具有较强的抗随机误码能力,而且其识别性能随着参加统计的码字数增多而提高。该算法不涉及矩阵运算,因此非常适合硬件实现。     

盲源分离技术现状及发展趋势

盲源分离是最近十几年发展起来的新研究领域,是在知其少量或完全未知先验信息情况下提取源信号的信号处理方法,特别适用于通信侦察领域。盲源分离模型大致分为线性瞬时模型、线性卷积模型、非线性模型及欠定模型。简述了每种模型盲源分离算法的基本思想及常用方法。重点介绍了目前相对成熟的基于线性瞬时模型的三种盲源分离方法：批处理、自适应和逐次提取。目前线性瞬时盲源分离研究较成熟,未来的研究热点是卷积模型、欠定模型等算法研究及如何提高算法性能等方面。