基于LabVIEW的虚拟信号发生器及示波器的设计

为了弥补传统仪器功能单一、不易升级和携带不便等缺陷,利用虚拟仪器"软件即是仪器"的特性,开发设计了虚拟信号发生器和示波器.结果表明,虚拟仪器不仅具有传统仪器的基本功能,还具有实现信号类型多、组合灵活、信号处理功能强大、易于扩展和升级等特性.     

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。     

一种基于噪声功率的信道有效阶数盲估计算法

基于二阶统计量的盲均衡算法大多要求估计信道阶数。根据噪声功率随信道阶数的变化特点,提出一种新的阶数估计算法。实验表明,与传统算法相比,该算法不仅复杂度低,在低信噪比和小样本个数情况下估计性能良好,且不依赖于具体的盲信道估计算法,具有较强的适用性。     

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。     

适用于十字型正交幅度调制信号的多模盲均衡算法

在加权多模盲均衡算法的基础上,采用多模算法在处理十字型正交幅度调制(QAM)信号时的改进方案,充分利用十字型QAM信号的符号统计特性,采用分段线性模值,使误差模型与十字型QAM信号星座更加匹配.此外,还给出了不同信噪比下均方误差估计值与权值的对应关系.仿真结果表明,该算法更适合处理十字型QAM信号,具有较好的稳态性能.     

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。