基于自相关函数的前向频率估计方法综述

突发通信模式是数字通信的重要方式。在突发通信模式的载波同步问题中．前向频率估计算法因为具有估计速度快,而且不存在挂起现象的优点而得到广泛使用。该文介绍了基于自相关函数的前向频率估计算法的信号模型,分析TFitz算法、L＆R算法、MM算法和分段累加算法四种经典的估计算法的攮本思想并对其进行了数值仿真和性能比较,提出现有算法存在的不足以及在实际应用中的局限性,以期进一步了解并提出计算更加简单、精度更高、估计范围更广的高效频率估计算法。     

认知星地混合网络中基于干扰约束的最优功率控制方法

在认知星地混合网络中,当卫星用户作为次级用户时,为了不影响地面主用户系统的正常工作,在上行链路中要对卫星用户进行必要的功率控制。针对衰落信道场景,选择最大化卫星用户的遍历容量（EC）作为优化的目标函数,分别提出了基于峰值干扰功率约束（PIC）和平均干扰功率约束（AIC）的功率控制方法,并给出了最优发射功率的闭合表达式。仿真结果表明,卫星信道条件越好、地面干扰链路衰减越大,卫星用户的性能越好;除此之外,基于AIC的功率控制方法要优于基于PIC的功率控制方法。     

随机共振现象与微弱信号接收

本文从随机共振(Stochast ic Resonance)可增强信号信噪比的现象出发,介绍了随机共振非线性双稳势阱模型和参数调节随机共振理论。在此基础上,分析了随机共振现象在微弱信号接收中两种可能的应用途径,通过仿真验证了应用的可行性。最后,分析提出了将随机共振理论应用于弱信号接收需要突破的三大关键技术,即:大参数信号变尺度与还原技术、参数自适应调节技术和调制信号随机共振技术,还提出了初步解决的思路。为拓宽随机共振现象的应用领域和探究解决低信噪比条件下的信号接收提供新的方法和途径。     

基于欠采样随机共振的单频微弱信号检测新方法

由于随机共振具有在特定条件下增强微弱信号信噪比的特性,近年来成为一种全新的微弱信号检测手段。为了克服随机共振绝热近似理论小参数条件的限制,提出一种基于欠采样随机共振的微弱信号检测方法。通过欠采样尺度变换与还原技术,实现了大参数信号的随机共振处理,突破了二次采样变尺度随机共振算法要求采样频率必须大于信号频率的50倍的限制。构建了基于欠采样随机共振的微弱信号检测模型,从理论上证明了方法的可行性。最后利用该方法对信噪比为-27 dB条件下的微弱单频信号检测进行了仿真,结果进一步验证了所提微弱信号检测方案的正确性。所提方法大大降低了信号的采样速率,为将随机共振应用于科斯塔斯(Costas)环的改进奠定了基础。