基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究

在非协作通信领域，传统的基于循环自相关的OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号，不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性，针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号，也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明，对于无导频OFDM信号，改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级；同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响，可精确估计含导频OFDM信号的时间参数，具有很好的鲁棒性和应用价值。      

利用频域检索的单音干扰消除算法

在正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统中,当每次处理的OFDM符号较少时,OFDM数据子载波上的调制符号将严重影响单音干扰的参数估计。针对这个问题,本文提出一种利用频域检索的单音干扰消除算法。该算法首先利用离散傅里叶变换（DFT,Discrete Fourier Transform）粗估计单音干扰频点,然后通过检索干扰频点附近子载波的调制符号,消除其对单音干扰频域主瓣的影响,提高干扰参数估计精度,从而实现精确的单音干扰重构与消除。仿真结果表明,新算法可以有效地提高单音干扰参数估计精度,并可以降低OFDM系统误码率。      

单载波MPSK/MQAM调制信号的参数盲估计改进算法研究

当对单载波多进制数字相位调制（Multiple Phase Shift Keying，MPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation，MQAM）等星座类调制信号进行盲解调时，首先须进行频偏和符号速率的盲估计，传统的多次方谱频偏估计算法与二次小波符号速率估计算法具有较好的估计性能，但由于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的栅栏效应以及噪声的影响，其估计精度和可靠性有限。针对这些问题，本文采用了新的频率估计方法从而减小栅栏效应的影响提高了频偏和符号速率的估计精度，并提出一种基于信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）和谱峰指数的置信度准则，增强了频偏估计的可靠性。以QPSK和16QAM为例，进行了仿真分析，仿真结果表明，改进算法复杂度略高于传统算法，但其性能优于传统算法性能，可以有效提高频偏以及符号速率的估计精度及其可靠性，16QAM和QPSK具有类似的性能趋势，但需要更高的信噪比才能达到和QPSK相同的性能。本文算法鲁棒性强，具有很好的应用价值。      

在量化阵列框架下的对称Alpha稳定信号检测的预处理方法

本文主要研究了淹没在对称α稳态噪声下的信号相关检测的最优和次优的预测处理方法。使用量化阵列模型的等价处理函数和对相关运算的高斯近似，通过最大化相关器的输出信噪比，建立了约束泛函优化问题。由于量化阵列的泛函优化问题很难得到解析解，本文将预处理函数离散化，并证明离散后的优化问题是凸二次规划问题，从而可通过凸优化的方法求解。本文提出了一种基于排序方法的自适应门限的软限幅检测器，相比现有的检测器，仅仅需要估计噪声参数α。仿真结果表明，提出的量化阵列系统等价的预处理函数逼近最大似然检测器，提出的软限幅检测器达到了近似最优的性能，有利于实时处理α稳态信号。      

基于最大图像清晰度的泛探雷达目标距离-多普勒走动校正

泛探雷达长时间的相干积累会增加目标二维走动，导致目标在距离多普勒域散焦，回波信噪比降低。有效的目标二维走动校正才能更好地体现泛探雷达的凝视特性，提升雷达目标检测性能。文中利用Keystone变换进行距离维走动校正，并建立多普勒维走动和图像清晰度的数学关系式，基于最大图像清晰度准则进行多普勒维的走动校正。该方法解决了凝视探测下的二维走动，提高目标在多普勒维的高分辨，同时提升了微弱目标检测能力。