基于时延估计算法的透明转发器的实现方法(英文)

讨论了转发器实现收发不间断的方法,提出了在自适应噪声相消的系统上,将简化的分数阶傅里叶变换理论应用于时延估计,进而将干扰信号重构抵消。推导了该算法,并提出基于该算法实现收发同时进行的转发器系统,即透明转发器。给出本系统模型框图,该透明转发器采用最小均方(LMS)算法建立自适应系统控制结构,能够通过自适应滤波器将自发干扰信号减除,并将不相关的背景噪声抵消。最后利用MATLAB软件仿真了基于该算法的透明转发器在具体信号上的运用,实验结果表明该方法实现了不间断转发功能,并且系统结构简单、易实现。     

雷达对抗系统收发隔离技术研究

雷达对抗中电子干扰机发射的干扰信号会耦合到自身的侦察接收机,影响侦察系统的正常工作,为消除这一耦合干扰信号对侦察设备的影响必须采用一定的收发隔离技术。分析了传统收发隔离技术以及自适应的收发隔离新技术,引出空域和时域的两类实现方式,其中包括空域的相控阵干扰置零技术,时域的自适应回波抵消技术、基于系统辨识的干扰消除技术,对各方法进行了评述。     

DVB-T数字电视转发器回波抵消硬件方案设计

基于DVB-T标准提出一种利用FPGA+DSP实现数字电视转发器中回波抵消的硬件实现方案.将抵消过程分为3步:首先,运用无线算法通过发射CAZAC码估计出回波信号的延迟信息和幅度信息;然后FPGA系统获得了回波信道的参数并生成逼近回波信号的抵消信号,这里DSP系统运用自适应LMS算法保证对消信号逼近回波信号;最后,将接收信号与对消信号相减完成对消.FPGA可基于MCU远程在线配置更新,自动增益控制模块使得系统具有较大的输入动态范围,DSP FPGA的平台为以后的应用带来了很大空间.最后计算机仿真结果表明,该方法具有良好的回波消除性能,并且使得工程指标容易实现.     

基于DSP Builder的回波抵消器设计与实现

针对通信中的回波问题,基于自适应滤波的LMS算法,设计了自适应回波抵消器。并基于利用FPGA芯片,在DSP Builder平台上,有效结合MatLab／Simulink和Quartus II设计工具,根据模块化设计思想实现了LMS算法自适应回波抵消器硬件电路设计。软件仿真和系统FPGA硬件实测结果表明,该设计方法使回波抵消器的FPGA硬件实现更加简便快捷。     

基于Tansig函数的自适应同址干扰抵消算法

针对跳频电台间同址干扰的特点一干扰强和射频干扰信号的时变特性,提出基于非线性Tansig函数的变步长LMS算法,给出其迭代公式并分析该算法性能.对该算法在自适应跳频同址干扰抵消中的性能进行仿真,仿真结果表明该算法对于非平稳强干扰系统具有很好的收敛速度、收敛精度和稳定性,且其计算量较小,能满足实时非平稳强干扰的自适应抵消的要求.     

一种有效的自适应语音降噪算法及实现

提出了一种改进的基于离散Hartley变换(DHT)自适应滤波算法(DHT—LMS)，将其应用于电话通信噪声抵消系统，并进行了实验研究，其结果表明，将该算法应用于自适应语音降噪系统，能获得较好的降噪效果，且基于信号处理器TMS320LF2407上开发实现简单，系统结构紧凑、可靠性高。     

基于DSP Builder的回波抵消器设计与实现

针对通信中的回波问题,基于自适应滤波的最小均方（LMS）算法,设计了一个自适应回波抵消器。基于FPGA芯片,在DSP Builder平台上,有效结合MATLAB/Simulink和Quartus Ⅱ设计工具,根据模块化设计思想实现了LMS算法自适应回波抵消器硬件电路设计。软件仿真和系统FPGA硬件实测结果表明,该设计方法使回波抵消器的FPGA硬件实现更加简便快捷。     

单通道最优恒模自适应干扰抑制方法

针对民航地空通信中常见干扰具有恒定包络的特点,该文提出了一种基于单通道最优恒模算法的自适应干扰抑制方法。该方法利用干扰信号的恒模特性,采用非线性最小二乘的方法对干扰信号的幅度与相位进行估计,并将其与接收到的混合信号相减,从而实现了恒模干扰信号的抑制。该方法与现有民航地空通信系统具有较好的兼容性,无需额外增加通道,且避免了一般自适应干扰抑制算法中的收敛问题。仿真和实测数据的处理结果表明该方法具有较好的干扰抑制效果。     

WCDMA直放站回波对消方案设计

基于WCDMA标准提出了FPGA+DPS平台下实现在数字中频技术中抵消WCDMA直放站回波干扰信号的方案.首先发射与WCDMA信号不相关的伪随机序列CAZAC码作为训练序列进行信道初估计,然后将初估计得到的时延和幅度信息作为赋给LMS自适应滤波器的初值,生成逼近干扰信号的抵消信号,实现回波对消.使用MATLAB和SIMULINK联合仿真,证明该方法拥有良好的性能.     

WCDMA无线直放站中自适应干扰抵消单元的设计方案

WCDMA数字无线直放站由于架设方便,外形美观等优点受到市场的追捧。它采用自适应干扰抵消技术,可以消除由于自身收发天线隔离度小而产生的自激问题。文章针对WCDMA系统中的自适应干扰抵消技术展开了研究。重点对时域的三种干扰抵消算法:LMS、NLMS和RLS算法,进行了研究和性能分析,并在原有的NLMS算法的基础上,为降低复杂度和节省资源,提出一种新的H-NLMS算法。最后在MATLAB仿真环境中建立WCDMA干扰抵消直放站系统链路级仿真模型,验证改进的算法和干扰抵消单元的性能。     

An Efficient Adaptive Channel Estimation Algorithm for MIMO OFDM Systems—Study of Doppler Spread Tolerance

In this paper we develop an adaptive MIMO channel estimation algorithm for space–time block coded OFDM systems. The presented algorithm is based on Expectation Maximization (EM) technique by decomposing the superimposed received signals into their signal components, and estimating the channel parameters of each signal component separately. We also study and compare our proposed EM-based algorithm with a previously introduced recursive-least-squares based algorithm for MIMO OFDM systems. At each iteration the EM algorithm decomposes the problem of multi-channel estimation into channel estimation for each transmit–receive link. In this paper we also study the Doppler spread tolerance of our proposed algorithm in a fast fading environment, and investigate how it affects the system BER performance.     

采用合成方法的多路信号自适应时延联合估计

本文关注的是多路信号之间时延差异的联合估计问题。不同于传统的自适应时延估计算法,本文以合成信号作为自适应时延估计的参考信号,给出了基于信号合成的联合自适应时延估计算法。同时本文推导和仿真了该算法时延估计的均值、学习曲线及方差特性。性能分析和仿真结果均显示,本文提出的基于合成的多路信号自适应时延估计为渐进无偏的时延估计。在不明显增加计算量的条件下,当算法收敛时,联合时延估计算法的方差显著低于传统的两路信号之间自适应时延估计算法方差。      

一种新的mc-PPS瞬时频率变化率的估计

该文在分数阶傅里叶(FRFT)计算分解的基础上,讨论了其某些步骤在信号检测中的冗余,提出了一种简化的分数阶傅里叶算法(RFRFT),详细讨论了它的几种重要性质,并结合一次相位差分法提出了乘积性RFRFT(PRFRFT)算法,实现了mc-PPS的瞬时频率变化率(IFR)估计。同时借助角度变换提高了RFRFT识别参数的分辨率。该方法运算量小,易于实现。仿真结果证实了该方法能够有效地抑制噪声和交叉项,可以适应低信噪比环境。     

Adaptive estimation of latency changes in evoked potentials

Changes in latency of evoked potentials (EP) may indicate clinically and diagnostically important changes in the status of the nervous system. A low signal-to-noise ratio of the EP signal makes it difficult to estimate small, transient, time-varying changes in latency, or delays. Here, the authors present an adaptive algorithm that estimates small delay (latency change) values even when EP signal amplitudes are time-varying. When the delay is time invariant, the adaptive algorithm produces an unbiased estimate with delay estimation error less than half of the sampling interval. A lower estimation error variance is obtained when, in a pair of signals, the adaptive algorithm delays the signal with the higher SNR. The adaptive delay estimation algorithm was tested on intra-operative recordings of somatosensory EP, and analysis of those recordings reveals that the anesthetic etomidate produces a step change in the amplitude and latency of the EP signals     

一种基于分布式发射天线的差分空时调制方法

在基于分布式发射天线的多入多出(MIMO)系统中,由于各发射天线的发射信号不同时到达接收端,用于信道估计的导引设计及发射方法存在一定困难。针对这一问题,该文提出一种无需信道估计的分布式MIMO差分编码及检测方法:发送端将发射矩阵进行相位差分调制后发射,接收端利用前后接收量判断相位信息恢复出发送端数据信息。该方法频谱效率与V-BLAST相同,适用于任意发射天线数和接收天线数,且不要求接收天线数大于发射天线数。仿真结果表明,在不同信道传播时延情况下,误码率性能不同。     

A novel super-resolution beamforming algorithm

A novel simply-structured hybrid smart antenna system suitable to be used in ad-hoc network terminals is proposed in this letter. The super-resolution beamforming algorithm is also presented based on the system using DOA estimation results. The algorithm can switch the bea.mforming to the direction of the expected signal and get the best transmitting performance after the pre-beamforming of the Butler matrix. The shifting value formulas are presented to obtain the best SNR when there is no interfering signal and to acquire the highest Signal to Interference Ratio （SIR） as there is one interfering signal. When there are more than one interfering signals, the pre-bea.mforming feature of the Butler matrix can also suppress the interfering signals. Simulation results verified the algorithm.     

基于DCS 的统计MIMO 雷达信号模型及参数估计

分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)将单信号的压缩采样扩展到信号群的压缩采样,利用信号内相关性和互相关性对多个信号进行联合重构。统计多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达系统通过多发多收配置,在发射机、目标以及接收机之间构成对目标的分布式探测系统。该文将DCS应用到统计MIMO 雷达中,通过对该场景中目标回波的延时在距离空间稀疏性的分析,提出联合所有接收信号重构目标场景的设想,建立了接收信号的联合稀疏模型,并实现了目标参数估计的联合重构算法。仿真结果表明与基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)的算法相比,基于DCS 的算法在进一步降低采样数目的同时提高了参数估计精度,同时也验证了DCS-MIMO 雷达可以有效克服目标的雷达散射截面积(Radar Cross Section, RCS)起伏。      

一种基于正交信号的角估计算法

稀布阵综合孔径脉冲雷达(SIAR)是新体制雷达多输入多输出(MIMO)雷达的一种,SIAR发射的是正交信号,对于基于正交信号雷达的方向估计,因为其方向向量不仅与接收导向向量有关,而且还与发射导向向量有关,因此传统MUSIC等超分辨算法不能够直接应用。Gram-Schmidt算法是数值计算的一种重要算法,通过理论分析以及仿真结果表明,该算法可以直接应用于基于正交信号雷达的测向,而且在未知目标的个数和小样本的条件下,依然有较好的测角性能。     

一种基于机器学习的卫星重叠隐蔽通信方法

针对传统卫星重叠通信中单个掩护信号带宽以及功率容限不够的问题,利用卫星转发器频谱环境中多个掩护信号提出了一种频域分割-子谱功率控制联合优化的多掩护信号重叠通信方法,建立了隐蔽通信信号传输性能和隐蔽性能的双目标优化问题,信关站侧采用感知的历史频谱数据训练生成支持向量机回归预测模型,用来预测不同转发器频谱环境下隐蔽信号的通信性能和隐蔽性能,并将训练好的预测模型下载到通信终端;终端侧利用双目标背包算法将支持向量机回归预测模型预测的隐蔽信号的通信性能和隐蔽性能作为价值因素、掩护信号个数作为背包重量来选择转发器频谱环境中的掩护信号,并且求解出隐蔽信号的频域分割和子频谱的功率控制参数,从而实现终端通信信号隐藏在卫星转发器的频谱环境中的目的。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统自适应信道估计

针对超密集组网中导频复用将产生导频干扰,严重影响移动用户下行链路信道估计准确性的问题,提出了一种使用短导频的幂函数稀疏度自适应匹配追踪(Power Sparsity Adaptive Matching Pursuit,PSAMP)算法.该算法由稀疏度预估计和追踪重构两部分构成.首先通过幂函数试探得到一个略小于真实稀疏度的预估值,再通过压缩采样匹配追踪重构信号,改善估计结果;若不能成功重构,则逐渐增加信号原子数量.仿真结果表明,相较于传统自适应压缩感知重建算法,所提的P SAMP算法在高信噪比区域具有更好的信道估计性能.