一种用于多径CDMA信道的盲多用户检测器

提出了一种基于受限平均输出能量(CMOE)准则的用于多径CDMA信道的盲多用户检测器.与以前提出的盲多用户检测器相比, 它充分利用了两个子空间的特性和结构: 所需用户的扩频码子空间;由接收数据的协方差矩阵估计的信号子空间.仿真结果表明, 该盲多用户检测器具有很强的抗远近效应的能力, 避免了CMOE检测器存在的由于信号表示波形不匹配造成的性能下降问题, 在较高信噪比条件下, 性能大大优于已提出的其它多用户检测器.     

多径信道中扩频信号伪随机序列盲估计

为解决异步直扩序列的盲估计问题，提出采用独立分量分析（ＩＣＡ）结合主分量分析（ＰＣＡ），在信道未知情况下有效盲分离多用户多径直扩信号和扩频码信息.由于不同用户信息是相互独立的且扩频序列是非相关的，对于某个用户，如果不存在多径效应，直接采用独立分量分析估计得到扩频序列；对于多径信号，进一步利用m序列的三阶相关特性估计出扩频序列.在高斯噪声下的性能分析表明，独立分量分析结合m序列三阶相关特性的盲估计过程，可以在不知道扩频码同步信息的情况下对异步多用户信号进行盲分离和估计.算法利用了ＣＤＭＡ系统的扩频增益，可以在低信噪比条件下盲估计扩频序列.     

加权信号张量子空间拟合算法

提出了一种基于三阶张量高阶奇异值分解的声矢量阵列加权信号张量子空间拟合算法. 首先对声矢量阵接收信号进行三阶张量建模, 并通过高阶奇异值分解得到信号张量子空间, 从而结合加权信号子空间拟合算法进行空间方位谱估计. 由于基于高阶奇异值分解得到的信号张量子空间相比于传统的矩阵奇异值分解得到的信号子空间能够更好地抑制噪声, 并且体现了多维数据之间的关联关系, 因此具有更高的方位估计精度. 理论和仿真结果表明: 该方法在低信噪比、等强度不相关信号和强相关信号条件下仍具有良好的目标分辩能力和稳定性, 工程应用价值较高.     

基于子空间投影的合成空间谱算法

对子空间投影类目标方位估计(DOA)算法在非理想条件下性能下降,提出利用加权信号子空间投影和噪声子空间投影获得合成空间谱的DOA方法.论文第2节给出了基于特征分解的子空间投影算法的框架,依据不同的投影矩阵对多种算法进行分类.第3节通过对信号子空间投影采用主特征值倒数加权,并与常规噪声子空间投影进行空间谱合成对多目标进行分辨.第4节给出低信噪比和小采样长度条件下的算法统计性能分析,表明其性能优于传统多目标高分辨MUSIC算法.第5节通过湖试结果表明其工程应用价值.     

基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计

为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向(direction of arrival,DOA)进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l_1范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l_1-奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l_1范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l_1范数下稀疏信号重构方法能有效抑制偏差,在低信噪比下能够准确稳定地估计出DOA,并且能够提高估计精度.     

一种新的低空目标角度估计方法

针对低空、超低空目标波达角度估计受多径畸变影响的问题,提出一种基于三子阵天线无特征分解的低空波达角度估计算法。该算法首先通过空间平滑构建三子阵天线,以降低信号矩阵的维度;然后利用低空环境下三子阵天线回波信号的形式,构造接收信号的正交矢量;最后通过角度谱函数完成多径情形下目标仰角的估计。算法直接利用回波信号协方差矩阵进行角度估计,省去了信号去相关、信源估计的繁琐过程,避免了通过特征分解划分信号子空间、噪声子空间等问题。通过数值仿真分析给出波达角度估计性能,证实了在低信噪比时该算法估计精度优于传统的测角算法。     

熵特征在雷达信号分选中的应用

针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,应用信息熵特征实现了低信噪比条件下未知复杂雷达信号的高准确率分选.对接收到的雷达信号首先求得维格纳分布空间和双谱空间,然后对该空间进行子空间划分,在子空间分布概率下,求取雷达信号的信息熵特征构成二维特征向量,该特征向量反映了信号在这两种空间下的能量分布.最后对8种雷达辐射源信号进行了特征提取和分类仿真实验.实验结果表明所提取的特征参数在宽信噪比范围内均具有很好的分离性和稳定性,验证了该方法的有效性.     

以欠采样速率实现盲谱感知及二维DOA估计

提出了两种以欠采样率实现盲谱感知与二维波达方向(DOA)估计的算法。这两种算法利用了MWC的周期信号所对应的傅里叶级数系数矩阵来确定未知信号频谱所在的子频带位置,然后利用二维阵列的信号模型估计得到包含二维DOA的空间相位。通过空间相位信息与子频带位置信息能重构出子带谱信息,以此能得到频率的高精度估计,最后通过空间相位分别估计得到信号的方位角与俯仰角。仿真验证了所提欠采样接收机与相应算法的有效性,以及在低信噪比环境下依然有较好的鲁棒性。     

DOA矩阵方法及其性能分析

为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向（direction of arrival,DOA）进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l₁范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l₁-奇异值分解（singular value decomposition,SVD）算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l₁范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明,通过加权处理的l₁范数下稀疏信号重构方法能有效抑制偏差,在低信噪比下能够准确稳定地估计出DOA,并且能够提高估计精度.

     

基于有限长样本数据的信噪比估计

从信号模型上给出了信号子空间是有限维数的说明,并通过仿真说明信号与噪声子空间的特征值在短数据下无法准确获得。提出基于仅由噪声特征值构成的极大似然函数的改进AIC准则,实现了信号子空间的维数的准确估计,从而获得了一种在相对较小样本下更稳健的信噪比估计方法。从不同的信噪比大小与样本数据长度进行仿真验证,结果表明,该方法比原始的子空间方法能适应更低的信噪比和更短的数据样本长度。     

利用沃尔什码扩频的MC-CDMA系统频偏估计算法

针对多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路存在的多用户载波频偏问题,提出了一种利用沃尔什码进行扩频的载波频偏估计导频算法．该算法使用全1的沃尔什码作为专用扩频码,对频偏待估计用户的两个相同导频符号进行扩频; 在接收端,利用导频的专用扩频码码片与信息符号的扩频码码片不同的均值特性,得到频偏待估计用户的导频接收信号的近似成分,并从中利用辐角值提取方法得到载波频偏估计值．仿真结果表明: 在频率选择性衰落信道下,与基于信号子空间分解的自适应训练序列(ATS)算法相比较,该算法降低了计算复杂度,而且频偏估计的性能也很接近ATS算法,适用于系统在信息数据发送的过程中需跟踪频偏变化的场合．     

OFDM系统中一种改进的频偏估计算法

针对正交频分复用系统中载波频偏降低系统性能的问题,提出了一种改进的频偏估计算法。改进算法使用一个简单的复训练序列,可以有效的在时域中估算小数倍频偏,在频域中估算整数倍频偏。仿真结果显示,改进后的频偏估计算法比Schmidl&Cox算法信噪比损失降低了1.5dB,比P.Moose算法降低了2.5dB。能够有效的提高频偏估计的准确性,且在低复杂度的情况下提供了较大的频偏估计范围。     

基于高速移动下的TD-SCDMA多普勒频偏估计研究

移动终端和基站间的快速相对移动会导致较大的多普勒频偏,从而影响到接收端数据的正确接收,因此进行准确的频偏估计会使数据传输向更可靠的阶段发展。基于TD-SCDMA系统的上行链路,提出了一种"双重矫正"的频偏估计算法。首先在训练序列进行频偏估计的基础上,将一重频偏矫正后的用户数据进行解调,然后用解调得到的用户数据进行二重频偏估计矫正。仿真结果对比表明,在相同信噪比的条件下,该算法具有更低的误码率,提高了系统的通信质量。     

正交解调算法在OFDM信号解调中的应用

分析了基于相关函数的频偏估计算法,鉴于其频偏估计范围较小,且多普勒频偏影响较大的缺点,提出了一种可以忽略频率偏移的基于正交分解的载波解调算法．仿真结果表明,正交解调算法对于AM调制的OFDM信号比较适用,不仅可以忽略频差,而且可以工作在信噪比较低的信道中．     

一种基于ITD参数的数字调制识别算法

提出了一种基于固有时间尺度分解的特征参数提取方法,并基于参数的可分性进行参数选择,用于数字调制方式识别．仿真结果表明,利用该方法仅使用3个特征参数,便可在信噪比为5dB时达到94％以上的平均识别率．所提出的特征提取方法对接收信号的频偏不敏感、不依赖码元同步、计算复杂度很低、便于实时实现,适用于通信侦察系统和基于干扰重构抵消的通信系统．     

带残余频偏的QPSK-DSSS信号伪码序列盲估计

针对正交相移键控(QPSK)调制的带残余频偏直接序列扩频(DSSS)信号伪码序列难以估计的问题,提出信号相关矩阵特征分解结合全数字锁相环(DPLL)进行伪码序列估计的方法。首先对接收信号进行采样和分段得到数据矩阵;根据最大化信号相关矩阵的谱范数估计出伪码序列的同步点;在同步基础上再计算信号相关矩阵的特征子空间;针对其主分量特征向量带有残余频偏且相位存在π/2跳变的问题,采用全数字锁相环跟踪和消除其残余频偏进而恢复伪码序列。研究结果表明,针对QPSK-DSSS信号,所提方法能够实现负信噪比下伪码序列的盲估计。     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

Joint pilot assisted and despread soft-output carrier synchronization for the burst DSSS system

Current carrier synchronization algorithms at extremely low signal to noise ratios (SNRs) for burst direct sequence spread spectrum communication systems are not very good at achieving a high estimation precision and wide estimation range at the same time. A joint pilot assisted and despread soft-output carrier synchronization algorithm is proposed in this paper. Based on a frame structure in which the pilot symbols are separated with data symbols, a coarse frequency offset estimation is first performed based on the averaging periodogram method with the help of pilot symbols, and a coarse phase offset estimation is obtained with the maximum likelihood algorithm, and then the phase of the received signals is compensated for each segment of pilot and data symbols. Next, a fine frequency offset estimation is carried out using the despread soft output; then the fine phase offset estimation is obtained. Simulation results show that at extremely low SNRs and with a fixed number of pilots, the performance of the algorithm is near the modified Cramer-Rao bound with high frequency offset estimation precision and wide frequency offset and phase offset estimation ranges. The bit error rate of the algorithm is close to the ideal performance.     

基于Zadoff-Chu序列的移动数字电视接收系统频偏估计算法

针对移动数字电视接收系统频偏估计算法存在的频偏估计均方差和误码率高等问题,提出了一种基于Zadoff-Chu （ZC）序列频偏估计算法。首先通过建立信号模型,利用仿真分析了载波频率偏差对接收系统影响;其次,信标结构中的两个同步信号以半周期形式选择ZC序列,1个导频符号序列由2个ZC序列构成。因此,接收端接收的2个符号是完全相同的ZC序列,通过对1个ZC序列半周期进行自相关运算并计算频偏值,即可以完成对整个周期符号的频偏估计。仿真结果表明,相比于其它算法,频偏估计均方差可降低20~30%,增益提升约2dB。     

短突发传输系统的联合导频和迭代译码载波同步简

Considering the low estimation accuracy and small synchronization range of carrier synchronization algorithms in low signal to noise ratio (SNR) for short burst communication systems, a joint pilot and iterative decoding soft-output carrier synchronization algorithm is proposed. Firstly, the received pilot sequence is extracted and modulation is removed, with the modulation-removed signals made cross-correlated. Then the summation of all the correlation values is used to perform initial carrier parameters estimation. Secondly, the pilot sequence is reused with the soft-output information based on the extended Turbo decoder to obtain fine frequency and phase estimation values. Theoretical analysis and simulation results show that the coarse estimation algorithm can satisfy the requirements of the frequency estimation range and estimation accuracy, and preamble-middle pilot placement is optimal for a certain length of the data frame; The turbo decoder can obtain more reliable soft-output information with small residual frequency offset after initial coarse synchronization when the normalized frequency offset is less than 1.5×10^-3, with the joint pilot and soft-output of the decoder used to estimate fine carrier parameters, which can make the turbo code achieve optimal BER performance.