用频谱仪进行准确的信号功率测量

获得准确的信号功率是频谱分析仪的一项重要测试功能.测试不同类型的信号,需要采用不同的频谱仪设置和测试方法.对于同一个信号的测试,采用不同的频谱仪参数设置,包括带宽、扫描时间、检波方式、时域和频域的算法等因素,都可能产生不一样的测试结果.本文的目的是从原理上分析频谱仪各种设置的影响以及如何正确设置参数,从而获得准确的信号功率测量结果.     

测量噪声背景下微弱正弦信号参数估计的互功率谱方法

本文首次把近代谱估计方法引入到互谱估计中，从理论上证明了互相关函数的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，并在此基础上提出了互谱参数谱估计的矩估计方法和Ｌｅｖｉｎｓｏｎ递推估计方法。该方法可以有效地克服传统的互谱ＦＦＴ算法和互周期图法存在的谱分辩率低，谱估计方差大等缺点。文中还给出了信噪比为－３０ｄＢ的正弦信号参数估计的仿真实例。     

随机信号的功率谱估计及Matlab的实现

从介绍功率谱的估计原理入手，分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自的特点及在Matlab中的实现方法，最后举了一个例子加以说明。     

“随机信号分析”课程中功率谱及估计的研讨

本文首先分析“随机信号分析”课程中功率谱密度和自相关函数,然后分别介绍了功率谱的估计方法,并以实验为例说明功率谱的估计方法,最后以无线通信系统中OFDM信号的带宽估计为例,说明功率谱估计方法在实际工程中的应用。本文对于功率谱及其估计的教学有一定的指导作用,并且有助于学生更好地理解理论和工程应用。     

一类高斯色噪声信号的谱特性与生成

仿真无线时变信道的衰落特性常常需要具有一定功率谱形状的色高斯噪声信号。本文推导了无线信道快衰落特性的功率谱及其受限功率谱,分析了宽带高斯过程的谱特性和时间相关性,同时考察了具有高斯功率谱形状的信道阴影慢衰落的特性。通过有限正弦信号叠加近似生成了宽带色高斯噪声信号,确定了正弦分量的多普勒频率和多普勒系数。     

随机信号功率谱估计

1引言功率谱估计(PSD)是利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度,它能给出被分析对象的能量随频率分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)。经典的功率谱估计有2种:一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。间     

FFT功率谱估计随机信号预处理数据压缩方法

利用ＦＦＴ功率谱估计预处理压缩随机信号的方法，对其统计误差进行了讨论，并利用实验进行了验证，从而为实际应用提供了理论基础。     

基于改进谱相关算法的信号抗噪性能分析

谱相关分析是对循环平稳信号进行分析的有效工具,对噪声背景下的信号进行谱相关分析可以获取更实际的信号谱相关特征.文中采用采样点间隔取值的方法,对谱相关的数字化计算进行改进,并利用改进后的谱相关计算方法对信号谱相关分析的抗噪性能进行分析讨论.仿真表明,该方法具有较好的抗噪性能.     

移动通信信道的建模与仿真

针对移动通信的特点,本文以中继卫星通信链路为主要研究对象,分析了该链路通信信道中存在的传播损耗,并以此为基础建立了链路通信的信道模型;最后仿真分析了不同的通信传输速率在加性高斯白噪声(AWGN)衰落信道、多径Rayleigh衰落信道、Rician衰落信道以及复杂衰落信道中的误码率特性曲线,仿真结果表明,满足Rayleigh衰落信道模型的信号分量对系统的性能影响较大,且传输速率越高,信号分量中的反射分量与多径分量影响越大。     

一种白噪背景下的正弦信号迭代去噪谱估计法

本文给出线性预测谱估计一种迭代方法。该法是根据正弦信号与白噪声功率谱特征而去除噪声的。计算机模拟表明此方法具有较高的分辨率与较低的计算量。     

基于混合信号仿真技术的高功率微波与无线电引信耦合效应分析

混合信号仿真技术是分析导弹无线电引信与高功率微波(HPM)耦合效应的一种方法。它采用时域有限差分法(FDTD)的场方法,求解耦合产生的感应电压;采用系统仿真软件的路方法,分析系统的干扰与毁伤效应。仿真结果说明,采用高斯脉冲平面波辐照无线电引信时,引信被干扰,并有可能产生早炸现象。该方法把耦合的主体和客体进行统一和简化,可以形成快速、实用的耦合效应分析能力。     

Analysis and simulation of spectral regrowth in radio frequency power amplifiers

This work presents a novel method for efficiently analyzing the relationship between spectral regrowth and physical distortion mechanisms in radio frequency power amplifiers. It utilizes a Volterra series model whose coefficients are computed from basic SPICE parameters. The analysis uses a decomposition of the Volterra kernels into simpler subsystems in order to greatly reduce the computation times. The method is applied to the design of several bipolar-transistor power amplifiers after a series-based model is developed for representing the increase in active device forward transit time at high collector current densities. A number of single-stage SiGe power amplifiers have been designed, fabricated, and tested using the IEEE 802.11b and IS-95 modulation schemes at different carrier frequencies, and these results are compared with the theoretical analysis.     

Joint power and spectrum allocation in multi-hop cognitive radio networks

Various cognitive network technologies are developed rapidly. In the article, the power and spectrum allocation in multi-hop cognitive radio network （CRN） with linear topology is investigated. The overall goal is to minimize outage probability and promote spectrum utility, including total reward and fairness, while meeting the limits of total transmit power and interference threshold to primary user simultaneously. The problem is solved with convex optimization and artificial bee colony （ABC） algorithm jointly. Simulation shows that the proposed scheme not only minimizes outage probability, but also realizes a better use of spectrum.     

Compressive slow-varying wideband power spectrum sensing for cognitive radio

Wideband spectrum sensing is a critical component of a functioning cognitive radio system. Its major challenge is the too high sampling rate requirement. Compressive sensing (CS) promises to be able to deal with it. Nearly all the current CS-based compressive wideband spectrum sensing methods exploit only the frequency sparsity to perform. This paper sets up a new signal model which is sparse in both temporal and frequency domain. Motivated by the achievement of a fast and robust detection of the wideband spectrum change, total variation minimization is incorporated to exploit the temporal and frequency structure information to enhance the sparsity level. As a sparser vector is obtained, the spectrum sensing period would be shortened and sensing accuracy would be enhanced. Both theoretical analysis and numerical experiments demonstrate the performance improvement.     

Estimate of local average power of a mobile radio signal

The procedure for obtaining the local average power (also called local mean) of a mobile radio signal is described. The measured length of a mobile radio signal necessary to obtain the local average power is determined to be in the range of 20 to 40 wavelengths. It is based on the Rayleigh distribution. The sufficient number of samples for estimating the local average power values is about 36. It is based on a 90 percent confidence interval and less than 1 dB error in estimate. This procedure of estimate can be treated as a standard procedure.     

基于信号功率谱特征的CPM信号多参数估计算法

连续相位调制(CPM)信号由于其良好的频谱特性被广泛应用于卫星通信和移动通信中。在非合作信号处理中,为实现对截获CPM信号的精确干扰或盲解调,需要对其信号参数进行精确估计。提出基于功率谱特征的CPM信号参数估计方法。首先详细推导了CPM信号N次方变换后的功率谱特征,并根据功率谱的峰值响应计算对应的N值,最后利用N值对信号载频、码速率和调制指数分别进行估计。仿真实验表明,所提算法能够有效对CPM信号的相关参数进行估计,可以满足实际系统对CPM信号精确干扰和盲解调的需要。     

GNSS系统中预积分时间内基带信号的功率谱密度研究

目前在进行全球卫星导航无线频率兼容性评估时,由于忽略了接收端预积分时间对基带信号截断作用的事实,导致采用的短码功率谱密度计算方法有误,这将影响到评估结果的精确性。针对这个问题,分预积分时间大于等于和小于伪码周期两种情况,对基带信号的功率谱解析式进行推导,然后仿真不同预积分时间内实际信号的功率谱以及解析式的功率谱,比较这两者的谱分离系数。仿真结果表明,预积分时间对短码的谱分离系数影响很大,这正确反映了预积分时间对功率谱密度的影响。该功率谱解析式有助于精确估计无线射频干扰。     

认知无线电合作式频谱检测算法研究与仿真

对合作频谱检测的AND准则和OR准则频谱检测算法进行了理论分析,对2种检测算法进行了单用户和多用户的理论仿真和蒙特卡洛仿真。仿真结果表明,这2种检测算法正确检测概率与用户数的关系符合信号的统计分布特性结果,误差随虚警概率的增大而逐渐变小;对相同用户数,OR准则的检测概率高于AND准则检测概率。这一结论可以为认知无线电合作式频谱检测策略的选择提供一定指导。     

随机噪声信号的功率谱估计的仿真

在通讯与电子信息工程行业及领域中,大部分问题的解决需要进行估计一个随机信号在频率域上的功率谱分布,诸如此类的问题有很多,比如：设计滤波器消除噪声信号,振动随机信号的回波抵消,随机信号的特征抽取与表示等等。功率谱估计的分类：一般分为两大类,一类是参数法功率谱估计,一类是非参数法功率谱估计。参数法功率谱估计通常对数据进行一种建模,比如把数据建模成滑动平均模型（Moving Average）,或者自回归（Autoregressive）模型,而非参数法功率谱估计。除了要求信号满足广义平稳之外,不需要其它的统计假设。与非参数法相比较,参数法的优点是在一个给定的数据集合上能够有较少的误差、偏差与方差。     

Distributed joint spectrum detection and power allocation in multi-band cognitive radio networks

This article proposes a novel dynamic spectrum sharing scheme in distributed multi-band cognitive radio networks. A non-cooperative game has been utilized to model the spectrum sharing among secondary base stations (SBSs). A distributed joint spectrum detection and power allocation algorithm is designed for maximizing the downlink throughput of secondary networks. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm converges fast and achieves a better throughput performance than uniform threshold case. Meanwhile, the convergence of algorithm is proved by Nikaido-Isoda (N-I) function method.