微弱信号相位检测的自适应陷波法及其应用

针对微弱信号因噪声影响造成剧烈的相位变化,采用常规的方法无法检测出其相位的现象,提出了一种自适应陷波方法。该方法采用自适应陷波算法来滤出期望信号,再对陷波后信号进行带宽压缩以提高信噪比,从而准确检测出信号的相位。根据检测方法,研制出以数字信号处理器为核心的检测系统,并应用此系统检测石英晶体输出的微弱信号的相位差。试验表明,对于信噪比小于-60 dB的微弱信号,系统相位检测精度达到2×10-6。     

高斯噪声下伪码-线性调频复合信号参数提取方法

针对目前雷达信号参数估计算法在某种环境中性能急剧下降,甚至失效的问题,提出一种基于多相滤波器组和高阶累积量联合处理的伪码-线性调频复合信号参数估计算法.该算法首先利用多相滤波器组实现信号在频域上快速均匀划分,然后对输出的每个子带信号进行三阶累积量对角切片的短时估计,有效抑制高斯噪声的干扰,并经过包络检波后得到复合信号完整的时频矩阵,最后通过时频图像的Radon变换和频率曲线的提取实现信号伪码数目、码元宽度、调频斜率、信号载频、带宽以及起止频率的提取.仿真结果表明,该方法在信噪比大于-11 dB时的估计精度较高.     

强噪声环境下自适应语音端点检测算法

本文在分析基于短时能量的语音端点检测算法局限的基础上,引入短时信噪比SNR估计方法,并设计自适应的判决门限,提出一种自适应语音端点检测算法.通过对平稳高斯白噪声环境下信噪比从-10dB到20dB的带噪语音信号进行的仿真实验表明,所提方法能更为准确地检测到语音的端点.     

Blind estimation of the PN sequence in lower SNR DS-SS signals with residual carrier

This paper presents a method of singular value decomposition (SVD) plus digital phase lock loop (DPLL) to solve the difficult problem of blind pseudo-noise (PN) sequence estimation in low signal to noise ratios (SNR) direct sequence spread spectrum (DS-SS, DS) signals with residual carrier. Of course, the method needs to know the parameters of DS signal, such as the period and code rate of PN sequence. Firstly, the received signal is sampled and divided into non-overlapping signal vectors according to a temporal window, whose duration is two periods of PN sequence. Then, an autocorrelation matrix is computed and accumulated by the signal vectors one by one. The PN sequence with residual carrier can be estimated by the principal eigenvector of this autocorrelation matrix. Furthermore, a DPLL is used to deal with the estimated PN sequence with residual carrier, it estimates and tracks the residual carrier, removes the residual carrier in the end. Theory analysis and computer simulation results show that this method can effectively realize the PN sequence estimation from the input DS signals with residual carrier in lower SNR.     

互相关与阻尼比扰动混沌系统结合的检测方法

文章基于互相关检测方法和阻尼比扰动Duffing振子检测系统的检测原理,提出了互相关与阻尼比扰动Duffing振子检测系统相结合的一种新检测方法。文中利用新检测方法在白、色噪声背景下对方波信号进行检测,仿真结果表明新检测方法的信噪比明显优于单独采用互相关检测方法或阻尼比扰动的混沌检测方法的信噪比,分别为-43.4dB、-42.1dB和-40.5dB。     

基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法

在直接序列扩频信号的捕获中,针对低信噪（SNR）比以及大频偏对信号捕获产生影响的问题,提出了一种基于级联随机共振的直接序列扩频信号的捕获方法。首先将输入信号通过部分匹配滤波器进行处理,当本地伪码和输入信号伪码相位对齐时,输出信号仅剩下了残余多普勒频偏;然后将该信号进行级联随机共振,从而提高信号的输入信噪比;最后通过快速傅里叶变换（FFT）谱分析,可以在频谱上得到清晰的谱峰,进而求出多普勒频偏值。通过理论分析和实验仿真可知,在输入信噪比为-26 dB的情况下,所提方法能够提高直接序列扩频信号的捕获灵敏度,并且通过两级级联随机共振系统后输出信噪比提高了15 dB左右;同时与传统捕获算法相比,该方法的正确检测概率提高了4 dB左右。所提方法不但能抑制噪声,而且能将部分噪声能量转换为信号能量,同时能够改善大多普勒频偏的影响,在捕获弱信号方面有着极大的优越性。     

直接扩频序列信号伪码周期的估计

针对伪码周期截获的难题,提出了一种基于低信噪比直扩信号功率谱二次处理的新方法,理论分析和计算机仿真表明了此算法的有效性。     

连续波背景下多信号处理方法

对接收到的信号进行短时傅里叶变换，通过分析短时傅里叶变换中每一个时间片内的信号频谱，检测出连续波背景下的脉冲信号。滤除线性调频脉冲信号成分，保留连续波信号成分，得到调频连续波信号具有周期性的时频变化曲线。根据连续波信号时频变化曲线的频谱特征，估计出其主要参数，然后滤除脉冲信号出现时间内信号中的连续波成分，并采用相应的方法估计出其参数。仿真结果表明，本文算法可以准确估计出线性调频连续波（LFMCW）信号和线性调频（LFM）脉冲信号的参数，当LFMCW信号的信噪比高于-8dB，并且其功率比脉冲信号功率小6dB以上时，算法具有良好的估计精度和稳定性。     

基于混沌序列的压缩感知测量矩阵构造算法

测量矩阵的构造算法是压缩感知中重要的研究方向之一。提出一种基于Logistic混沌-贝努利序列（Chaos-Bernoulli）测量矩阵构造算法,该算法利用了混沌序列良好的伪随机性质,通过一维Logistic混沌系统产生混沌序列,再通过符号函数生成具有贝努利分布的伪随机序列从而构造出压缩感知测量矩阵。实验仿真结果表明,该算法优于贝努利随机测量矩阵,信号重构的峰值信噪比PSNR有1~3 dB的提高,并与其他类型的测量矩阵进行比较,数值分析结果证明该算法是可行有效的。     

优化混沌扩频序列的抗干扰性能分析

为了提高基于混沌序列的直序码分多址系统(DS/CDMA)抗干扰性能,提出一种优化混沌序列性能的优选算法,将得到的优化序列应用于DS/CDMA系统中,研究分别在加入单频干扰、部分频段干扰、脉冲干扰情况下的抗干扰性能。结果表明优化后的改进型Logistic映射混沌序列可利用的码数目众多,抗干扰能力强,且系统误码率较低,与Gold序列相比,在相同误码率情况(10^(-1))下,信噪比至少可改善2dB,更适合用于DS/CDMA系统和通信抗干扰技术中。     

基于滑动匹配功率谱分析的TD-SCDMA上行突发信号检测

针对低信噪比下TD-SCDMA上行突发信号的检测问题,提出了一种滑动匹配功率谱分析算法。该算法利用同一用户midamble码序列自身高度的相关性,当本地midamble码序列与接收上行突发信号中的midamble码序列完全匹配上时,会有反映信号的残留载波或直流成分出现;再对其求取功率谱,则在该功率谱某一频率位置上会出现尖锐的谱峰,通过检测功率谱峰的幅度与位置,即可准确估计出该用户midamble码序列是否出现和残留的载波调制频率。仿真结果表明,该算法具有良好的检测效果,并能有效克服残余频偏的影响。     

高动态非线性调频直扩信号的伪码快捕算法

针对高动态非线性调频直接扩频(NLFM-DSS,nonlinear frequency modulation direct spread spectrum)信号伪码捕获的问题,提出一种基于离散多项式相位变换(DPT)的NLFM-DSS信号伪码快捕算法.首先通过瞬态矩确定信号的阶数,并将信号降阶成带残余频偏的直扩信号.然后采用PMF-FFT与功率谱相结合的方法实现伪码快速捕获.给出了基于该算法的信号模型和理论分析表达式,并通过计算机仿真验证了该方法的可行性,在扩频增益为1023时,利用功率谱非相关累积30次,可在信噪比为-20 dB时捕获到伪码.     

用于GNSS基带信号分析的相干累加算法

在对一般累加平均算法的原理、应用条件和误差来源等进行分析的基础上,提出了一种可以适用于更高数据速率(如500 bps)的相干累加算法,并且不需要进行导航信息的剥离.通过实验分析表明,在经过一定周期累加以后,就可以在时域观测到清晰的扩频码波形,也证明了新的累加平均算法确实可以达到提高信噪比的目的,而且比一般方法要好.     

DS-QPSK相位误差检测算法改进与数字化实现

根据直接序列扩频通信系统中伪随机序列(PN码)的相关特性,提出一种适合于直接序列扩频四相相移键控调制(DS-QPSK)系统的载波相位误差检测方法。PN码具有很好的相关特性,可以简化DS-QPSK信号中的一路信号,进而借鉴二相相移键控(BPSK)信号的反正切鉴相方式完成鉴相。完成了计算机仿真与数字化实现。结果表明,采用该方法,可以降低对接收信噪比的要求,提高接收灵敏度。     

基于USRP平台的频谱能量检测方法实现

目前使用能量检测方法实现频谱感知的研究一般是通过建模和模拟方式进行。为了通过实验进一步研究能量检测方法,基于USRP无线电测试平台运行能量检测器,在低信噪比环境下,检测无线电信号的检测概率和频谱感知所需时间,测量最小可检测信号集,即测量的存在及其位置。实验数据表明,在类AWGN信道中,当=-25dB时,信号检测达到极限。     

多入多出系统中改进的QRD-M检测算法

在研究传统QRD-M检测算法的基础上,提出一种用于多入多出系统的改进的QRD-M检测算法。该算法通过累积分支度量排序和终止门限设置,合理减少搜索树的分支数。仿真结果表明,当信噪比为10 dB、调制方式为16QAM、天线配置为4×4时,改进算法在无检测性能损失的情况下可使传统QRD-M检测算法的复杂度降低30%。     

磁异信号自适应检测算法

针对在分形噪声1/fα(0≤α2)中检测磁异信号存在的问题,提出了一种自适应噪声抵消器与自适应AR白化滤波器相结合的磁异信号正交基函数(OBF)检测算法——改进的OBF检测算法。由于固定AR白化滤波器对分形噪声1/fα的白化效果不佳,影响了OBF检测算法的性能,因此采用自适应噪声抵消器对被检测信号进行预处理以提高其信噪比,再利用自适应AR白化滤波器对预处理信号进行白化滤波,以实现OBF检测算法的最优化。理论仿真结果表明:当α值接近于0时,改进的OBF检测算法的处理增益略高于未经白化的OBF检测算法;当α值接近于2时,改进的OBF检测算法的处理增益略高于基于AR白化滤波器的OBF检测算法;当α值约等于0.8时,改进的OBF检测算法的处理增益高于其他两种算法7 dB,实验结果表明改进的OBF检测算法可以检测更微弱的磁异信号。     

基于最小绝对收缩与选择算子模型稀疏恢复的多目标检测

针对地面多径环境下运动目标检测,使用最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法在参数估计时会出现伪目标的问题,提出一种基于LASSO模型框架的设计矩阵降维构造方法。首先,信号的多径传播能够带来目标检测的空间分集,信号在不同的多径上有不同的多普勒频移;此外,使用宽带正交频分复用（OFDM）信号能够带来频率分集。由于空间分集和频率分集的引入造成目标的稀疏特性。利用多径的稀疏性和对环境的先验知识,去估计稀疏向量。仿真结果表明,在一定信噪比（SNR,-5dB）下,基于设计矩阵降维构造方法的改进的LASSO算法比基追踪算法（BP）、DS（Dantzig Selector）、LASSO等传统算法的检测性能有明显提高;在一定虚警率（0.1）条件下,改进的LASSO算法比原LASSO算法检测概率提高了30%。所提算法能够有效去除伪目标,提高雷达目标检测概率。     

改进的DSSS电磁波随钻测量信号载频估计算法

为了解决随钻测量中电磁波信号的载频估计问题,基于直接序列扩频（ DSSS）通信原理,建立了改进的电磁波信号载频估计法,该方法采用信号自适应干扰对消技术滤除噪声信号,然后再通过带通滤波技术获得DSSS信号的频带,从而提高了信号的信噪比（ SNR）。在此基础上,建立了System View仿真模型,仿真结果表明：改进的载频估计法可以有效滤除噪声信号,精确地检测出电磁波信号的载波频率。