基于小波变换/小波包变换的多载波调制技术

小波/小波包在通信系统中的应用是近年来一个新的研究领域,而基于小波/小波包变换的多载波调制技术是其中一大研究热点。由于小波/小波包基函数具有良好的正交性与时频局域性等特点,基于小波/小波包变换的多载波调制技术,能够有效地提高通信系统性能。本文介绍了当前几种主要的基于小波/小波包变换的多载波调制方案,分析了这些方案的性能特点及发展趋势,并与其他方案进行了比较。     

基于小波包的多载波技术

首先比较基于3种小波调制的多载波技术的优劣，波包调制（WPM）无论在多速率分配还是在抗干扰方面都要优于多尺度调制（MSM）和M频带小波调制（MWM）。然后，引入双正交小波作为了载波的基函数，仿真它在AWGN信道和平坦瑞利落信道下的性能并对结果进行分析，引入双正交小波是系统实用化的关键一步。     

最佳小波包多载波调制解调技术

本文利用离散小波包变换（ＤＷＰＴ）导出信号窨的诱导小波包基。在此基础上建立起基于ＤＷＰＴ的小波包多载波传输系统的概念,提出了最佳小波包多载波市制解调技术。技术根据给定的信道特性,采用类似于最佳基搜索城众多的小波包多载波市制解调方案中快速寻求出最佳方案,使得系统解调出的信号中所要信号与符号间干扰的信干比在不增强噪声的前提下达了最大。     

基于小波包变换的多载波调制解调算法及其DSP实现

小波包调制(WPM)是基于小波包理论的一种新型多载波调制方式。国内外以往的研究主要集中在方案研究和性能仿真方面,本文提出了DSP实现小波包调制的方案并用高速DSP芯片实现了小波包调制的快速算法及代码优化。实时运行结果表明:用高速DSP芯片可以满足WPM所需的大计算量和高速移动通信的要求。     

一种能有效抑制窄带干扰的小波包多载波扩频系统

本文提出一种能有效抑制窄带干扰的基于小波包的多载波扩频接收系统.该系统通过小波包分析来自适应调整优化参数并进行抗干扰处理,使系统性能在高功率窄带干扰下得到改善.处理过程可与传统的基于小波包的多载波扩频系统解调解扩方式很好的相匹配,系统复杂度很低.研究与仿真结果表明,这种方案简单实用,具有良好的性能.在相同的处理条件下,性能要大大优于基于离散傅立叶变换(DFT)的多载波扩频系统.     

一种实现非等带宽多载波调制的新方法

传统的多载波调制都是采用对传输信道进行等带宽划分的方式。为了更好地适应信道传输特性，一个很有应用前景的发展方向是采用非等带宽划分信道的多载波调制方式。本文提出了一种利用正交小波包变换实现的非等带宽划分信道的多载波调制方法。理论分析和实验结果表明，这种方法对于提高信道的传输性能有很大的潜力。     

小波包分复用系统子载波的构造及调制实现

小波包分复用(WPDM)系统中作为子载波的小波包基函数必须是连续解析的,但实际中很难得到,通常需要对其进行逼近.通过滤波器系数采用迭代卷积的方法来对小波包基函数进行离散逼近,构造出的子载波满足小波包基函数的正交性.同时用此方法实现了多载波调制,并将该系统与正交频分复用(OFDM)系统在多径时延信道下进行了比较.仿真结果表明,WPDM系统在抑制ISI和ICI方面以及对定时偏差的影响上更具优势.     

一种改进的小波包变换多尺度滤波

提出一种基于小波包变换的多尺度传感器数据融合算法,并针对方法中存在的小波分解的尺度系数的幅值随分解层数增大而增大现象对滤波器作修改,改进后的算法既明显提高滤波性能,又能保持原算法的优点。     

一种基于小波包变换的MC-CDMA系统

本文提出了一种基于小波包变换的多载波子信道并行传输的ＣＤＭＡ系统模型和利用不同小波包子空间进行分集接收的概念,结合多径信道,进行了理论分析,利用ＧＳＭ－ＴＵ６信道模型对所提出的系统进行了性能仿真,并与基于ＤＦＴ变换的系统进行了比较。     

一种基于数字重采样的多载波调制方法

提出一种基于数字重采样的多载波调制方法,该方法先将不同速率的基带调制信号变换到相同的采样速率,并根据分配的频点分别进行数字上变频,然后进行数字合路,最后再将合路后的数字信号送专用芯片进行数字中频调制。与传统的基于中频合路的多载波调制方式相比,具有硬件实现简单、通道一致性好和易于调试的特点。     

基于小波包变换的多址通信

新一代无线通信系统要求大容量、高速率、综合业务、适用于各种环境。为满足上述要求,宜采用ＣＤＭＡ／ＴＤＭＡ／ＦＤＭＡ混合多址方式,其中多载波ＣＤＭＡ已成为目前研究热点。本文提出一种基于小波包变换的多载波ＣＤＭＡ或正交小波包分解复用（ＯＷＰＤＭ）－ＣＤＭＡ通信方式,介绍了其基本结构和主要优点。这是一种很有发展前景的多址通信技术。     

关于正交小波包变换的几点理论探讨

本文对正交小波包基函数在不同尺度上的传递关系、正交小波包变换系数在不同尺度上的传递关系、高斯白噪声的正交小波包变换系数的统计特性、以及正交小波包基的相关函数性质进行了理论研究,并获得了相应的理论结果,仿真实验验证了理论研究的正确性.     

基于小波变换的数字通信信号识别

小波变换对瞬态信息具有较强的检测能力。不同的数字通信信号在码元变化时呈现不同的瞬态信息。分别对幅度未归一化和幅度归一化的3种数字信号（ASK、FSK、PSK）进行小波变换,提取变换后包络方差与均值平方之比作为分类的特征参数,最后利用人工神经网络进行分类识别。仿真结果表明,在低信噪比（5dB）时该算法仍具有很高的识别率。     

基于小波包变换的自适应均衡算法

本文在推导出离散正交小波包变换对应的正交矩阵的基础上,提出了基于小波包变换的自适应均衡算法,并分析了这种均衡算法的性能,给出了计算机仿真结果.另外,为了使基于小波包变换的自适应均衡算法应用于实际,给出了减低算法复杂度的方法.     

利用小波包分析抑制窄带干扰

为了能够有效抑制窄带干扰，根据小波包具有任意多尺度分解的特性，以及在时、频域具有表征信号局部信息和捕捉干扰信号特征的能力，利用小波包分析技术提取和滤除干扰分量，从间断窄带干扰和持续窄带干扰两种情况着手，进行除噪并重构信号，改善信号性能，提高了信噪比。利用仿真结果，说明了小波包抑制窄带干扰的有效性。     

基于小波包变换的辐射源信号特征提取和识别

文中基于小波包变换方法,对MSK信号辐射源提取了J-散度特征和能量特征,结合支持向量机分类器完成辐射源的识别,仿真结果表明：两者识别率均达到90％以上,从而验证了基于小波包变换的辐射源识别的有效性。     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

一种小波包域图像自适应水印算法

为了解决日益严重的盗版问题,提出了一种基于小波包变换的自适应水印算法。对宿主图像进行小波包分解,对水印图像进行小波分解。根据视觉感知特性将水印的低频分量自适应地嵌入到宿主图像的低频分量中,嵌入强度根据图像的内容自适应地决定。水印的中高频分量用位置自适应的方法嵌入到图像的中高频分量中。嵌入过程中充分利用Hilbert扫描曲线的良好特性。实验结果表明,该算法对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

小波包技术在抑制窄带干扰中的应用

小波包具有任意多尺度分解特性,在时域和频域都有表征信号局部信息的能力,能够从时、频域上捕捉信号特征。以语音扩频序列混有单音频噪声为例,利用小波包分析技术滤除窄带干扰分量,重构语音信号,改善信号性能。仿真结果从误码率及时域波形上均说明了该方法的有效性。