18位高精度音频∑-△DAC设计

采用基于过采样∑-△DAC调制技术设计的音频D/A转换器,对量化噪声进行有效整形,提高了分辨率和带内信噪比(SNR).重点对Sigma-delta设计进行了详细分析,给出了有关电路结构和仿真结果.芯片已在TSMC 0.18μm CMOS工艺上流片成功,在工作频率6.144MHz时动态范围达128.6dB,信噪比109.5dB,总谐波失真达-117.2dB.     

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。     

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.     

低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器

提出一种具有低信噪比损失的旁瓣抑制滤波器设计方法.常规的旁瓣抑制滤波器通常以峰值旁瓣最低为设计目标,未考虑信噪比损失的控制.本设计先给出了滤波器信噪比损失的表达式,在设计目标函数时考虑了信噪比损失,按加权失配滤波法得到显式的滤波器系数迭代关系式.该方法适用于二相码、多相码、LFM信号和NLFM信号.对于LFM信号,在信噪比损失相同(均为1.4 dB)的情况下,本方法所得滤波器较之常规的频域加窗法,峰值旁瓣低5 dB以上;而在峰值旁瓣电平相近的情况下,信噪比损失只有1 dB.     

应用于超高频阅读器的相关解调器设计

在分析RFID系统接收数据的特征的基础上,提出一种基于相关操作的数字解调器设计.该解调器可对低信噪比且具有较大频偏的接收数据完成频偏估计并进行解码.仿真结果显示,该解调器可对信噪比≥6dB、频偏＋/-22%之内的数据进行正确解调,FPGA测试结果表明,应用该解调电路后阅读器和标签的通讯距离可达4米以上.本文采用的设计思想亦可拓展到除RFID系统外其他低接收信噪比、大频偏信号的接收机设计中.     

基于径向基函数神经网络的混沌干扰信号检测

为提高强混沌背景下谐波信号的检测能力,提高系统的信噪比,提出了一种在混沌背景噪声中提取正弦信号的RBF神经网络方法。依据混沌吸引子固有的几何特性和混沌系统轨迹点在流形中的演化规律,建立混沌系统的RBF神经网络单步预测模型,改进了网络的学习算法,利用RBF神经网络对输入扰动的敏感,预测出误差信号。分析了在低信噪比下的检测性能。通过对Lorenz流和实际舰船辐射噪声信号中的信号检测进行计算机仿真实验,验证了算法的有效性和可行性,并且实验表明信噪比最低达-40dB时,仍能有效检测出信号。     

高性能罗兰-C接收天线设计

为了提高罗兰-C磁天线的接收能力,设计了一种顺接串联多层线圈的磁天线。理论推导了顺接串联多层线圈磁天线的信噪比和灵敏度,最终设计的磁天线大小为150 mm×150 mm。远场测试接收到了较高信噪比的罗兰-C信号,在相同信号调理电路条件下,与单层单组线圈的磁天线相比,顺接串联多层线圈的磁天线接收到3.47 V的电压信号,且信噪比高达30.87 dB,灵敏度和信噪比分别提高了82.42%和63.20%。顺接串联多层线圈磁天线提高了罗兰-C磁天线的灵敏度和信噪比,对罗兰-C系统在定位方面的应用具有重要意义。     

组合型幂指函数三稳态随机共振微弱信号检测

在强噪声背景下,针对微弱信号的检测和提取困难的问题,在经典的双稳态系统模型基础上,结合Gaussian Potential模型提出了一种新的组合型幂指函数的三稳态系统模型。首先,构造组合型幂指函数的三稳态系统模型,通过调节系统参数进行数值仿真,验证新型的三稳态系统模型能够产生随机共振现象;其次,以输出的平均信噪比（SNR）作为测度指标,结合人工鱼群智能算法进行相应参数寻优,使得组合型幂指函数的三稳态系统输出信噪比最大,从而达到随机共振现象。轴承故障诊断实验分析中,在输入信噪比为-25.8 dB条件下,分别通过双稳态系统和组合型幂指函数的三稳态系统得到的输出信噪比分别为-13.1 dB和-8.59 dB,说明组合型幂指函数三稳态系统性能优于双稳态系统性能。     

基于混沌相平面变化的微弱信号检测

针对超低信噪比条件下信号难于检测这一问题,提出了一种基于Duffing振子的微弱信号检测新方法,采用梅尔尼科夫函数给出了系统出现混沌状态的阈值,分析了Duffing振子动力学系统随参数变化的特性,研究了系统在临界参数附近变化时会出现混沌到大周期相变的特征,并根据此特点设计了一种微弱信号检测模型;理论分析和仿真实验都表明,提出的检测方法对任何零均值噪声具有免疫力,对正弦信号参量变化极为敏感,且可以准确检测出信噪比低达-49.5dB的微弱正弦信号.     

基于CORDIC算法的FFT处理器设计

采用CORDIC算法和无乘法器的蝶形运算操作,建立Matlab函数模型.合理选择迭代级数和运算数据位宽,设计一种新的高信噪比快速傅里叶变换(FFT)处理器.在最优化设计中,信噪比可以达到88 dB,在加入溢出保护设计后,硬件实现的信噪比可以达到80 dB,功耗减少20.63％.仿真结果表明,该处理器具有芯片面积较小、精...     

混沌背景下基于神经网络的微弱谐波信号检测

欲得到淹没于强噪声背景中的弱信号,提出一种基于径向基函数网络的检测方案.利用网络最优化结构对重构后的采样序列训练集相空间进行非线性拟合,进而预测验证集.对预测误差作功率谱分析可获得背景噪声有效抑制后的弱谐波信息.仿真检测分别在Lorentz、Duffing和Logistic混沌背景及白噪声条件下进行,最低检测信噪比分别可达-36 dB、-36 dB、-15 dB.     

基于软形态学的top-hat算子改进算法

针对复杂背景下红外弱小目标检测问题,新定义了基于软形态学的top-hat算子。提出了一种基于软形态学的背景抑制方法。首先,利用互信息度量自适应的选择结构元尺寸,设计包含核与软边缘的结构元,以符合目标实际情况;然后,利用均衡原理设计均衡滤波结构抑制检测偏差。实验结果表明,对输入信噪比为2.36dB的复杂海波进行背景抑制后,输出信噪比能达到22.51 dB。与经典top-hat、改进top-hat算子相比,该方法在主观视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果,能够对红外图像复杂背景进行有效抑制。     

北斗B3I信号捕获方法的研究与实现

针对北斗导航系统B3 I频段信号捕获计算量大、速度慢的难题,提出具有码相位检测和频偏估计的自适应捕获方法.利用本地伪码检测接收序列码相位,采用扫频方法进行频偏估计.扫频过程中自适应改变本地伪码编号,累加时长和扫频步长,从而帮助终端优先捕获信噪比高的卫星信号.理论分析和仿真表明,该方法在信噪比大于-25 dB时只需7次扫频即可达到100％的捕获概率.信噪比在-40 dB至-25 dB之间时,累加时长自适应增大,捕获概率仍然维持在100％.总之,该算法总是以最小计算量尝试捕获质量最优信号,恶劣环境下仍能可靠捕获,符合导航终端信号搜索要求.     

智能温度传感芯片中Δ-Σ调制器的设计

从模数转换的基本理论出发,在对一阶Δ-Σ调制器原理深入解析的基础上,得到Δ-ΣADC动态输入范围的计算方法。利用Matlab simulink建立了二阶Δ-Σ调制器系统模型,对调制器电路进行仿真和参数优化,对其性能进行了有效评估。使用轨对轨折叠式共源共栅运算放大器作为调制器的积分器,增大了调制器的动态输入范围;设计的高速比较器将NMOS负载管交叉耦合从放大器输出端引入正反馈,提高了转换速度。设计实现了一款适用于14 bit温度转换芯片的二阶△-∑调制器,信噪比SNR可达87 dB。     

一种宽带数控模拟复相关器的设计及实现

介绍了一种加法型增益与偏置可数字控制的1.5~2.5GHz模拟复相关器的设计原理及实现过程,并分别在点频与宽带输入信号情况下,评估了复相关器的等效相关带宽与相位的测量精度,以及在不同输入功率情况下的信噪比。实验结果表明,此模拟复相关器的增益与偏置可实现数字自动调整,在1GHz工作带宽内幅度变化不超过1.5dB,等效相关噪声带宽达到0.905GHz,相位测量精度优于2.5°,在输入功率为-13dBm时,信噪比达到13dB。     

基于FPGA的高性能三维电阻抗成像系统

构建以FPGA为核心控制器的两层32电极的高性能三维电阻抗成像系统,详细描述了系统的软硬件设计、系统性能测试及成像试验,图像重建采用共轭梯度算法。测试结果表明,系统测量精度达0.082%,系统空间分辨率达0.51%,信噪比达60.3 dB。在盛有盐水的实验盐水槽进行成像试验,结果表明该系统能够准确识别待测区域目标物的个数、位置、大小等信息。系统的构建为深入研究三维电阻抗成像等关键技术提供可靠的硬件平台。     

一种用于卫星通信的空间分集信号合成方法

简要地介绍了卫星通信中宽带信号空间分集合成技术的信号处理方法。对合成方法、时域均衡等方面进行了分析研究。在现有的自适应判决反馈均衡器(DFE)的基础上,提出了一种改进的均衡结构,使其适用于高速数据的接收。提出了一种LMS算法来实现最大信噪比合成。此方法无需信噪比估计,可自适应地更新信号合成系数。仿真结果表明,通过该合成方法获得的合成效果与理论值相比存在0.3 dB以下的损失,但系统仍能在-3 dB信噪比的条件下正常工作。该合成方法可应用于高数据速率卫星通信中。     

基于小波分解的无线电引信目标识别

多普勒无线电引信目标识别的传统的方法是利用多普勒信号的幅值和增幅速率等特征进行目标信号识别.为使无线电引信在强背景噪声干扰的情况下能够正确地识别目标,就需要采取有效的信号处理方法识别目标.文中根据无线电引信回波多普勒信号功率主要集中在低频部分的特点,对淹没在噪声中的无线电引信回波信号进行小波分解,提取在不同频带内信号能量作为特征,用Fisher判别方法对目标进行检测.针对不同信噪比,对某典型无线电引信回波信号进行定量研究,从仿真结果可以得出该文方法能处理信号的信噪比达-7dB,表明该方法是有效的.     

一种低信噪比条件下的高可懂度的语音增强算法

研究表明,增强后的语音与纯净语音相比,会存在两种不同类型的畸变:放大畸变和衰减畸变,而放大畸变对语音可懂度的影响较大。传统的语音增强算法大多不能有效提高语音增强后的可懂度,因为这些算法仅使用最小均方误差的方法来限制这两种畸变,从而抑制噪声,提高语音的质量,但忽略了不同的畸变类型对可懂度的影响不同。提出一种基于子空间的提高可懂度的语音增强算法,使用先验信噪比及增益矩阵来判断语音畸变的类型。同时注意到,在估计先验信噪比时会存在估计误差:高估和低估,而高估会产生放大畸变,对可懂度造成较大的影响。先对高估先验信噪比(小于-10 dB)的增益矩阵进行修正,然后再对幅度谱畸变大于0 dB及6.02 dB的语音进行不同的限制。实验表明,所提出的算法能够有效增强语音的可懂度。     

基于谱分析的一种数字调相信号调制方式识别方法

本文提出了一种基于功率谱和谱相关为特征的调制方式的分类与识别方案,该方案从信号的功率谱和谱相关中提取一组顽健性好的特征参数。在不需要先验知识的情况下,对BPSK、QPSK、OQPSK、8PSK几类常用的数字调相信号进行了分类与识别。使用MATLAB软件对各参数在不同的信噪比下进行了仿真,仿真结果表明：在信噪比大于5dB时其总体识别率可达98％以上,在信噪比大于10dB时其总体识别率可达99％以上。该方案具有实用性和可用性。