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针对空间分解类信噪比(SNR)估计算法中子空间维数估计复杂度较高,低信噪比下估计偏差较大的问题,提出了一种改进的子空间维数估计算法。该算法首先利用样本自相关矩阵的奇异值序列进行后向差分得到梯度序列,对梯度序列每一项与后5项之和的比值进行搜索,最大比值所对应的奇异值序号作为信号子空间维数,最后计算信噪比。合适数据长度下的仿真结果表明:在信噪比-5 dB~20 dB范围内,常规通信信号的信噪比估计平均偏差小于0.5 dB,标准差小于1 dB;该算法提升了低信噪比下的估计性能,运算量较小,无需知道调制方式、载波频率、符号率等先验信息,在低信噪比时对信噪比时变的跟踪估计更为准确,且对复杂高阶调制信号同样适用。 相似文献
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广义SSME算法(GSSME:Generalized Split-Symbol Moment Estimator)是在SSME算法的基础上把每个符号均匀分成多段而得来的。本文提出了复数加性高斯白噪声中基于迭代GSSME算法的MPSK信号盲信噪比估计算法,推导了每符号采样点数和分段数之间的关系。分别对BPSK、QPSK和8PSK信号进行了计算机仿真,并与常规SSME算法进行了比较。结果表明当信噪比高于一定值时,迭代的GSSME算法能达到更小的偏差和均方误差,并且估计性能与MPSK信号的调制阶数M无关。 相似文献
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一种实用的通信信号信噪比盲估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种简单实用的无线通信信号信噪比盲估计方法。信号功率分布函数中的拐点是与信号频带有关的重要信息参数,通过检测该参数可精确估计信号的带宽和信噪比。对该方法的信号参数适应能力进行了理论分析和计算机仿真,结果表明,新方法无需任何先验信息,运算量小、精度高,适于硬件实现。 相似文献
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信噪比(SNR)是现代通信信号处理中一个重要参数,许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出(SIMO)系统的信噪比估计问题,本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解(SVD),通过计算矩阵的最大特征值实现各路信号信噪比估计。该算法无需知道信号的先验信息,能够对加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道下常用的数字调制信号进行信噪比估计。仿真结果表明该算法具有良好的估计性能。与单路信号中基于SVD信噪比估计算法相比,该算法无需估计信号空间与噪声空间维数,提高了估计精度,同时大大减小计算复杂度。 相似文献
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中频通信信号信噪比的快速盲估计 总被引:4,自引:0,他引:4
信噪比是通信信号处理中的一个重要参数,许多算法都以它作为先验信息来获取最佳性能。该论文通过确定中频通信信号的频谱范围来计算信号能量,进而根据定义估计信噪比,由此提出了一种中频通信信号的信噪比快速盲估计方法。对BPSK,QPSK,16QAM等常用线性调制通信信号的仿真表明:该方法性能稳定,在数据样点长度为4096且信噪比变化范围为-5 dB到25 dB时,估计值的偏差和均方根误差基本都小于0.5 dB。与基于特征值分解的方法相比,在得到精确估计结果的同时具有计算复杂度小、适应动态范围广等优点。 相似文献
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一种低信噪比语音的增强算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种新的语音增强算法。算法首先根据噪声频谱的高斯统计模型得到用先验信噪比形式表示的噪声频谱估计值,然后利用帧内、帧间平滑算法估计每一个频点的先验信噪比,从而能够更好地跟踪先验信噪比的变化。算法接着引入一种简便的估计语音在每一个频点出现概率的方法,得出一种新的语音增强算法。客观测试和非正式听音测试表明:该算法在几乎不损伤语音清晰度的前提下,能够更好地抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声,同时使语音信噪比得到了明显提高。 相似文献
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为了实现对直接序列扩频通信信号的非协作接收,提出了一种新的基于子空间分析和盲信号处理算法的负信噪比同步码分多址(CDMA)信号伪码全盲估计方法。该方法突破了以往直接序列扩频信号伪码估计技术单用户假设的局限,更加贴近实际应用。理论分析和计算机仿真表明了该方法的有效性。 相似文献
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一种新的高效DOA估计算法 总被引:3,自引:1,他引:2
文中提出了一种新的相干信号波达方向(DOA)的估计算法,它综合了两种代表算法即SVD算法和Toeplitz算法的优点,在低信噪比条件下能有效地估计相干信源,估计精度更高,并简单介绍了SVD和Toeplitz算法。最后用大量的计算机仿真实验来说明新方法的性能:即低信噪比情况下(-5dB),且信号源夹角为10°时,SVD算法已基本失效,Toeplitz算法的分辨误差很大,达到1.5°,而TSVD方法仍能精确地分辨出信号源,成功率为100%。 相似文献
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针对非合作扩频通信中直扩信号伪码序列的盲估计问题,在已知码片速率和伪码周期的前提下,该文提出一种基于奇异值分解的直扩信号伪码序列及信息序列的盲估计方法。该方法对接收信号构成的观测矩阵进行奇异值分解,通过左奇异向量实现伪码序列估计的盲估计。同时,通过右奇异向量可以在信号序列未同步和伪码序列未知的情况下实现信息序列的盲估计。仿真实验结果表明该算法具有精确度高、稳定性高、计算量小和观测时间短等优点。 相似文献