基于插值的多普勒频偏和频率斜升联合估计算法

为解决卫星移动通信系统中突发传输在低信噪比条件下的载波快速同步问题,该文提出一种基于插值的频偏和频率斜升联合估计算法。先通过对多普勒斜升搜索结合低复杂度频偏估计获得频偏和频率斜升的粗估计结果,再以频率斜升粗估计结果为中心、计算3个频率斜升值所对应的对数似然函数并据此对频率斜升进行二次插值以获得频率斜升估计值,最后在该估计值下计算出对应的频偏估计值,完成频偏和频率斜升的联合估计。仿真结果表明,该文算法的信噪比门限较低,估计性能接近克拉美罗下界(CRLB),而且计算复杂度远低于最大似然估计算法,非常适于实际应用。     

一种低复杂度的低信噪比非相干直扩信号捕获算法

针对低信噪比非相干直扩信号捕获问题,本文提出一种区域并行块捕获算法.该算法首先对调制数据偏移量所在区域进行并行预估计并舍弃可能含有数据跳变的非有效数据段,然后对各支路有效数据段进行快速傅里叶变换和非相干累加得到各频点的累加检测值,最后对累加检测峰值进行恒虚警判定和抛物插值以实现信号检测和参数的精确估计.理论分析和仿真结果均表明,本文算法能够根据虚警漏警概率、捕获时间和信噪比要求对参数进行优化,在实现快速可靠捕获的同时保持较低的计算复杂度和资源消耗.     

宽频段相干信号三维参数联合估计的新算法

基于非均匀的L型阵列,本文提出了一种宽频段相干信号频率和二维到达角联合估计的时空二维处理新方法-WTSS(wide-band time-space smoothing)算法.该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的优点.另外,在WTSS算法的基础上,利用L型阵列的特点进行分维处理,成功地实现了具有频率兼并现象的相干信号的三维参数估计.该算法能够并行实现以进一步增强其实时性.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于均匀圆阵的相干源三维参数估计算法

基于均匀圆阵,提出了一种宽频段信号频率和二维到达角联合估计的新方法—CTDS算法。通过对构造的波达矩阵进行特征分解,该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点。另外,算法通过增加延迟抽头级数解相干,因此避免了通常的降维解相干算法引起的阵列孔径损失,同时减少了所需的阵元数。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法-CTSS算法.CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

色噪声背景下宽频段相干信号多维参数联合估计的算法

基于非均匀的L型阵列和四阶累积量,本文提出了一种宽频段相干信号频率、二维到达角和极化参数联合估计的算法-CTSS算法.在色噪声环境下,该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的多维参数,无需多维谱峰搜索,并且信号的多维参数能够自动配对.另外,在CTSS算法的基础上,利用阵列的分维特点进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段相干信号的多维参数估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于双平行线阵的相干分布源二维DOA估计

针对现有相干分布源二维波达方向(DOA)估计算法存在的一些问题,基于双平行均匀线阵提出了一种相干分布源二维DOA估计新算法。利用旋转不变的思想并结合传播算子法来估计相干分布源的二维中心DOA。无需谱搜索和对样本协方差矩阵做特征分解,和传统算法相比,其计算复杂度更低。此外,还给出了详细的参数配对过程,因而能够应用于多源场合。算法在小角度扩展条件下估计性能良好,其性能甚至接近于一维交替搜索算法。算法还是一种对角分布先验知识盲的估计。仿真结果证实了算法的有效性。     

相干信号频率和到达角联合估计的算法

基于均匀圆阵和四阶累积量,提出了一种相干信号频率和到达角联合估计的新算法。首先,利用计算量较小的PRO-ESPRIT算法和beamspace-ESPRIT算法分别估计广义阵列响应矢量和信号的频率。然后,对广义阵列响应矢量进行模式空间变换,并利用改进的前后向线性预测方法估计出相干信号的到达角。该算法能在色噪声环境下,精确地估计出空间相干信号的频率和到达角,并且无需平滑技术和谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的特点。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

低复杂度高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获算法

针对高动态低信噪比环境下的GPS信号捕获问题,提出一种频域分段移位平均周期图算法。首先,对接收信号进行频率斜升和码相位二维并行粗补偿并对各补偿支路进行分段快速傅里叶变换;其次,根据参与捕获的有效数据段长度将频域补偿间隔扩展为更为精细的估计间隔;然后,找到与各参数估计值最接近的补偿支路,根据估计值与实际补偿值之间差值对各数据段的频谱进行旋转移位,并将移位之后的频谱进行非相干累加以得到各估计值所对应的相关峰;最后,对相关峰的峰值进行恒虚警检测以确定捕获是否成功。仿真结果表明,与平均周期图算法相比,所提算法捕获性能略有下降,但计算复杂度大幅降低。     

基于多维局部搜索的相干信号DOA估计算法

基于子空间类DOA估计算法具有很高的分辨率,但不适用于相干源测向,提出一种基于多维局部搜索的相干信号源DOA估计算法。首先,对协方差矩阵进行特征分解,获得叠加导向矢量空间。然后,对叠加导向矢量空间进行傅里叶变换,预估计信号方向和延迟系数。最后,以预估计结果为基点,通过多维局部搜索,精确估计相干信号入射方向。由于采用的是局部搜索方式,算法运算量非常小。仿真试验结果表明,提出的算法分辨率高,估计误差小。     

LFM信号参数估计的DAF插值算法

为实现LFM信号起始频率和调频斜率的高精度参数估计,对基于离散模糊函数的DAF算法进行了研究。该算法具有计算量小的优点但估计精度受到采样频率和采样点数的限制。针对此问题,提出了一种可提高参数估计精度的DAF插值方法:首先利用DAF将LFM信号转换为正弦信号,分别通过两次FFT并进行峰值搜索得到起始频率和调频斜率的粗估计值,然后基于Rife插值利用最大谱线和次大谱线进行修正得到预估计值,再利用两次单点DFT的频谱细化技术得到该值两侧相邻0.5个量化频率点处的谱线,最后重新进行插值计算。该算法突破了频谱离散化带来的频率分辨率限制,在增加运算量较少的情况下,提高了参数估计的精度。仿真实验结果验证了算法的有效性。      

SAGE Algorithm for Semi-Blind Channel Estimation and Symbol Detection for STBC MIMO OFDM Systems

In this paper, a novel semi-blind channel estimation and symbol detection based on space-alternating generalized expectation-maximization (SAGE) algorithm are proposed for space time block coded (STBC) multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems. At the receiver, the transmitted signals of all users are added. By utilization of SAGE algorithm, this superimposed received signals are decomposed into their signal components. Then, the channel is estimated at pilot positions. After that, the channel estimation in the other positions are obtained by interpolation and symbol detection is done by utilizing the estimated channel. In SAGE algorithm, selection of initial value is very important for the convergence. We discuss the appropriate range for selection of initial value in this paper. Simulation results show that by increasing the number of users, the slope of bit error rate curve increases with same initial value and the channel estimation becomes worse by increasing the iteration of SAGE algorithm if the initial value is not selected in the proposed rang.     

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码( LFM- PRBC)信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换( FRFT)进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种适用于线性调频信号参数估计的快速DCFT算法

基于FFT和FQPT算法,本文提出一种快速、高效的适用于脉冲噪声环境的修正DCFT算法。该算法较精确地估计线性调频信号的调制斜率和初始频率,且运算量较原DCFT算法有较大幅度降低。计算机仿真表明了算法的有效性。     

Improved Frequency Domain Channel Estimation and Equalization for MIMO Wireless Communications

This paper introduces an improved frequency domain channel estimation method based on interpolation vectors for single carrier frequency domain equalization (SC-FDE) with the multiple-input multiple-output (MIMO) scheme. The proposed algorithm is derived by employing the least squares (LS) criterion, and a specified application for the wide sense stationary uncorrelated scattering (WSSUS) Rayleigh fading channel is presented. The channel frequency domain responses estimated at two adjacent pilot blocks are used to track the time-variant channel information, which can effectively improve the accuracy of channel estimation without significantly increasing complexity. Maximum mean square error (MMSE) frequency domain equalization based on the estimated channel is employed in the receiver to recover transmitted signals. This paper also investigates a training sequence design method for multiple transmit antennas and a noise variance estimation method. Numerical simulation results show that the proposed methods can perform very well for fading channels with long multipath delay and high Doppler spread.     

基于MUSIC和ML方法的MIMO系统参数估计

该文提出了一种基于MUSIC和ML方法联合估计MIMO系统频偏和信道增益的算法,该算法首先使用MUSIC方法估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏子集,然后利用最大似然方法在这个有限子集中分离出不同天线对之间的频偏,最后在频率同步的基础上利用最大似然估计器对信道增益进行估计。该算法解决了在估计多个频偏时直接使用最大似然估计进行多维搜索的问题,将多维搜索转化为一维搜索,降低了算法的复杂度。     

单载波MPSK/MQAM调制信号的参数盲估计改进算法研究

当对单载波多进制数字相位调制（Multiple Phase Shift Keying，MPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation，MQAM）等星座类调制信号进行盲解调时，首先须进行频偏和符号速率的盲估计，传统的多次方谱频偏估计算法与二次小波符号速率估计算法具有较好的估计性能，但由于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的栅栏效应以及噪声的影响，其估计精度和可靠性有限。针对这些问题，本文采用了新的频率估计方法从而减小栅栏效应的影响提高了频偏和符号速率的估计精度，并提出一种基于信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）和谱峰指数的置信度准则，增强了频偏估计的可靠性。以QPSK和16QAM为例，进行了仿真分析，仿真结果表明，改进算法复杂度略高于传统算法，但其性能优于传统算法性能，可以有效提高频偏以及符号速率的估计精度及其可靠性，16QAM和QPSK具有类似的性能趋势，但需要更高的信噪比才能达到和QPSK相同的性能。本文算法鲁棒性强，具有很好的应用价值。      

无穷范数松弛的低复杂度超奈奎斯特检测

超奈奎斯特(Faster-than-Nyquist,FTN)速率传输可以有效提高频谱效率,但这种非正交传输方式引入的严重码间串扰相应提高了接收端的处理难度。针对该问题,设计了一种基于循环成块传输的低复杂度检测算法。最优检测被建模为无约束的二元二次规划(Boolean Quadratic Program,BQP)问题,为了求解该NP-hard问题,采用无穷范数约束松弛原问题的非凸可行解集,并基于次梯度下降法提出松弛问题的有效优化算法。数值仿真结果表明,所提算法在误比特率(Bit Error Rate,BER)性能上优于频域均衡,且在可接受的性能损失范围内算法执行效率远高于理论最优的最大似然序列估计(Maximum Likelihood Sequence Estimation,MLSE)。     

LFMCW雷达测距中的自适应频率校正

信号的频率落在两个量化频点之间时会产生估计误差,所以需要校正快速傅里叶变换(FFT)后估计的频率.结合Rife算法和抛物线插值法的特点,提出了一种自适应频率校正算法.该算法依据不同的频率自适应地选择不同的频率校正算法,克服了Rife算法在信号的频率落在FFT量化频点周围的情况下容易产生插值方向错误的缺点,同时避免了抛物线插值法在信号频率落在相邻两个量化频点的中心附近时估计均方误差会急剧增加的缺点.仿真结果验证了所提算法的有效性.此外,相比于单一的Rife算法和抛物线插值法,所提算法在频率估计精度以及抗噪声能力方面都有显著提升.