脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。     

脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法（2010年10月投稿，现发去电子稿）

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以 稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向（DOA）估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为“中心频率”为 的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF算法。     

基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标

采用计算机来分析心音信号引起了越来越多的研究人员的关注,但是,心音信号在采集过程中常常会受到各种噪声的干扰,如何评价心音信号受噪声影响的程度就成为一个重要的问题。提出了一种基于循环平稳特性的心音信号噪声评价指标--质量因子,它能够准确地、定量地评估心音信号的噪声情况,即质量因子越大,信号受噪声的影响越小。如果实际采集的心音信号比较长,那么计算整个信号的质量因子,把质量因子最大的那一段心音信号取出来进行处理,这样可以大大减少去除噪声等预处理过程,节省了计算量和时间。所提出来的质量因子,对于正常和异常心音信号都适用,计算机完全可以自动计算,无需人工干预。     

基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法

针对传统滤波算法细节保护能力不强的缺点,提出一种基于脉冲噪声检测与信号压缩的滤波算法。在噪声检测阶段排序检测窗口内的像素点,判定极值附近灰度值落在一定范围内的点为噪声点,并生成噪声模版;在噪声滤除阶段提取滤波窗口内信息点并压缩,进一步排除误检。根据不同噪声密度进行不同滤波,并循环迭代直至整个图像中的所有脉冲噪声点被滤除。实验结果表明,该算法具有较好的噪声滤除和细节保护能力,尤其是在高强度噪声条件下效果更明显。     

离散白噪声序列循环自相关函数估计的误差分析

在理想情况下,平稳白噪声在某一循环频率α上的循环自相关函数为零,因此对于具有循环平稳特性的信号利用循环自相关函数取代传统的自相关函数可以有效地抑制噪声。但在实际场合中由于数据长度有限,噪声循环自相关函数的估计量并不为零,因此将影响循环平稳方法的性能。本文推导了有限长数据下噪声循环自相关函数与数据长度之间的量化关系,给出了相应的物理解释,并通过Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ实验验证了有关结论。     

基于改进的NLMP的自适应脉冲噪声对消器

在信号传输系统中,存在自适应算法不能处理的α-稳定脉冲噪声,在算法中将步长更新与系统输出误差e(n)的lp范数联系起来,利用系统的输出误差e(n)来确定自适应系统的步长,提出了一种适用于α-稳定脉冲噪声环境下的改进的NLMP自适应对消算法(MNLMP)。MNLMP很好地解决了NLMP算法收敛速度与稳态误差不能兼顾的缺点。通过计算机仿真,结果显示MNLMP比LMP、NLMP有更好的对消性能。同时,仿真结果显示在不同输入信噪比的情况下,MNLMP算法的输出信噪比其它两种算法有了明显的提高。     

基于压缩感知和循环谱理论的信号载频估计方法

为实现在低信噪比的情况下对载频进行参数估计,提出了一种算法。首先,根据循环谱理论计算出信号的循环谱;然后,采用压缩感知的方法重新构造信号的循环谱切面;最后,根据信号循环谱切面中的离散谱线位置与信号的载频的关系采用平均法来计算载波频率。数值仿真显示在信号稀疏度较高的情况下,对载波频率的估计精度能控制在103△ Hz以下。在低信噪比的情况下,该算法能够有效地实现对信号载频的估计,在工程上具有一定的实用价值。     

地铁站低频电磁噪声采集与特性分析

地铁站与外界之间的低频无线电通信受噪声干扰严重,为了实现对噪声的有效抑制,在武汉市采集了多个地铁站内的低频电磁噪声数据,分别从时域、频域和统计域的角度对噪声特性进行了分析,提出采用Alpha稳定分布模型描述噪声的统计特性,通过无穷方差检验、Q-Q图、基于特征函数的P值拟合优度检验、计算R_square指标等方法分析了A...     

基于循环谱包络的多信号调制识别

针对单通道接收机在多信号环境下难以处理信号调制识别的问题,提出一种不经信号分离直接提取各独立分量信号特征以有效识别多个相移键控(PSK)信号的新方法。该方法从理论上推导了时频重叠多分量信号在循环频率轴上的可分性,在此基础上提出了信号调制特征的提取方法和易于工程实现的信号识别方法。理论分析和仿真实验表明：该方法能不受干扰地提取各分量信号的调制特征,并能有效识别调制集内任意组合的双相移键控信号,当信噪比(SNR)为0dB时,各信号组合的平均正确识别率能达到97%。     

乘性噪声下的弱GPS信号捕获

乘性噪声对弱GPS信号的检测与捕获具有重要影响。在分析乘性噪声的循环平稳特性的基础上,提出一种在乘性噪声条件下的弱GPS信号检测方法。首先通过本地产生的伪随机码与接收到的GPS信号进行位乘,以尝试性地消除伪码对GPS信号二阶统计量的周期性的影响;然后利用去伪码后的GPS信号的循环平稳特性估计GPS信号的载频,从而进一步地完成对GPS信号的检测。同时还提出了一种乘性噪声条件下的弱GPS信号检测结构,分析了基于该检测结构的检测性能。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于循环谱的MPSK信号符号速率估计方法*

针对频谱感知的实际应用,在循环平稳理论的基础上,研究了经过脉冲成形滤波器滤波后的MPSK信号的循环谱特性,通过分析有限数据条件下剩余带宽对循环谱估计的影响,提出一种恒包络处理与频域平滑循环周期图结合的符号速率估计算法,仿真表明该方法在有限数据条件下具有良好的性能,而且在剩余带宽较小时,该方法也能有效地估计MPSK信号的符号速率。     

A robust correntropy based subspace tracking algorithm in impulsive noise environments

The maximum correntropy criterion (MCC) demonstrates the inherent robustness to outliers in adaptive filtering. By employing the MCC based cost function in projection approximation subspace tracking (PAST) algorithm, the MCC-PAST algorithm is deduced and utilized for the subspace tracking under impulsive noise environments. To handle the fast varying subspaces circumstances, the variable forgetting factor (VFF) technique is developed and incorporated into the MCC-PAST algorithm. To assess the robustness of the proposed MCC-PAST with VFF algorithm, SαS processes are employed to comprehensively model different scenarios of impulsive noises. The simulation results show the proposed MCC-PAST algorithm with VFF performs better than the other two PAST algorithms developed for subspace tracking in impulsive noise environments, namely, the robust PAST algorithm and the robust Kalman filter based algorithm with variable number of measurements (KFVNM), especially when the noise is extremely impulsive or the GSNR (generalized signal to noise ratio) is relatively low.     

一种基于PCA的MPSK信号码元速率估计方法

针对MPSK信号的码元速率估计问题, 研究了有限数据条件下循环谱的谱线特征受到背景色噪声干扰的现象, 提出了一种基于主分量分析(PCA)的循环谱特征码元速率估计方法。PCA变换抑制了信号循环谱中的背景色噪声, 提高了估计精度, 减小了估计方差。仿真表明, 该方法在有限数据条件下具有良好的估计性能, 适用于不同成形滤波系数的MPSK信号。     

基于循环自相关的NC-OFDM信号参数的盲估计

在认知无线电(CR)环境中,频率资源不足的问题越来越严重,非连续正交频分复用（NC-OFDM）能够工作在非连续的频谱环境,针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,提出用循环自相关的方法。该方法首先分析循环平稳信号特点,然后根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率α以及时延τ切面图具有离散谱线特征进行参数估计,最后对NC-OFDM信号的循环自相关进行数值仿真。仿真结果表明在低信噪比下,能有效估计NC-OFDM信号的参数及识别零前缀的正交频分复用信号（ZP-OFDM）,且实验证明关闭近90%的子载波数目,都能够实现NC-OFDM信号的参数的盲估计。     

Parameter estimation of MC-CDMA signals based on modified cyclic autocorrelation

An algorithm, based on frequency domain accumulation for the cyclic autocorrelation of MC-CDMA signals, is proposed to estimate the signal parameters: useful data duration, symbol duration, and chip duration in multipath fading channel. Firstly the cycle autocorrelation of received MC-CDMA signals is computed, then frequency domain accumulation is used to reduce the influence of noise. At last, through interval measurement between the peak pulses in different slices, parameters mentioned above can be estimated. Meanwhile, for the estimation of symbol duration, a novel accumulative average method is developed: by averaging amplitudes of the spectral lines in each column parallel to the time-delay axis in the three-dimensional diagram, the symbol duration can be obtained. The cyclic autocorrelation expression of MC-CDMA signal has been derived, and simulation results show that the proposed algorithm is effective and works well under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR).     

脉冲噪声环境下基于相关熵的AR模型α谱估计方法

在高脉冲水平条件下,基于分数低阶统计量的α谱估计方法对脉冲噪声变得敏感,并且分数阶参数值的选取影响估计精度,其性能会出现不同程度的下降。根据信号的相关熵函数对非高斯噪声不敏感的特点,提出了一种基于相关熵的模型α谱估计方法。仿真结果显示,在相同混合信噪比条件下,所提方法具有无需预设分数阶参数值和顽健性强的特点,特别在高脉冲水平噪声下相比其他方法频率分辨能力更具优势。     

Bounded non-linear covariance based ESPRIT method for noncircular signals in presence of impulsive noise

Among the most important approaches in the study of DOA estimation, ESPRIT-like methods have received considerable attentions and have been widely applied in practical applications. Although many of the latest approaches have considered various performance requirements, the robustness to impulsive noise warrants further investigation. Inspired by the idea of bounded non-linear covariance (BNC), a novel subspace based method for DOA estimation is proposed in this paper. Named NC-BNC-ESPRIT, this method uses the BNC matrix to create a signal subspace of extended array outputs and it can handle the DOA estimation for noncircular (NC) signals in presence of impulsive noise. Simulation experiments and theoretical analysis are provided to verify this methods' superiority over existing approaches and proof of its robustness is provided in the appendix.     

A robust DOA estimator based on the correntropy in alpha-stable noise environments

By introducing correntropy as the robust statistics, a novel direction of arrival estimator for α-stable noise is proposed. In this method, the signal subspace is estimated by solving the correntropy based optimization problem under the maximum correntropy criterion. An optimal step size based iterative algorithm is developed and the convergence of it is proved. Comprehensive simulation results demonstrate that the proposed method is superior to several existing algorithms in terms of the probability of resolution and the estimation accuracy, especially in the highly impulsive noise environments.