实现单通道MPSK信号盲分离的MCMC新算法

本文根据单通道接收两路MPSK混合信号在过采样下的基本模型,针对粒子滤波算法在单通道信号盲分离中的性能瓶颈以及高复杂度问题,提出了基于MCMC方法的新算法。该算法对接收信号进行过采样处理,能够利用更多的波形信息,从而有效抑制噪声的影响。新算法利用Gibbs采样估计MPSK调制符号的后验概率,近似实现了贝叶斯最优估计,并利用最小二乘法实现参数的迭代估计。理论分析与仿真实验表明,相对粒子滤波算法,本文提出的新算法在误码率性能以及复杂度方面具有良好的表现。      

一种基于过采样的单通道MPSK信号盲分离算法

针对单通道接收两个MPSK混合信号的盲分离问题,该文提出了一种基于过采样的盲分离新算法。该算法基于最优贝叶斯估计准则,利用粒子滤波对发送的符号和一些参数进行序贯估计,从而实现了混合信号的分离。算法通过对接收信号的过采样,利用了更多的接收波形信息,有效地抑制了噪声的影响。仿真实验表明,新算法具有良好的误码率性能。该文同时还从极大似然的角度,对分离算法的性能进行了分析,给出了算法的误码率性能界。     

时变幅度LFM干扰下的单通道盲分离算法研究

针对时变幅度LFM干扰下的单通道通信信号与干扰盲分离问题,本文提出了一种基于遗传粒子滤波的单通道盲扰信分离新算法。该算法首先建立了受扰信号的状态空间模型,并利用粒子滤波得到通信码元和未知参数的最大后验估计。针对标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,本文引入了遗传进化操作来迭代估计优质粒子,在减少了所需粒子数量的同时,加快了算法的收敛速度,使新算法在时变幅度LFM干扰的影响下具有较好的分离效果。非扩频通信信号仿真实验表明,新算法在干信比小于15dB,信噪比大于16dB的条件下,可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与LFM干扰。      

Kalman滤波下的多信号单通道盲源分离

窄带物联网环境中,接收机收到的信号通常为多路混合信号,对单通道接收来说,利用常规盲源分离方法很难实现混合信号的分离和源信号提取。针对这一问题,本文提出了一种利用Kalman滤波算法进行信号估计,解决单通道盲源分离的方法。该方法利用信号间的时序结构,通过Kalman滤波算法对多信号混合中的源信号不断估计并迭代更新,最终得到分离信号。仿真实验结果表明,该方法能有效估计并分离出源信号。      

单通道混合信号盲分离算法

介绍了单通道混合信号的概念及盲源分离的现状,对实时线性混叠盲分离方法展开研究,分类探讨基于变换域滤波、多参数联合估计、符号序列与信道参数联合估计以及多维映射的单通道混合信号盲分离方法,分析比较各类盲源分离方法的处理对象、前提条件和优缺点,并进行了总结.最后通过仿真实验分析了基于粒子滤波与编码辅助的单通道盲分离方法中粒子数目、编码方式、源信号幅度比和频差等对分离算法性能的影响.     

同频不同速率数字调制混合信号的单通道盲分离

针对同频不同速率数字调制混合信号的单通道盲分离问题,建立了信号的状态空间转移模型,提出了基于粒子滤波的盲分离算法,并重点推导了重要性采样概率密度函数的表达式和粒子权值更新公式.仿真结果表明,粒子滤波算法可以对各项信号参数进行实时动态跟踪,从而有效的实现信号的分离.     

GMSK混合信号的PSP盲分离算法

针对GMSK混合信号的单通道盲分离问题进行了研究。由于不能直接采用逐幸存路径处理(PSP)算法对GMSK混合信号进行分离,考虑对GMSK信号作线性近似处理,使得GMSK混合信号适用于PSP算法。该算法通过在符号序列和信道参数组成的联合空间进行最大似然估计,保留最优路径,输出符号对,从而获得分离信号。仿真结果表明,使用PSP算法对GMSK混合信号进行分离的误码率性能略优于粒子滤波算法误码率性能,但复杂度远低于粒子滤波算法。     

一种新颖的Multi-h CPM信号符号速率盲估计算法

针对非合作条件下Multi-h连续相位调制(CPM)信号符号速率的盲估计问题,提出了一种新颖的预滤波二次谱算法,通过对接收信号滤波然后搜索其二次谱的峰值实现Multi-h CPM信号符号速率的估计,并利用CPM信号的PAM展开表达式解释了算法的原理.仿真实验结果表明,该算法是无偏的,与基于循环谱分析的算法相比具有运算量小的优点,并且适用于各种类型的Multi-h CPM信号,同时不需要载波频率和调制指数的先验信息,具有很强的鲁棒性.     

PCMA系统中符号和定时联合估计

针对现有PCMA（paired carrier multiple access）信号处理算法需要先分离后解调,且解调性能受分离误差影响的缺点,提出了一种基于粒子滤波的符号和定时联合估计算法。首先通过对接收PCMA信号进行动态状态空间建模,然后在贝叶斯估计框架下,利用粒子滤波方法对符号和定时进行联合估计。仿真实验表明,该算法能够有效地进行定时估计,同时具有良好的误码率性能。     

一种新的Ad hoc网络多包接收算法

基于多相位调制实现信号分离的盲干扰消除方法，提出了一种新的Ad hoc网络多包接收算法。该算法采用判决反馈和信道估计机制降低了弱用户数据包恢复的误码率。实验结果证明，该算法不仅能够实现多包接收和多包分离，而且能够有效地改善整个网络的多包接收性能。     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。     

信道编码盲识别问题研究

随着信道编码技术在数字通信领域的广泛应用,信道编码盲识别问题也日益突出。对信道编码盲识别问题进行研究,分析了信道编码盲识别技术的需求,建立了信道编码盲识别的数学模型,总结了目前信道编码盲识别技术方面的研究现状,并提出了进一步解决信道编码盲识别问题的研究方法和思路。     

基于循环频率特征的单信道混合通信信号的调制识别

单信道多个时频重叠的混合通信信号盲分离具有广泛的应用价值,是近年来通信信号处理研究领域的一个热点和难点,而单信道多个混叠通信信号的调制识别和信号个数的估计是实现单信道多个混叠通信信号盲分离的基础。该文通过分析数字调制信号的二阶和四阶循环累积量的循环频率特性和结构特征,提出一种基于循环频率特征的单信道混合通信信号调制识别的方法和实现算法,其主要特点是不需要已知混合信号的个数、功率、载频、符号率及定时等先验信息,对一些典型的数字调制信号(如BPSK, QPSK, OQPSK, MSK等)的随机混合,能够有效地辨识接收信号中所包含的信号个数以及每个调制信号的调制方式。利用计算机仿真实验,考察了不同条件下算法的性能,表明了其可行性和有效性。     

基于噪声检测的置换混叠图像盲分离

置换混叠图像盲分离作为一类新型的单信道盲分离,在理论和方法上与传统的单信道盲分离有着本质的不同。针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,本文提出一种基于噪声检测的置换混叠图像盲分离算法。本文首先给出置换混叠图像的数学模型,对置换混叠图像用非零元个数约束的K-SVD算法进行训练得到其稀疏表示的字典,利用学习得到的字典对置换混叠图像去噪,然后利用去噪后的置换混叠图像与原图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定出置换区域的位置和大小。并利用图像形态学运算优化置换区域,采用阈值化操作分离出置换图像。实验结果表明,本文算法能够较好的从置换混叠图像中分离出置换图像,并且不受置换图像的大小、位置、个数和置换图像所含噪声大小的影响。     

同频重叠信号的单通道盲分离方法综述

同频重叠信号单通道分离在信号分离领域具有广阔的应用前景,成为近年来信号处理领域研究的热点之一.在回顾了自然信号单通道分离方法的基础上,对同频重叠信号的单通道盲分离方法作了详尽的分析,总结了国内外的研究成果,讨论了现有理论和方法的优缺点及应用条件,最后指出了今后可能的进一步研究方向.     

一种短波通信盲信道快速分离算法

在短波通信中针对盲信道个数不恒定、信道频谱理论上不重叠的盲信道分离问题,基于小波多分辨率分析技术提出一种盲信道快速分离算法,并对实测短波通信信号进行盲信道快速分离的Monte Carlo试验。仿真结果表明,本文所提出的短波盲信道快速分析算法的分离精度和信道正确分离率都较高、抗噪声干扰能力强。     

基于盲源分离的CDMA多用户检测与伪码估计

 在分析DS-CDMA系统模型的基础上,提出一种基于盲源分离技术的用户扩频码盲估计算法.仿真结果表明,该算法在单径或多径环境中都能正确地估计不同用户的扩频码信息.同时还提出一种基于盲源分离技术的盲多用户检测算法,该算法利用不同用户信息之间的独立性,不仅不需要知道用户的扩频码和信道信息,而且其性能相对传统的匹配滤波和解相关算法有很大改善,当信噪比为6dB时,本文算法的误码率降低了两个数量级.     

应用判决反馈的混合信号单通道盲分离算法

该文提出了一种基于判决反馈思想的DF-PSP单通道盲分离算法。该算法结合判决反馈的思想,利用Viterbi序列检测器最可能的幸存序列得到的预判决来合成信道冲激响应尾部造成的符号串扰,来弥补现有PSP单通道盲分离算法对信道冲激响应进行截断处理而带来的性能损失。仿真结果表明,对于两路混合QPSK信号,该算法较截断PSP单通道盲分离算法在复杂度相当的条件下有更好的性能,在误码率为 时,信噪比改善可达到2dB左右,且在同等过采样条件下,该算法能获得更好的性能提升。      

基于多分辨分析的单信道盲分离算法

无论是军用还是民用,单信道时频重叠的通信与雷达混合信号的盲分离都具有迫切的需要,丈中提出一种利用小波多分辨分析特性,对其进行归一化处理,精确计算并匹配信号个数、载频、码速率、幅度等参数,并进行调制识别,最终实现盲分离的方法。该方法计算简单,不需要任何先验信息,且对信号能量相对强弱和信噪比范围均有较强的适应性和稳健性。仿真结果证明了该算法的有效性和较强的工程应用前景。     

Single-user channel estimation and equalization

There has been much interest in blind (self-recovering) channel estimation and blind equalization where no training sequences are available or used. In multipoint networks, whenever a link from the server to one of the tributary stations is interrupted, it is clearly not feasible (or desirable) for the server to start sending a training sequence to re-establish a particular link. In digital communications over fading/multipath channels, a restart is required following a temporary path interruption due to severe fading. During on-line transmission impairment monitoring, the training sequences are obviously not supplied by the transmitter. Consequently, the importance of blind channel compensation research is also strongly supported by practical needs. We present a comprehensive summary of research development on single-user channel estimation and equalization, focusing on both training-based and blind approaches. Our emphasis is on linear time-invariant channels.