一种应用于深空通信的微弱信号捕获算法

针对低信噪比、高动态条件下深空测控通信信号捕获概率低以及复杂度较高的问题,首先分析了深空测控通信信号捕获的难点以及信号循环平稳特性,然后在此基础上提出了一种基于循环相关的新算法。计算机仿真结果证明新算法捕获门限达24 dBHz,适应频率动态达800 Hz/s;新算法较传统的捕获算法,在相同门限条件下的频率动态适应范围提升了约两个数量级。该方法已被应用于我国第一个深空测控站的建设,工作性能稳定可靠,有效地解决了低信噪比下深空站抑制载波信号的捕获问题。     

一种基于高阶累积量变步长迭代的自适应谱线增强新方法

依据变步长LMS（Leaset Mean Square)算法能改善自适应谱线增强器（ALE）跟踪性能的特点，提出了基于高阶累积量变步长迭代的自适应谱线增强新方法。用实测水下运动目标辐射噪声数据，对该方法的性能进行了动态仿真研究。仿真表明，该方法具有很好的抑制高斯有色噪声能力的跟踪能力；能有效地增强性调频、对数（或指数）频调信号谱线。因此，在提高水下探测系统功效，识别与检测水下运动目标方面具有一定的指导意义和应用价值。     

基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法

依据随机平方相位耦合信号三阶累积量不为零的特点，提出了从高斯噪声环境中恢复平方相位耦合信号的基于三阶累积量对角切片的直接自适应谱线增强算法。该算法恢复平方相位耦合信号、抑制高斯噪声的性能优于传统的自适应谱线增强算法。仿真结果证实了这种算法的有效性。     

基于输入信号峭度的变步长LMS自适应谱线增强方法

提出了一种基于输入信号峭度的变步长LMS自适应谱线增强方法，该方法以输入信号的峭度为自变量，构造新的步长。该步长对高斯噪声或非高斯噪声均有一定免疫性，同时能快速收敛。最后用实测的水下目标辐射噪声数据和瑞利有色环境噪声进行了仿真，表明该方法有较强的谱线增强能力。     

一种基于高阶累积量的新变步长的自适应谱线增强方法

从减小高阶累积量计算量出发，综合变步长算法和极性算法的优点，提出了基于高阶累积量的能量幂函数型变步长极性迭代自适应动态谱线增强新方法，该方法用输入信号的能量幂函数作变步长来改善跟踪性能，用非输入信号（由输入信号构成的函数）的符号或极性来减小高阶累积量的计算量。仿真表明，该方法具有良好的抑制高斯噪声、增强谱线和跟踪时变信号的性能。     

基于FPGA的自适应谱线增强系统设计

在此基于Altera公司的现场可编程门阵列（FPGA）芯片EP2C8F256C6,采用最小均方算法设计了自适应谱线增强（ALE）处理系统。以FPGA为处理核心,实现数据采样控制、数据延时控制、LMS核心算法和输出存储控制等。充分利用FPGA高速的数据处理能力和丰富的片内乘法器,设计了LMS算法的流水线结构,保证整个系统具有高的数据吞吐能力和处理速度。并且通过编写相应的VHDL程序在QuartusⅡ软件上进行仿真,仿真结果表明该设计可以快速、准确地实现自适应谱线增强。     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。     

一种改进谱减法语音增强算法的研究

语音增强是语音处理中常用的手段,在传播语音信号的同时噪声信号也随之添加进来,为了得到纯净的语音信号,我们对带噪信号进行语音增强,我们一般使用谱减法进行语音增强,但面对变化较大的噪声效果不理想。文章提出了一种改进的谱减语音增强方法,通过实验仿真表明,该方法有效地解决了噪声变化大情况下的语音增强。     

一种低信噪比下PSK信号载波频率估计方法

提出了一种利用自适应陷波器对单频信号分量衰减的特性估计PSK信号的载波频率的方法。信号通过陷波器滤波,输出能量最小对应的频点即为信号的载波估计频率。仿真结果表明,在低信噪比环境下该方法的估计误差小于1%。     

一种图像自适应平滑与增强算法

图像的平滑与增强是数字图像处理过程中的重要步聚,图像平滑可以消减噪声,但会丢失细节,增强可以突出边缘但同时会放大噪声。为了解决图像平滑与增强之间的矛盾关系,提出一种图像的自适应平滑与增强方法,在进行滤波时,动态确定所处理像素点的滤波权值,在平滑了图像区域内部的同时,又对图像中的区域边缘进行锐化增强,有效解决了图像平滑与增强的矛盾。     

低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获算法

针对卫星移动通信低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获提出了一种新的算法即基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。首先,介绍了现有的载波频偏捕获技术,分析其不能适应快变多普勒频偏条件的原因;其次,分析了多普勒变化率对载波频偏捕获的影响,主要考虑一次变化率与二次变化率将严重限制低信噪比情况下对载波频偏估计时非相干累加的有效性;最后,在此基础上,提出了低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获的基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。对算法进行的Matlab仿真结果表明,其具有2~3 dB的改善增益,与最大似然算法相比,在性能仅有0.2 dB损失的情况下运算量大大减少。     

基于信号估计的扩频测控信号快捕方法

为进一步提高扩频测控系统的捕获速度,研究了借助辅助序列估计伪码相位的方法,分析了该估计算法的精度。针对该算法在高动态条件下估计偏差较大引起捕获概率骤降的问题,提出引入最大似然频偏估计修正相干载波的方法,显著提高捕获概率。设计了基于码相位估计和载波频率估计的快速捕获算法,仿真结果表明,该算法在载噪比较好的情况下可以有效完成捕获。为提高算法在较低载噪比时捕获的可靠性,提出将估计值作为部分匹配滤波辅助快速傅里叶变换( PMF-FFT )初值的综合捕获方法,与传统捕获方法相比,平均捕获时间显著降低,且并没有带来硬件复杂度的提高,具有一定的理论意义和工程应用价值。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率,但低信噪比下估计性能不佳.针对此问题,提出了修正Kay算法.首先基于最大似然估计准则,推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数,进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵.实验结果表明,修正算法能够有效估计正弦波信号频率,与Kay算法相比,抗噪性更强.     

低信噪比下相位编码信号载频估计新方法

研究了电子侦察中相位编码信号的载频估计问题, 提出一种低信噪比下载频估计新方法.该方法首先将相位编码信号划分为等长度的交叠区间, 并计算各个区间内信号频谱的聚集性测度, 然后采用网格密度聚类算法对聚集性测度进行分类, 以聚类结果作为载频估计的特征类, 最后叠加特征类频谱并提取峰值得出信号载频估计值.实验结果表明, 该方法无需先验知识, 对编码形式不敏感, 且能够在较低信噪比下完成相位编码信号的载频估计, 适合于电子侦察场合.     

基于数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计

为在载波频率精确恢复前提高多进制数字相位调制（MPSK）信号在低信噪比下的估计精度,提出了一种数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计算法。算法在符号定时恢复和帧同步后提取同步段符号,相关运算后在频域进行信噪比估计。仿真结果表明,算法估计均值无偏,不受载波频率误差的影响,在符号长度为512、信噪比为-10 dB时,均方误差与克拉美罗界只有0.15 dB的偏差,特别适合于接收信号包含载波频率误差且要求低信噪比下具有较高信噪比估计性能的应用。     

频率估计的时频分析方法研究

时间和频率是信号处理与分析中最重要的两个变量,时频分析技术力求在计算复杂性和时频分辨率之间找到最佳平衡点,利用时频分析研究瞬时频率估计及各种方法的性能具有重要意义。本文阐述了瞬时频率时频分析理论研究和应用发展概况,并给出了几种典型的瞬时频率估计算法及其性能评价。     

基于前向结构的高动态突发信号载波同步算法

为实现高动态突发通信系统载波快速同步,提出了一种新的基于前向结构的突发信号载波同步算法,采用多级处理方案分级实现多普勒变化率、多普勒频偏及载波相位的估计及恢复.理论分析及数值仿真表明,在高动态低信噪比条件下,新算法的载波同步信噪比损失小于1 dB,且对多普勒变化率及信号电平参数不敏感,实现复杂度低,能够满足高实时性应用需求.     

基于LFM模型的高动态弱GPS信号载波捕获

根据极大似然估计理论,通过载波频率和频率变化率分段对消、快速傅里叶变换(FFT)结果选大估计载波频率和频率变化率,实现载波信号捕获,建立了高动态全球定位系统(GPS)载波的线性调频(LFM)信号模型,并给出了算法的具体实现。详细分析了该算法中检测统计量的分布特性,推导了恒虚警准则下的检测门限,并讨论了其中关键参数的设计。仿真结果表明,该算法可以实现对18 dBHz的GPS高动态信号的载波捕获。     

基于导航雷达记录回放仪接口板的设计与实现

基于记录回放仪项目,此项目采用的采集卡仅具备两个模拟输入通道,无法对雷达视频信号及多个标志位信号进行同步采集,由此设计了接口板,提出单通道采集多路信号的记录回放仪设计方案与实现方法,解决了记录回放仪中单个采集卡对多路信号采集的问题。文中设计的接口板适用于多种型号导航雷达,核心固化,易于升级,可扩展性好,成本低廉。     

一种高动态与低信噪比条件下的载波同步方法

在卫星接收机中,数字锁相环的设计对通信系统的性能起着重要的作用。目前,低轨卫星接收机通常工作在高动态和低信噪比条件下,锁相环的收敛性能变差。该文给出了一种工作在高动态与低信噪比条件下的由FFT变换辅助的快速跟踪方法,并且比较了不同的跟踪方法的跟踪性能与时间。