Novel LFM Jammer Suppression Algorithm for DSSS in FRFT Domain

A novel algorithm is proposed to resolve the defects in the traditional linear frequency modulation (LFM) jamming suppression algorithm in the fractional Fourier transform (FRFT) domain. The traditional LFM jamming suppression algorithm in the FRFT domain has some defects. For example, the exact threshold is difficult to set and both the signal-to-noise ratio (SNR) loss and spectrum leakage are serious in strong jamming-to-signal ratio (JSR) situations. Windowing, overlapping and inverse windowing techniques are used in the FRFT domain to reduce the spectrum leakage and the SNR loss. Under the condition that only the direct sequence spread spectrum (DSSS) signal and white Gaussian noise are present, the amplitude of the received signal after FRFT is assumed to be Rayleigh distributed. Based on the distribution characteristic, hypothesis testing is used to suppress the jamming spectrum using the algorithm. Simulation results show that the performance of proposed algorithm is better than that of the conventional algorithms, especially in a strong jamming and multi component LFM jamming environment.     

一种新型的OFDM符号定时同步算法

IEEE 802.16d是应用于无线城域网上的无线接入标准,其物理层所采用的正交频分复用是一种可有效对抗符号间干扰的高速传输技术.但它对同步误差十分敏感,为了尽量减小这种负面影响,需要尽量减小符号定时同步误差.已有的一些符号定时同步算法运算量较大,而且在噪声电平较高时,定时会变的不准确以致造成符号间干扰.该文提出了一种基于前导符号结构的性能更加稳定的新型符号定时同步算法.仿真结果表明在信噪比较低时采用该算法能实现更准确的定时.     

基于概率潜分量分析的语音增强算法

针对传统语音增强方法在非平稳噪声环境和低信噪比情况下增强效果不理想的问题,提出了一种基于概率潜分量分析(PLCA)的语音增强算法。该算法分析并引入了PLCA模型,将语音谱建模成意义明晰的边缘分布表示,并通过期望最大化(EM)算法对最优边缘分布进行求解,用边缘分布组成的字典对噪声进行描述,利用语音信号的边缘分布选择性地重构语音信号,从而实现与噪声分离,达到语音增强的目的。仿真结果表明,该算法在抑制噪声、提高信噪比、增强语音质量方面明显优于传统的语音增强方法。     

应用联合自聚焦实现低信噪比ISAR成像平动补偿

传统逆合成孔径雷达(ISAR)平动补偿中,由于低信噪比下包络对齐无法精确实现,因此会导致后续相位自聚焦的精度受到限制．针对该问题,提出了一种包络相位联合自聚焦算法．该算法可以实现低信噪比下对ISAR目标复杂的平动分量进行补偿．利用二维ISAR图像熵作为目标函数,结合阻尼牛顿法进行最优化求解,在低信噪比下完成对平动分量的精确估计．另外,考虑到直接采样模式下,ISAR回波包络的缓变特性,对应平动分量可用有限阶多项式进行拟合．因此,利用归一化多项式拟合实现估计参数规模的简化,提高了估计精度和效率．Yak-42实测数据验证了该算法在低信噪比下的有效性和可靠性．     

基于多项式变换的自适应Chirp信号参数估计

提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursiveleastsquare)算法。利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)模型且其频率对应于多项式相位的最高次项系数。然后利用RLS算法对AR模型的AR系数进行自适应估计,通过AR系数求解谐波信号频率,便可以获得多项式相位中最高次项的系数。本算法速度快,计算量小,并且在较低的信噪比(SNR)下估计性能依然良好。Monte Carlo仿真实验证明了本方法的有效性。     

广义的自适应相干累积算法

根据最小均方误差(LMS)算法、自适应相干累积(ACI)算法及推广的自适应相干累积(GACI)算法在原理上的相关性和推广关系，提出了广义的自适应相干累积(IGACI)算法。它是在GACI的基础上，在算法的权系数迭代公式中引入更多的动量因子，即利用权系数的更多的历史信息，使被检测的单频或调频脉冲信号，在脉冲期间，实现自适应相干累积，从而完成低输入信噪比条件下的信号检测，而无需或很少需要知道信号的先验信息。理论分析和仿真结果证明在低信噪比的情况下，其性能要优于GACI算法。     

基于小波变换的电能质量监测

针对噪声系数的幅度随着尺度增加而减小的特点,提出了一种改进的基于小波分解层数的波段自适应降噪算法.利用Matlab仿真软件建立了电压暂降的系统模型,运用小波分析的方法对污染白噪声的电压暂降信号进行了时频分析和降噪处理,分析了软硬阈值降噪方法.实验结果表明,该方法通过调整两个可调参数获得较优的小波系数阈值估计,与常见的三种典型算法相比不仅较好地去除了噪声干扰,且信噪比更高,均方误差更小,同时具有更优的信息保全能力.     

延迟双稳系统中乘性和加性噪声诱导的随机共振

在双稳系统基础上,基于随机共振(SR)理论,研究非对称双值噪声、方波信号以及乘性和加性噪声驱动的延迟双稳系统中噪声强度、噪声相关时间、方波幅度对系统输出信噪比(SNR)的影响.在绝热极限条件下,利用小延迟近似,得到系统输出信噪比的表达式,给出SNR随噪声强度、噪声相关时间以及方波信号幅度的变化曲线.结果表明,SNR与双值噪声的强度和非对称性、与乘性和加性噪声的强度以及与方波信号的幅度关系都表现出SR现象.SNR随延迟时间、色噪声的相关时间及系统参数的变化而非单调变化.     

频率选择性信道下的多天线信号分量合成算法

信道的多径效应和噪声会严重地影响信号的通信质量,可以通过空间分集技术提高信噪比和降低多径的影响。针对频率选择性信道下的多天线信号合成问题,给出了一种在未知信道下无需进行符号同步的多天线信号分量合成算法。在频域,该算法按照每频点信噪比最大化准则对信号进行加权合成,提高合成输出信号的每个频点信噪比,降低合成信号的衰弱特性。另外,分析了采用FFT实现时的相关问题,并利用常用的QPSK和16QAM信号进行仿真验证,最后对合成前后的信号进行解调。结果表明该算法能够有效地提高信号的接收质量,无需信号的定时同步和载波同步,对信号调制方式透明,为频率选择性信道下的低信噪比信号合成提供了新的解决思路,具有较强的实用价值。     

基于数据辅助的CPFSK信号的定时估计

针对连续相位调制(CPM)信号的突发模式传输系统，提出一种基于训练序列的符号定时估计算法，并分析定时估计误差的方差修改的Cramer-Rao限 (modified Cramer-Rao bound, MCRB).在传输突发包前插入一段已知的训练序列，接收端将信号进行差分、求相位后，对其进行离散傅里叶变换(DFT).符号可以定时从DFT的一次谐波分量的相位中估算得到. Matlab仿真结果表明，在加性白高斯噪声(AWGN)以及瑞利平坦衰落信道上，该算法能快速准确地估计出初始定时偏差，适用于任何进制的CPFSK信号的非相干差分接收系统，并且在实际的软件无线电平台上得到验证.