基于射频相位的两步测距法

针对多径传播造成基于射频信号相位信息测距不准确问题,提出了一种基于双标签的两步测距法。每一待定位目标上附着两个标签。在单频副载波调幅调制方式下,首先,提取载波信号的卷叠相位信息,计算标签在载波半波长范围内与阅读器的距离值,得到细测距估计值;然后,提取副载波信号的展开相位信息,根据展开相位估计标签与阅读器相距距离中包含的载波半波长的整倍数;其次,计算两个标签对应整倍数的平均值,将该平均值倍的载波半波长距离作为两个标签与阅读器之间距离的粗测距估计值;最后,将粗测距与细测距的估计值相叠加得到双标签最终的测距估计值。另外,为了降低硬件设施成本,提出了基于单阅读器和双标签的几何定位方法。仿真实验结果表明,在复杂多径传播环境中,与直接基于副载波信号相位信息测距相比,基于双标签的两步测距法平均测距误差约降低了35%,最终平均定位误差约为0.43 m,最大误差约为1 m,有效提高了相位法在定位技术中的精度,并降低了硬件成本。     

离散频谱的全相位校正法

为了能够对离散频谱进行良好的分析,得到其频率、幅值和相位对理论值的更准确逼近,在现有的离散频谱校正方法基础上,利用全相位频谱分析方法良好的频谱分析特性,提出一种新的频谱校正方法--全相位校正法.该算法简单,通用性好,运算速度快.仿真研究表明,对单频率成分、间隔较远的多频率成分以及密集频谱均可达到很好的校正效果,并可实现对相位的无失真校正,适合于对相位要求较高的实际场合.并与传统的能量重心校正法进行了比较.结果表明,对间隔较远的离散频谱的校正,传统的能量重心法好于全相位法;而对密集频谱的校正,全相位法则要好于能量重心法.     

基于全相位频谱校正的TMBOC信号的捕获

针对使用传统部分匹配滤波器（PMF）结合快速傅里叶变换（FFT）无法精确捕获时分复用二进制偏移载波（TMBOC）调制信号的问题,提出一种基于全相位频谱校正的捕获方法。首先通过PMF过程对接收信号进行部分相关运算,再使用全相位快速傅里叶变换（apFFT）算法对多普勒效应进行补偿,最后结合全相位频谱校正技术对功率谱进行校正。仿真结果表明,在同一条件下,该算法比PMF-FFT加窗算法检测概率提高了3 dB左右,并有效缩短了捕获时间。该算法可比PMF-FFT加窗算法更精确捕获TMBOC信号。     

基于FFT频谱校正的全数字QAM解调法

针对QAM相干解调法需严格载波同步的不足,提出一种新的基于FFT频谱校正的全数字QAM解调方案,此方案采用了软件无线电的处理思想,直接在载波频段对QAM信号进行采样,采用FFT频谱校正估计出各码元周期内的载波幅值和初相位来实现信息比特解码。仿真实验证明,此方案方法简单,不仅降低了同步机制要求,而且在FFT长度为8时即可获得接近于传统相干解调法理论下限的误比特率性能。     

基于LabVIEW的离散频谱校正技术仿真

在许多工程应用领域,离散频谱分析发挥着越来越重要的作用,频谱分析结果的精确程度是在工程应用取得成功的关键因素之一,但是在现阶段,经过快速傅里叶变换得到的离散频谱,其频率、幅值和相位均可能产生较大误差.基于这一原因,研究了离散频谱的校正技术,通过LabVIEW软件编写出两种基于频谱校正方法(比值校正法和能量重心校正法)的校正程序,并构造相应的函数仿真来验证该方法的可行性.通过仿真结果分析,表明该程序可以进行离散频谱校正,大大提高频谱分析的精度,取得了不错的效果.     

广播电视信号调频副载波光纤传输技术研究

当前,光纤传输使用复用调制的方式缓解频率选择性衰落,但多载波调制会造成信号传输功率的降低,从而导致频带互调失真。为此,对广播电视信号调频副载波光纤传输技术进行研究。在接收端对频率和相位偏移进行补偿,将插入导频的载波相位移动90°,恢复调频副载波。预先设定峰值平均功率比(PAPR)阈值,单独处理每个频带信号,对光纤基带信号进行峰值消减,利用快速傅里叶变换(FFT)将光纤基带信号从时域转换至频域,保留全部带内信号,过滤带外频谱,实现光电转换。测试结果表明,提出的光纤传输技术能够实现较好的非线性补偿,具有较低的误差矢量幅度(EVM)和较高的邻信道功率比(ACPR),提高了光纤传输性能。     

全相位OFDM系统子载波间干扰的性能分析

OFDM是下一代无线通信的关键技术之一,而载波频率偏移会使OFDM的子载波失去正交性,同时给系统带来载波间干扰,引起系统性能严重下降。针对这一情况,提出利用全相位FFT来解决频偏问题。全相位FFT利用自身的频谱分析功能来实现对信号相位和振幅的判决。经理论证明它的相位没有误差,能降低噪声功率,且由频偏引起的子载波间的干扰远小于常规OFDM系统,同时振幅和频率通过全相位频偏估计器的校正可以得到弥补。最后,通过实例仿真验证了该系统的BER性能是高于现有的OFDM系统。     

基于多频相位生成载波的光纤振动传感技术研究

为了满足周界安防区域数目扩增的需求,提出了一种基于多频相位生成载波的光纤振动传感技术,利用多个相位调制器实现了不同振动信号的频谱搬移,采用微分交叉相乘算法开展了多路干涉信号的相位解调,进行了相位生成载波调制深度的选值分析,并搭建了基于直线型萨格奈克干涉原理的多通道光纤振动传感实验系统。实验结果表明,干涉信号频谱含有多频载波成分与频谱搬移的边带成分,经解调可获得准确的振动信号,其频谱信噪比平均为27.3 dB,谐波失真度平均为8.22%,并在模拟应用场景中对人为敲击信号进行了准确解调,从而为本系统在交通领域的多防区周界安防应用提供了参考。     

基于载波表的GPS载波跟踪环路研究

实时GPS软件接收机可以使用查找表的方法得到本地复现载波以减少运算量。载波表是由一组具有一定频率间隔和固定初始相位的正弦和余弦信号组成。传统的载波跟踪环路无法使用具有离散频率和不连续相位的复现载波完成GPS载波跟踪。针对这一问题,使用相位补偿算法对载波进行相位补偿,设计了基于载波表的载波跟踪环路。仿真结果表明该载波跟踪环路能有效实现GPS信号的载波跟踪,且与传统的载波跟踪环路相比仅有微小的信噪比损失和频率跟踪精度衰减,可用于实时GPS软件接收机设计。     

一种基于改进DFT算法的相位差测量研究

相位差是指两路同频率周期信号初相位的差,在工业系统中有广泛应用,传统DFT算法测量工频相位差存在很大的频谱泄露误差。论文提出一种改进DFT相位差算法,使用布莱克曼自卷积窗对信号截短,并利用离散频谱校正方法修正有用频谱处的相位,并计算出相位差。仿真实验证实,在存在多次谐波干扰条件下,改进DFT算法能够克服频率波动和白噪声干扰,算法精度比现有的矩形自卷积窗插值算法提高2个数量级以上,可以实现相位差的高精度测量。     

全相位FFT在导弹自动驾驶仪测试中的应用

自动驾驶仪是导弹的姿态控制系统,其性能好坏决定了导弹飞行的稳定性。为了精确测量其性能,对导弹自动驾驶仪测试原理和方法进行了研究,进行了正弦信号测量方法的分析,提出了基于全相位FFT数据处理方法,并结合时移相位差校正方法实现正弦形式信号的频率、幅度和相位等参数的精确测量。利用LabVIEW图形化编程软件设计了算法软件,通过仿真试验考察了该算法在无噪、低噪和大噪环境下信号测量精度,结果表明全相位FFT方法在信号频谱测量方面具有精度高、抗噪能力强等优点,满足自动驾驶仪的测试需求。     

滑动频率估计算法在微波测量液位中的应用

在微波测量液位的系统中,正弦信号的频率估计是实现液位测量的关键.比较并分析了离散FFT变换的两种正弦信号频率估计方法:Rife比值法和三角形法,提出了一种滑动频率估计方法,通过实时确定比例因子,得到了滑动频谱校正算法.实验结果表明,该方法频率估计精度较高,估计性能优于单一的Rife法、三角形法,适合于低信噪比条件下的实...     

一种高速多通道A/D幅相一致性修正的实现方法

相控阵雷达系统中多个A/D通道之间幅度、相位特性存在的不可避免的差异,降低了后续雷达数字信号处理使用数据源的精确度,从而影响了雷达系统的分辨率。针对这一问题,作者提出了一种自适应修正多A/D通道之间幅相不一致性的方法。实验证明该方法实现简单、修正结果较好、有较强的工程应用价值。     

基于LabVIEW的多普勒测速雷达的频谱校正

为降低FFT谱分析误差,提高弹丸测速精度,详细研究三角校正法、比值校正法、能量重心校正法和FFT+FT连续细化分析傅里叶变换法,分别运用4种频谱校正算法对理想正弦信号和加噪正弦信号进行仿真研究,并比较在相同信噪比情况下的测量误差。研究结果表明,这4种算法均可改善FFT谱分析精度,其中三角校正法具有算法更简单、计算速度更快、对噪声不敏感等优点,更适合弹丸测速信号的频率校正。     

一种基于车联网的车辆定位方法

车辆群体行为态势能够准确描述车辆在车联网中的运动规律,车联网中GPS信号强的车辆可以利用通信能力、邻居位置关系,对位于一定距离范围内、出行目的地相同或相近、GPS信号弱的车辆进行实时位置计算。该方法首先提出车辆目的地伴随标签的标签簇划分算法,将有相同或相近目的地的车辆,其目的地视做标签,通过挖掘标签重叠结构与层次结构划分至同一标签簇,使之聚类成为车辆群体;然后提出基于标签划分结果的定位算法与结果修正算法,对亟待定位的车辆进行实时位置计算。实验结果表明,该方法较同类方法定位误差降低15%~35%,不同交通状况结果稳定性提高25%以上,所以提出的定位方法是有效的。     

基于DSP的移频信号测试仪的设计

为了能快速、准确检测出移频轨道电路信号的参数,设计了基于TMS320VC5402数字信号处理器的轨道移频信号测试仪,有效地提高了数据处理能力和处理速度.采用欠采样技术和快速傅立叶变换（FFT）解调算法,通过汉宁窗离散频谱校正技术,使仪器测量的频率分辨率有很大提高,保证了测量的精准度.通过试验验证,达到了预定的设计目标.     

基于最大似然估计的空间谱测向技术

介绍了基于最大似然估计（简称ML）的空间谱测向,ML是一种高分辨算法,常用于空间测向和谱估计等方面。文中首先介绍了ML测向原理,由于ML是一个非线性、多维的极值问题,需要全局极值的多维搜索,其计算量非常的巨大,因此采用了AP算法进行ML算法的优化,最后通过均匀圆阵对非相干信号和相干信号进行了ML测向的计算机仿真,仿真结果表明：一个阵列对空间多个信号的分辨能力除了与信噪比有关外,还与入射信号是否相干以及两相干信号的相位差有关,ML算法可以直接对相干的入射信号进行测向,但是信号的相干性会影响ML算法测向的角度分辨率,在两信号相关的情况下,两信号间的相位差越大则测向精度越高。