宽带OQPSK信号实时多域测试定时同步技术研究

提出了一种全新的宽带OQPSK信号实时多域分析架构,该架构能够同时实现宽带OQPSK通信信号实时多域联合分析和高精度指标测试。在此基础上,提出并详细讨论了一种面向测试的高精度宽带OQPSK通信信号联合定时同步算法。该算法采用基于多相滤波的任意倍数重采样器和基于最大似然估计（ML）的前馈载波相位和定时误差估计算法,通过对任意码率的被测OQPSK信号连续处理,快速实现高精度符号定时同步。该算法避免了OQPSK解调中载波同步和符号定时同步之间的相互影响和制约。经仿真验证,和传统的基于Lagrange插值的重采样算法相比较,具有更好的频谱抑制性能和更高的变换精度。结合载波相位误差和定时误差联合估计,快速实现了OQPSK信号高精度符号定时同步。     

ITU-TJ.83B的载波同步与均衡器设计及验证

提出了一种适用于ITU-T J.83B的载波同步与自适应均衡的联合设计方案。系统首先采用常模数算法进行盲均衡,然后启动载波同步环路。环路通过先后采用极性判决算法和判决指示算法,起到了短时间大范围鉴频和降低相位方差的作用。载波恢复后,均衡器切换到最小均方差算法,使得系统获得最佳的调制误差比。依据提出的一套适合算法设计和硬件开发的验证方法,整个设计方案先后通过各级验证,并最终在硬件测试平台上得到测试。针对64QAM和256QAM信号,当信噪比分别达到27 dB和33 dB时,解调器的误比特率可小于10？4。验证结果表明该设计方案性能优良并具备可行性。     

全数字电力线载波机中基带调制的实现

全数字电力线载波通信是采用高压电力线进行通信的一种手段,而基带调制对全数字电力线载波机的整机性能有着非常重要的影响。提出了一种全数字电力线载波机中基带调制解调的实现方案。该方案采用基于正交幅度调制(QAM)方式的多维网格编码调制技术实现了联合的编码和调制,提高了系统容量;采用自适应信道均衡技术和非线性预编码技术,降低了系统误码率;采用数字信号处理(DSP)芯片对传统的电力线载波机进行数字化改造,增强了电力线载波通信的性能,减小了电力线载波机的体积。对方案的各个部分进行了详细的阐述,并提出了一种采用Hilbert变换法实现QAM解调的方法,给出了同步算法的软件实现思想。实际应用表明,该方案实现的载波机通信容量大,传输质量高。     

一种基于高阶QAM系统的多模盲均衡算法

为了克服恒模算法(CMA)对高阶正交幅度调制(QAM)信号均衡效果较差的缺陷,基于对恒模算法(CMA)和多模算法(MMA)的研究,提出了1种将两者相结合的改进算法.该算法以恒模算法(CMA)为常规模式,待CMA算法达到初步收敛后,改用多模算法来对不同信号值采用其相对应的模值进行均衡,从而获得更小的剩余误差.计算机仿真结...     

一种QAM同步方案的研究与实现

正交幅度调制（QAM）是一种频谱利用率高、实现较为方便的载波传输方式。针对高阶QAM系统对于载波恢复、符号定时的严格要求,提出并实现了一种全数字同步方案。在发送端插入导频,接收端先利用LMS自适应陷波算法分离导频和信号,接着使用NVS算法自适应地完成载波跟踪,然后将解调后的信号送往符号定时模块,通过基于能量检测原则的最大平均功率内插定时算法实现码元同步。基TI的TMS320C542芯片的实现,表明上述方案是完全可行的。利用QAM技术对传统的电力线载波机进行改造,可大大提高其容量和性能。     

一种基于FPGA的16QAM调制

目前,正交幅度调制(QAM)广泛地应用于数字电视及有线系统中.本文通过对QAM调制原理的分析,利用四相相移键控的方法实现16QAM调制,并以FPGA为硬件基础,通过VHDL语言编程,在quartusⅡ环境中仿真实现.     

一种信道预测下的自适应QAM调制方法

提出一种自适应矩形多幅度调制方法,能够更有效应用于无线移动通信中的多径衰落信道.其中发送端的信道状态信息(CSI)通过基于预处理的ESPRIT信道预测算法获得.理论分析和仿真实验表明,这种信道预测算法下的自适应QAM调制方法,在保证目标误码率的前提下,实现了比无自适应传输技术更快的比特率,提高了带宽利用率.     

信号分析仪中矢量信号分析设计

针对通信信号的矢量分析测试需求，借鉴国外先进仪表的解决方案，在高性能信号分析仪中开发了矢量信号分析功能。首先对输入信号进行超外差变频接收和A/D采样，然后在FPGA中完成高速数字下变频和数据整数倍抽取滤波，最后在上层应用软件中完成高精度数据重采样、宽带时域修正滤波、瞬态分析和前馈数字解调等多域矢量分析，并通过多级方式实现多域测试结果的配置和同步显示。实测结果表明采用本方案设计的矢量信号分析指标优异、配置灵活、测试结果丰富多样。     

基于分集接收技术和ALRT算法的MQAM信号识别

航空通信中多进制正交振幅调制(MQAM)信号的调制阶数较大时,主要选用平均似然比检验(ALRT)算法来完成信号的识别.提出了一种基于多天线分集接收技术的AIRT算法,在一定程度上改善了航空通信4种场景下MQAM信号的识别性能,通过仿真发现,滑行场景的调制识别性能改善更为明显,易受信噪比影响和信道衰落的16QAM信号的调制识别性能也大大改善,此外当信噪比超过10 dB,基于多天线分集接收的ALRT算法下MAQM信号的正确识别率基本上达到100％.     

多通道宽带数字接收机的设计与实现

宽带数字接收机主要应用于软件无线电的实现和电子战中。本文介绍了多通道宽带数字接收机的主要用途,详细阐述了该接收机的设计原理和硬件架构,并为实际工程需要设计了算法和程序,对多路输入信号进行了测试,试验表明该接收机性能可以满足实际工程需要。     

基于GPS同步技术的电力动态监测系统的设计

设计了一种基于全球定位系统(GPS)的同步相量测量装置,用于广域测量系统(WAMS),实现对电力系统关键相量的实时监控。采用基于GPS同步时钟和数字信号处理器(DSP)实现的PMU利用DSP的输入捕获功能,在进行捕获GPS的PPS信号的方法的同时,也对捕获采样信号的频率进行跟踪。采用过零点采样与傅里叶算法相结合,进行信号采样和数据的处理,避免了因频率变化而引起数据误差,提高了PMU的采集精度及抗干扰性。     

一种改进的低压电力线正交频分复用载波通信的最小均方信道估计算法

研究分析了正交频分复用(OFDM)通信中的最小均方(LMS)自适应信道估计算法,提出了一种改进的变步长LMS信道估计算法。该算法根据εm(k)、εm-1(k)自相关的时间平均估计及其均方误差(MSE),实现了对LMS算法步长的调整。仿真试验结果表明采用改进后的LMS信道估计算法的OFDM系统误码率明显降低,MSE降低了1/10,提高了算法的信道跟踪性能,且运算复杂度小,更适用于低压电力线OFDM通信系统。     

一种宽量程高精度绝缘电阻测量仪设计

为实现宽量程高精度的绝缘电阻测量,提出一种将积分静电计与比例电阻法相结合的具自校正功能的高阻测量方法。首先,根据不同量程高阻测量的主要误差特点,按被测电流大小选择不同的测量模式实现在10^5-10^9Ω范围内的高精度测量;其次,针对微电流条件下的超高阻测量,研究一种具误差抑制功能的高阻检测算法,抑制由于测量系统固有泄漏电流和由于分布参数引起的非线性干扰电流造成的误差,有效地将微电流测量下限扩展到0．1pA,实现在1000V高压激励下对高达10MQ元件的测量。实验结果表明,系统在10^5-10^9Ω范围内测量准确度小于-0．5％,相对测量不确定度（包含因子k=2）小于0．04％,在10^9-10^12Ω范围内测量准确度小于4-1％,相对测量不确定度（拓2）小于0．2％,在10^12-10^15Ω范围内测量准确度小于±5％,相对测量不确定度（妊2）小于0．6％。其整体性能已接近国际先进水平。     

Semi‐blind fast equalization of QAM channels using concurrent gradient‐Newton CMA and soft decision‐directed scheme

This contribution considers semi‐blind adaptive equalization for communication systems that employ high‐throughput quadrature amplitude modulation signalling. A minimum number of training symbols, approximately equal to the dimension of the equalizer, are first utilized to provide a rough initial least‐squares estimate of the equalizer's weight vector. A novel gradient‐Newton concurrent constant modulus algorithm and soft decision‐directed scheme are then applied to adapt the equalizer. The proposed semi‐blind adaptive algorithm is capable of converging fast and accurately to the optimal minimum mean‐square error equalization solution. Simulation results obtained demonstrate that the convergence speed of this semi‐blind adaptive algorithm is close to that of the training‐based recursive least‐square algorithm. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于正交小波包变换的前馈神经网络盲均衡算法

针对前馈神经网络盲均衡算法收敛速度慢、均方误差大的缺点,在分析前馈神经网络盲均衡算法和正交小波包变换理论的基础上,提出了基于正交小波包变换的前馈神经网络盲均衡算法。该算法利用正交小波包变换良好的去相关性,对前馈神经网络均衡器输入信号进行预处理后,降低了输入信号的自相性,从而加快了收敛速度和减小了均方误差。水声信道的仿真结果表明,该算法在收敛速度与均方误差方面的性能比前馈神经网络盲均衡算法优越。     

基于HHT的水声通信系统研究

针对希尔伯特黄变换(HHT)能够给出非平稳信号的瞬时频率的特点,提出了HHT调制解调方式。通过RAKE接收和RS纠错编码技术相结合,建立起HHT水声通信系统;并对HHT水声通信系统进行系统仿真,通过仿真的误码率曲线分析了HHT水声通信系统的性能。最后经过湖试,试验数据表明HHT水声通信系统在实际通信环境中是稳定的、有效的,HHT应用于水声通信系统中是可行的。     

一种并行双模式盲均衡算法的研究与实现

本文提出了一种将SMMA算法与DD算法并行运行的变步长双模式盲均衡算法。该算法在保持原来两种算法高性能的基础上，改进传统的DD算法，将两种算法采用并行结构运行，同时加入误差控制函数，控制SMMA算法占比，降低稳态误差；并且引入变步长方法，加快算法的收敛速度。经过理论分析与仿真实验表明，该算法相对于传统方法，ISI降低到-29.8 dB，收敛速度提高，在630个符号左右算法完成收敛。在完成仿真实验后，进行了实测信号的解调均衡，其EVM降低到1.69%。     

采用长短期记忆深度学习模型的工业负荷短期预测方法

工业负荷不同于其他电力负荷, 受气温、时间、人口等外部因素的影响较小, 其功率需求主要由相关企业的生产计划来决定。在电力市场环境下, 准确的负荷预测有助于工业用户更好地制定电力交易策略, 从而增加收益。在此背景下, 基于改进的长短期记忆（long short term memory, LSTM）深度学习网络模型, 提出了一种工业负荷短期预测算法。首先,在网络层次上构建层数更多即网络层次更深的LSTM深度学习负荷预测模型。接着, 在每个LSTM单元构成的隐含层中, 采用Dropout技术对神经元进行随机概率失活, 并通过正则化有效避免深度学习过拟合问题并改善了模型性能。然后, 采用真实的工业用户历史负荷数据对所提算法进行测试, 并与已有的短期负荷预测算法进行对比, 包括自回归滑动平均模型 （auto-regressive and moving average model, ARMA）, 最邻近回归算法 （K nearest neighbor regression, KNN） 以及支持向量回归算法 （support vector regression, SVR）。仿真结果表明, 所提深度学习工业负荷短期预测算法相比于一些现有方法, 其预测准确度有明显提升,预测结果的平均绝对百分误差（mean absolute percentage error, MAPE）在9%以下。     

基于盲恢复的POCS图像超分辨率重建

在传统凸集投影(POCS)算法基础上,考虑到算法对于初始图像的依赖性,尝试通过引入近似点扩散函数检测(APEX)盲解卷积技术,对POCS算法的初始参考图像进行盲恢复,然后再进行超分辨率图像重建。仿真实验证明,APEX盲恢复后的初始图像,相比原初始图像,更加接近真实图像。重建后,直观上图像的清晰度有了一定程度的提高,由于更好地抑制了噪声,表现在PSNR有了一定的提升;另外,由于APEX的引入,改进算法在一定程度上降低了原算法对初值的依赖程度,增强了POCS算法的鲁棒性。