低信噪比弱调制AM信号的检测与识别

本文讨论高斯噪声环境下低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测与识别问题。利用循环平稳信号谱相关函数和特点和单循环检测器（ＳＣＤ）完成对低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测与调制识别。文中给出循环平稳信号频率平滑谱相关算法（ＦＳＭ）和用于低信噪比弱调制ＡＭ信号的检测的单循环检测器,并给出计算机模拟计算结果。     

一种低信噪比运动点目标检测算法

为检测复杂背景中的低信噪比(SNR) 点目标,提出了一种自适应带通门限检测算法。 首先根据图像的信噪比选取合适的带通门限进行图像空间滤波,然后采用帧相关法进行时间滤波。实验结果表明,该算法可有效地抑制背景杂波的干扰、提高信噪比SNR ,检测出复杂背景下的低信噪比点目标,且易于实现。     

一种低信噪比直扩信号的检测方法

针对低信噪比直接序列扩频(DS／SS)信号难以检测的问题，特别是QPSK调制的直扩信号，本文提出了一种新的相关检测方法。该方法将PSK信号的自相关函数能量集中时段提取出来处理，从而提高检测性能。计算机仿真表明，在信号带宽内信噪比为-12dB时，该方法不仅能够有效检测QPSK调制的直扩信号，而且对BPSK调制的直扩信号也有同样的检测性能。     

一种3GPP交织器在低信噪比条件下的改进方案

国际电信联合会在3GPP标准中推荐采用3GPP交织器,它在Turbo码中有优异的性能。本文在介绍3GPP交织器的基础上,对Turbo码的距离谱进行了分析,提出了一种3GPP交织器在低信噪比条件下的改进方案。通过仿真表明,在基本不改变原交织器的设计步骤情况下,改进方案精简了交织器的结构,并通过对短帧进行填充的方式,达到较长的交织长度,改善了短帧在低信噪比条件下传输的误码性能。      

低信噪比下的语音端点检测算法研究

为了解决传统方法在强噪声环境下,语音检测性能急剧下降的缺陷,提高信号在低信噪比(0 db以下)语音端点检测的准确性,本文提出了一种将多窗谱估计谱减法和自适应子带能熵比相结合的检测算法.该算法利用增益因子可变的多窗谱估计谱减法对低信噪比信号进行降噪,提高其信号的信噪比,再将每帧信号分为若干个子带(其数量可自适应选择),提取每个子带能熵比参数进行端点检测.实验结果表明,当信噪比为-10 db时,信号检测准确性维持在95％左右.该方法能在低信噪比情况下,显著提高端点检测准确性和可靠性.     

低信噪比下突发通信的同步检测

针对低信噪比下突发通信系统的同步检测问题,提出了一种利用接收信号平均信噪比和瞬时信噪比设置动态检测门限的同步方法,实现了信号检测门限的设置与信号脉冲出现时刻噪声能量的自适应匹配,提高了低信噪比下同步检测概率。计算机仿真表明在同步序列长度为63时,信号的有效检测工作信噪比可以降低到-5 dB。该方法适合于低信噪比下运动平台间的突发通信系统。     

一种低信噪比环境下的符号同步改进算法

针对OFDM符号同步基本算法在低信噪比条件下定时度量值低和干扰峰严重的缺点,提出了一种改进算法。该算法在基于训练序列符号同步的典型算法基础上,对训练序列的帧结构进行了改进,将共轭序列带入到帧结构中,同时改变了度量函数的计算方法。改进后的算法在低信噪比条件下有5 d B的性能提升,且具有计算量小、受信噪比影响小和实现简单等优点。仿真验证了改进算法在低信噪比环境下的有效性。     

低信噪比条件下基于随机共振的感知方法与性能分析

针对认知网络实际环境中常呈现出噪声高动态变化、低信噪比特征,无法快速准确进行频谱感知的问题,本文将物理学非线性领域中的随机共振理论引入到频谱感知中,提出了一种基于广义随机共振的能量检测算法.该算法引入匹配噪声,通过匹配非线性系统、噪声和信号三者的关系,从而改变能量检测统计量的分布,有效地检测信号的存在性.本文从理论上推导了最佳匹配噪声的表达式,并得到了检测性能、受噪声不确定度的影响、感知时间等方面的重要理论结论.仿真结果验证了理论推导的正确性,表明所提算法能够在信噪比为-20dB等低信噪比条件下较现有能量检测算法提高3dB以上,且具有感知速度快、受噪声不确定度影响小等特点.     

低信噪比下的信号检测与参数估计算法

信号检测与参数估计是低信噪比突发通信研究的关键技术之一,双相关信号检测算法具有良好的性能,但是计算复杂度较高,为方便工程使用,对双相关算法进行了简化。简化的双相关检测算法部分运算结果可以直接用于频偏与相位估计,减少运算量。对简化的双相关算法进行了MATLAB仿真,同时采用经典算法进行频偏相位估计,仿真结果显示简化的算法在低信噪比下具有较宽的动态范围、较大的频偏估计范围以及接近理论界的相位估计性能。     

低信噪比下的提高正弦波频率估计精度算法

本文针对双线极大值匹配算法在低信噪比时的不足之处,通过对DFT系数的深入研究,提出了一种提高频率估计精度的实用算法,仿真结果表明,该方法精确度高,运算量小,具有广阔的应用前景。     

Sliding window energy detection for spectrum sensing under low SNR conditions

For spectrum sensing, energy detection has the advantages of low complexity, rapid analysis, and requires no knowledge of the transmission signal, which makes it suitable for a wide range of applications. However, under low signal‐to‐noise ratio conditions, the required window length (or the time‐bandwidth product) for energy detection to achieve a desired detection performance is large. In addition, conventional energy detection assumes that the detection tests are independent, that is, there is no overlap between individual detection tests. These properties significantly reduce the detection speed when energy detection is used for the continuous monitoring over a communication channel for the detection of signal transmission activities. In this paper, we propose a sliding window detection analysis with overlap among multiple tests. Algorithms for effective performance analysis of the proposed sliding window energy detection are proposed. The impact of window length on distribution of detection time is investigated. Simulation results on the proposed sliding window energy detection are also compared with the theoretically predicted and conventional energy detection performance estimates. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于信噪比墙的协作能量检测算法

认知无线电技术可有效地检测到授权频段的频谱空洞,从而提高频谱效率.能量检测由于不需要授权用户的先验信息而被广泛应用.然而由于接收的噪声存在不确定性,使得在信噪比低于某一闸值时,无论观测时间多长,都无法保证检测结果满足要求的检测性能,这一闸值被称作“信噪比墙”.本文通过信噪比墙这一现象进行分析,同时由于协作感知算法在确定噪声下在提高检测性能方便表现出的优势,提出一种基于信噪比墙的协作能量检测算法,通过仿真结果分析,表明本文算法在检测性能和节能上较已有的协作算法具有优势.     

基于循环谱对称性的频谱感知算法

针对现有基于循环谱的频谱感知算法的不足,利用改进SSCA算法计算接收信号的循环谱,减少算法的计算量;利用循环谱的对称性,选择非零循环频率处的循环谱抵抗干扰和噪声,结合对称性搜索策略进行频谱感知.分析并仿真了循环谱的参数对频谱感知算法的影响,仿真结果证明了所提出算法克服了传统算法的不足,提高了低信噪比下的正确检测性能.     

基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法与性能分析

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失、信道失真严重以及频域呈现不平坦色噪声的挑战,提出一种基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法,该算法不要任何的先验信息,对功率谱进行分段计算梯度,再进行自适应双阈值检测,通过多尺度的技巧提高了宽带频谱感知的稳定性。对该算法在不同信道模型下的统计特性、虚警概率、检测概率以及判决门限的表达式进行了理论推导。理论分析和实验仿真表明,算法适用于高斯噪声信道和平坦衰落信道,能够有效克服色噪声,并且能够实现用户频带范围定位,运算复杂度低、实时性强,对噪声不确定度具有稳健性,能够用于低信噪比场合。     

低信噪比信号检测识别技术

针对复杂背景环境中低信噪比信号难以检测识别的问题，本文叙述了几种最新的信号检测技术，并介绍了各种技术的算法及其特点，最后对其应用进行了简单的比较。     

低信噪比下的红外弱小目标检测算法研究综述

低信噪比条件下的红外弱小目标检测问题一直是近些年来国内外学者研究的一个热门课题。针对复杂背景下红外图像弱小目标检测困难、信噪比低的问题,越来越多的新方法不断被提出。更好的实时性,更高的检测概率,更低的虚警率成为了研究者们追求的目标,实时、鲁棒、通用成为了红外弱小目标检测信号处理算法的核心要求。本文梳理了红外弱小目标检测的常用方法以及其技术发展,在介绍一些传统算法发展的基础上,重点介绍了红外弱小目标检测的几类典型算法的原理、发展及其优化算法,为后续红外弱小目标检测的研究提供了便利。     

SNR wall and cooperative spectrum sensing in cognitive radio under noise uncertainty

Cooperative energy spectrum sensing has been proved effective to detect the spectrum holes in Cognitive Radio (CR). However, its performance may suffer from the noise uncertainty, which is portrayed by the SNR wall in some literatures. In this paper we analyze the spectrum sensing performance under noise uncertainty and find an alternative approach to obtain the SNR wall. Then the average SNR wall is proposed to illustrate the statistically average impact of noise uncertainty. In addition, the cooperative sensing performance under noise uncertainty with AND rule is discussed. Analyses and numerical results show that cooperative sensing can significantly improve the sensing performance under the condition of noise uncertainty.     

低信噪比下的比特同步设计

比特同步性能设计未有可直接引用的公式且其公式推导繁难,故而工程设计常停留在工程经验层面。针对此问题,以平方律检波比特同步设计为例,在高斯白噪声信道条件下,分析了其功率谱密度,推导了其输出信噪比表达式,总结了影响比特同步性能改善的因素,并在分析结果基础之上,给出了低信噪比下的比特同步设计方法,这对工程设计有着重要的指导意义。