基于四阶累积量的时延估计新方法

针对无线电定位中的时延估计问题,考虑接收信号为窄带信号以及背景噪声为高斯分布的情况下,将四阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合希尔伯特变换,给出一种新的时延估计方法.该方法对相关峰值进行了锐化处理,提高了估计精度.与广义互相关法相比,该算法可有效抑制空间相关高斯噪声的影响,计算量小,易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性.     

空间相关高斯噪声中基于四阶累积量的自适应时延估计方法

针对高斯色噪声中零均值、具有非零三谱信号,提出了一种基于四阶(互)累积量的自适应时延估计方法,并分析了算法的收敛性。该方法不仅具有抑制空间相关(或不相关)高斯色噪声的能力,而且可估计正弦信号的时延,理论和仿真实验均证明了该方法在空间相关高斯色噪声背景下,具有优越于互相关方法的时延估计性能。     

基于MCZT的二次相关时延估计算法

针对基于FFT的传统二次相关时延估计算法的估计精度受采样频率限制的问题,提出基于MCZT的二次相关时延估计算法,并给出了算法的快速实现方法。仿真实验结果表明,相比基于FFT计算的二次相关算法,基于MCZT计算的二次相关时延估计算法能较好地对信号时延进行估计,具有较高的时延估计精度和较强的抗噪性能。     

高抗扰性到达时间差估计的新算法

到达时间差（时延）估计（ＴＤＯＡ）有着广泛的用途，例如相位测量、距离测量和方法测量等。本文基于利用二元阵列进行测向的问题，研究了能正确地精确测量时延的新方法。首先分析了传统上使用的广义互相关法（ＧＣＣ）时延估计存在的问题，然后将谱相关理论应用于时延估计，提出了具有信号选择性的时延估计算法──谱相关时延估计算法，由于利用了谱相关特性，新算法在多个干扰和噪声严重污染下仍能正确地估计出期望信号的时延，进行了大量计算机仿真，并与ＧＣＣ法进行了比较，证实了这种新算法的优点。     

一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法

在复杂的背景噪声中检测直扩信号并估计参数是信号处理研究的难点课题之一,在接收端如何降低高斯噪声等背景噪声的影响成为急需解决的问题.这里提出了一种基于盲源分离的直扩信号载频检测算法,采用独立分量分析的高阶累计量算法将直扩信号从包含高斯噪声的背景中分离出来,然后采用边带相关算法估计载波频率.该方法不需要知道混合矩阵,不需要做预白化处理.计算机仿真结果证明了算法的有效性.     

功放预失真系统中环路时延的频域估计

提出一种基于频域相位差的环路时延估计算法,用于估计和校准功率放大器(功放)数字预失真系统的时延。采用快速傅里叶变换估计基带输入信号与反馈耦合基带信号间的整数倍时延,应用频域相位差估计分数倍时延,并利用最小二乘法提高估计精度。在不同分数倍固定时延条件下,评估该算法与互相关内插算法的时延估计性能。实验结果表明,本文方法与基于互相关内插的时延估计方法相比,算法复杂度较低,在预失真后功放输出信号的邻道功率比同为-40 dBc的条件下,本文算法的平均运行时间缩短了90.1%。     

基于分数低阶统计量的时延估计算法性能分析

传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,利用信号的二阶、高阶估计量,可以得到理想的结果.然而,现实中的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰和环境噪声等,这一类信号的时域波形中存在一个明显的峰值,这时利用α稳定分布模型可以较好地表述非高斯脉冲信号和噪声.因此有必要对α稳定分布模型下的,基于分数低阶统计量（FLOS）的时延估计算法进行研究.通过调整参数取值得到的仿真结果,证明了在非高斯情况下,基于FLOS的时延估计算法相对于传统算法估计效果更好.     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带（DS-UWB）系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱（Chip）周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

DSP实现的实时广义相关时延估计器

叙述了用于目标被动跟踪系统中的广义相关时延估计器,讨论了估计器的算法及其硬件实现,并给出了实测的时延估计结果。     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带(DS-UWB)系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱(Chip)周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

改进的LMS自适应时延估计方法

针对传统的基于SINC插值的自适应时间延迟估计方法估计误差较大、收敛速度较慢等问题,提出了一种新的插值方法和相应的自适应时延估计方法.根据LMS自适应时延估计方法中最优权表达式的有关参数特点,采用自适应算法对参数进行估计并进行了理论分析.计算机仿真结果表明,与基于SINC插值的自适应时延估计方法相比,在不同信噪比条件下,新方法所需自适应滤波器抽头长度小且具有较快的收敛速度和较好的稳态均方误差,具有广泛的适用性.     

High Resolution Multipath Time Delay Estimation Based on FLOCCS-ESPRIT

The non-Gaussian α-stable distribution is introduced to model impulsive noise. Based on the theory of fractional lower order statistics （FLOS）, the fractional lower order cross-covariance （FLOCC） sequence for two received signals is obtained and the fractional lower order cross-covariance spectrum （FLOCCS） can be approached by taking a Fourier transform for the FLOCC sequence. When the FLOCCS is treated as a sequence in the time domain, the problem of multipath time delay estimation （TDE） may be converted into one on multi-frequencies estimation or directions of arrival estimation. Accordingly, the high resolution multipath TDE can be realized with the ESPRIT technology. This idea on multipath TDE is referred to as FLOCCS-ESPRIT in this paper. Computer simulations show that this method has good performance both in a Gaussian noise and in an impulsive noise environment.     

基于互高阶谱估计的QR分解法

首次提出一种混合色噪声(相关的高斯色噪声及相互独立的任意色噪声)背景下基于互高阶谱估计的QR分解法,仿真结果表明,该方法在混合色噪声和很低信噪比条件下谱估计的分辨率、稳定性及对混合色噪声的抑制等方面均明显优于自高阶谱估计方法,在具有更强的噪声抑制能力的同时,又使运算量和算法的复杂性大大降低。     

基于循环正交序列和广义AIC的信道估计

设计了一种适合多入多出单载波频域均衡(MIMO-SCFDE)系统的循环正交训练序列,并提出相应的时域信道估计算法．利用训练序列理想的自相关性与互相关性,不仅能够抑制天线间的干扰,而且可以有效降低噪声的方差．在得到时域信道估计的基础上,通过广义Akaike信息准则(GAIC)进一步确定各多径时延值并保留有效子径,从而提高了信道估计的精度．稀疏MIMO信道环境下的仿真结果表明,基于循环正交序列和GAIC的算法能够有效地减少噪声对信道估计的影响,显著降低了信道估计的均方误差．     

非理想信道估计和相关Nakagami信道条件下空时发送分集的性能分析

深入分析了非理想信道估计和相关Nakagami衰落2种因素对空时发射分集系统性能的影响.首先在高斯信道估计误差的假设条件下,得出了空时发射分集(STTD)接收信号的信噪比公式.在具有任意衰落相关矩阵的相关Nakagami信道条件下,推导出空时发射分集系统误比特率公式.最后通过蒙特卡罗仿真所得结果与理论误比特率相比较,证明了文中所推导的误比特率公式的正确性.结果表明,当信道估计误差与信道增益之比(EGR)不断增大时,误比特率逐渐出现平台现象.当EGR小于-15 dB时,非理想信道估计带来的误比特率增加非常缓慢.而当分集支路之间的衰落相关系数小于0.4时,衰落相关带来的误比特率增加量不是很严重.文中还讨论了Nakagami信道衰落参数m对系统性能的影响.     

基于张量域降噪的宽带DOA估计

针对低信噪比条件下远场宽带信号波达方向(DOA)估计精度低的问题,提出了一种基于张量域降噪的宽带DOA估计算法。首先,联合各子频带数据构造张量信号;然后进行高阶奇异值分解,并利用最小描述长度准则分离信号与噪声;其次,改进协方差矩阵拟合算法,利用L1范数对信号功率进行约束,获得L1约束问题模型并求解;最后,对所有窄带估计结果进行融合得到宽带信号DOA。仿真结果表明,该算法可有效地降噪,同时较求根多重信号分类算法和旋转不变子空间参数估计算法,该算法对DOA估计无需预知信源数目,且在低信噪比条件下具有较小的均方根误差。     

基于互双谱的应力波波速估计的研究

研究了基于互双谱的时间延迟估计方法及其算法．并开展了基于冲击反射法的双传感器波速测量实验，将互双谱变换应用到波速估计中，解决了直接观察法中人为误差的影响和噪声对测量精度的影响。     

无数字时延滤波器的宽带大规模阵列雷达去斜算法

在宽带雷达接收机中,为了降低宽带信号采样对模数转换单元性能的要求,需对接收的宽带信号进行去斜处理。传统去斜处理算法需使用数字时延滤波器,具有设计复杂、成本高的缺点,因此不适合大规模阵列应用。为了解决此问题,提出一种无数字时延滤波器的去斜处理算法,通过频率和相位补偿,使各通道数据达到一致,从而省去数字时延滤波器,简化了系统的设计复杂度。结合子阵划分技术,减少处理通道数量,降低系统硬件成本与数据处理难度。同时,还分析了所提算法中回波时延估计误差的边界条件。仿真结果表明,相比传统算法,该算法输出信噪比更高,且对回波时延估计误差的敏感度更低。     

两种OFDM多普勒估计算法在水声信道中的比较

为了消除多普勒频偏影响,通过水上实验对两种OFDM（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）水声通信多普勒估计算法进行对比。基于拷贝相关时延差估计的多普勒估计算法结构简单、易于实现;基于空载波的算法较复杂,但精度较高。利用两种方法对相同的实验数据进行多普勒估计和补偿,并对其通信误码率进行对比。研究结果表明,在慢变的信道中两者的误码率基本相同,但在快变的信道中基于空载波的算法更稳定。