稀疏重构混合源参数估计方法

针对近远场混合源定位问题,本文提出了一种基于稀疏信号重构的信源参数估计算法。该算法首先通过对接收信号的协方差矩阵进行稀疏重构估计出远场信源参数,接着采用协方差分离技术将近场源和远场源分离,最后利用均匀线阵的对称性和稀疏信号重构估计近场信源参数。该算法避免了二维谱峰搜索和近场源参数配对,也无需构造高阶累积量,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法的空间分辨能力和混合源参数估计精度均高于基于子空间的混合源参数估计方法。      

基于SIC的单通道同频混合信号低复杂度盲分离算法

针对非协作通信中单通道同频混合信号盲分离算法复杂度高的问题,本文在连续干扰抵消（Serial Interference Cancellation, SIC）算法基础上,构建了单通道同频混合信号的信道接收模型,提出了基于SIC的低复杂度盲分离算法。并对信道重构中的信道截断影响进行了处理,避免了分离性能的损失。仿真结果表明,QPSK调制方式下分离性能与已有算法性能相当,但复杂度降低了2/3,且算法对频偏误差不敏感。      

一种同频重叠信号自适应盲分离算法

针对同频重叠信号的单通道盲分离问题,提出了一种自校正频偏和调整幸存路径数目的盲分离算法。针对两路QPSK信号同频重叠的且存在频率漂移等单通道信号盲分离,推导了基于过采样的信道参数估计模型,利用纠错编码的方法降低误码率,利用指数加权递归最小二乘法(RLS)估计信道参数,并利用估计出的信道参数校正频率漂移等带来的频率偏差,通过在逐幸存路径(PSP)算法调整幸存路径数目解决信道参数收敛和计算复杂度之间的矛盾,提高了频率漂移等变化信道下的参数估计性能,并降低了计算量。仿真结果表明,该算法能够较好地实现频偏自校正,弥补频率漂移带来的影响,同时可以大幅度降低计算量。     

参数估计误差对串行干扰抵消性能的影响

利用复基带信号模型推导了在串行干扰抵消中,PSK干扰信号参数估计误差(包括符号定时误差、载波相位误差、幅度估计误差、误码率)及信道估计误差与干扰抑制比的关系,通过仿真验证其可作为选择具体参数估计算法的重要依据.     

串行干扰抵消器性能分析

结合工程实际,系统、全面地考虑了可能影响串行干扰抵消器性能的各个因素。对基于信号重构的串行干扰抵消器的性能进行了理论分析,得到了干扰抑制比与干扰信号载波相位估计方差、幅度估计方差、信道估计方差、定时估计方差以及误码率的关系表达式。结论可作为设计串行干扰抵消器时选择具体的参数估计算法及进行算法参数设计的理论依据。     

基于平均循环周期图方法的Frank编码信号循环谱特征参数估计

针对Frank编码信号非合作条件下参数估计问题,提出了基于平均循环周期图的循环谱特征参数估计算法.该算法利用信号参数与循环谱特征的联系,通过提取信号的循环谱特征,实现对其关键参数的估计.分析了算法的计算量,给出了该算法的具体实现步骤,并通过对信号参数归一化均方根估计误差的仿真计算,分析了噪声环境对参数估计的影响,表明该...     

两级分辨率稀疏重构线性调频信号参数估计

为解决压缩感知(Compressed Sensing,CS)算法在线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号参数估计中计算量较大的问题,提出了两级分辨率稀疏重构参数估计算法。该算法在离散线性调频傅里叶变换的基础上,采用低分辨率观测矩阵,获取信号调频率和中心频率的先验信息,根据先验信息构造有约束的高分辨率观测矩阵,精确估计出调频率和中心频率两个参数,实现LFM信号的重构,达到了减小计算量的目的。仿真实验表明,该算法能够准确估计单个和多个LFM信号的参数,并且算法的参数估计性能明显优于传统算法。     

一种基于循环平稳的Chirp信号相位参数估计迭代算法

该文研究了噪声中Chirp信号相位参数的估计问题,介绍了计算简便的循环平稳法,并针对其缺陷,提出了一种基于循环平稳的迭代估计算法。该迭代算法保持了循环平稳法计算复杂度低的优点,且降低了误差传递效应,提高了相位参数估计精度,增大了可估计的相位参数取值范围。仿真结果表明,所提出的参数估计迭代算法的性能优于普通的循环平稳法。     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。     

基于自相关和时频分析的跳频参数估计

为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法。首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计。仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为10^-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用。     

Blind separation of asymmetric PCMA signal based on soft information joint correction

On the basis of a blind separation structure with low complexity,an efficient blind separation algorithm based on soft information joint correction was proposed for asymmetric PCMA to improve the demodulation performance of strong and weak signals.By utilizing the demodulation mutual influence between the strong and weak signals,this algorithm tried to correct the receiving symbols of strong signal with high error probability.Comparing the symbol constellation quality (soft information) of signals before and after correction,it can be decided whether the hard decision values of strong and weak signals need to be modified,which efficiently reduce the demodulation error rate of strong and weak signals.The simulation results show that,the demodulation error rate of strong and weak signals can be reduced by nearly two orders of magnitude after joint correction especially when the signal to noise ratio of strong signal is higher than 17 dB,and the computational complexity of this algorithm is lower than that of the conventional reconstruction cancellation algorithm.     

Robust blind PIC with adaptive despreader and improved interference estimator

An effective design of multistage parallel interference cancellation (PIC) receiver using blind adaptive (BA) despreader and pre‐respreader interference estimator for uplink CDMA is proposed and analysed. A novel algorithm is designed, which exploits constant modulus (CM) property of the users' transmitted signals and inherent channel condition to perform adaptive despreading based on minimum error variance criteria. This is carried out by BA weighting of each chip signal for accurate tracking of the desired user's signal power and hence for more improved data detection at the output of each stage of PIC. Furthermore, the despreader weights are used within the adaptive pre‐respreader interference estimation and cancellation to obtain online scaling factors during every symbol period, without any knowledge of users' channels or the use of training sequences. It is found that this way of estimation is optimal in minimum mean squared error sense, and hence, significant reduction in interference and noise variance is observed in detection and estimation of the desired users' signals compared with conventional PIC. Bit error probability of the proposed PIC is obtained using Gaussian Approximation method. Extensive simulation results are shown, which demonstrate impressive performance advantage in fading environments, high system loading, and severe near far conditions. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

利用频域检索的单音干扰消除算法

在正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统中,当每次处理的OFDM符号较少时,OFDM数据子载波上的调制符号将严重影响单音干扰的参数估计。针对这个问题,本文提出一种利用频域检索的单音干扰消除算法。该算法首先利用离散傅里叶变换（DFT,Discrete Fourier Transform）粗估计单音干扰频点,然后通过检索干扰频点附近子载波的调制符号,消除其对单音干扰频域主瓣的影响,提高干扰参数估计精度,从而实现精确的单音干扰重构与消除。仿真结果表明,新算法可以有效地提高单音干扰参数估计精度,并可以降低OFDM系统误码率。      

一种频率域的盲源分离算法

提出了一种频率域基于第二特征函数的窄带信号盲分离算法，理论上证明了本方法能够从有噪观察数据中得到无噪混合矩阵估计。仿真结果表明本方法信号分离性能优于时域方法。在高信噪比时，本方法的分离信号绝对误差和比时域方法低9．5dB。     

基于定步长自然梯度算法盲混合信号分离技术研究

本文利用自然梯度算法对盲混合方波、正弦波、调幅波和噪声等信号进行盲分离实验,通过仿真,验证了自然梯度盲分离算法在复杂信号分离中的准确性。比较了不同步长下,自然梯度算法的分离性能,得出步长的选择对算法收敛性及稳态误差的重要性,文章分析了算法在步长变化情况下的收敛速度,稳态性能等。     

基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计

信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。     

一种基于数字电视地面广播照射源的外辐射源雷达快速杂波相消算法

为了减小外辐射源雷达系统中常规杂波相消算法的运算量,该文利用数字电视地面广播(DTTB)照射源中的PN序列,提出了一种快速杂波相消算法。该算法基于PN序列良好的自相关特性,并考虑到DTTB信号对载频频偏(CFO)很敏感,提出2-D信道和CFO估计来提高估计精度;然后,利用估计的信道和CFO进行直达波重构和杂波相消,剩余目标回波和噪声。相比于传统的杂波相消算法,该方法运算量比较小,并且所有处理都基于预警天线,不需要参考天线,简化了系统模型。最后仿真实验验证了算法的有效性。     

基于附加信号回波抵消的FPGA实现

针对基于附加信号回波抵消在硬件设计中出现的迭代误差累积导致信道估计不准确和耗费大量FPGA资源的问题,对算法进行了改进。从主径开始估计回波信道的方法,提高了信道估计精度和减少了FPGA资源消耗。然后,在FPGA平台上用硬件语言Verilog HDL对此回波抵消系统加以实现。仿真结果表明此设计在回波抵消方面具有良好的效果。     

基于频域时延-多普勒二维聚焦的欠采样雷达信号参数估方法

针对欠采样脉冲多普勒雷达信号参数估计中已有方法抗噪性差、顺序参数估计方法中后续参数估计受前面参数估计精度影响严重等问题，该文提出一种基于有限新息率(Finite Rate of Innovation, FRI)采样的频域时延-多普勒2维聚焦(FD2TF)算法。在该算法中，利用FRI采样结构能够以低于奈奎斯特采样频率的速率获得信号的一系列傅里叶系数，通过频域2维聚焦过程能够同时估计时延和多普勒参数，避免了参数顺序估计中误差累积的问题，理论分析证明了该算法能够大幅提升采样信号的信噪比，提高算法抗噪性和鲁棒性。在2维聚焦算法的基础上该文还提出了基于逆傅里叶变换的2维聚焦简化算法，在提高参数估计网格密度的同时，大大减低了2维聚焦算法的计算量。仿真和对比实验结果证明了该方法的有效性和良好的抗噪性。     

基于互补对称滤波器的APCMA信号的盲分离算法

针对小站信号带宽大于主站信号的新非对称成对载波多址（Asymmetric Paired Carrier Multiple Access,APCMA）信号背景,在一种低复杂度的盲抵消结构基础上,提出基于互补对称滤波器的盲分离算法.该算法采用互补对称滤波器从时频域上将混合信号分解为同时含主站信号与小站信号,以及只含小站信号的两路分量信号,在保证采样率不变的情况下对含主站信号的信号分量做进一步的信号分离,通过两路分量信号的同步处理确保了分离之后的两路信号分量中小站信号的可加性和完整性.仿真结果表明,与原低复杂度算法相比,本文算法有效地提升了混合信号的分离性能.此外,本文提出的具有信息不变性的互补对称滤波器有较广泛的应用前景,可用于宽带多信号抵消、信道估计以及隐蔽传输下的扩频检测等问题中.