一种基于循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法

本文利用CPM信号的循环平稳性,深入分析了M进制CPM信号循环谱密度函数与信号调制阶数之间的内在联系,并在此基础上提出了一种基于信号循环平稳性的CPM信号调制阶数盲识别算法.实现了任意调制指数和频率成形脉冲的CPM信号调制阶数盲识别,为CPM信号的盲解调奠定了基础.计算机仿真结果与分析表明,该算法具有较高的正确识别率,并且受高斯噪声影响较小,实现简单,有实用意义.     

一种部分响应CPM信号的调制参数盲估计算法

针对非协作通信环境下部分响应CPM信号的调制参数盲估计问题,提出了一种系统的参数估计方案,可依次对载波频率、符号速率、调制指数和调制阶数进行有效地估计。在基于循环平稳特性的符号速率估计的前提下,对联合估计算法进行简化,构造新的代价函数,实现载波频率和调制指数联合估计,提取循环谱线特征估计调制阶数。仿真试验表明,该算法在信噪比10 d B时具有较好的估计效果。     

一种CPM信号参数盲估计方法

针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。     

基于数据辅助的CPM信号调制参数估计

针对非合作条件下实现CPM信号相干解调,首先要准确估计CPM信号调制参数这一关键问题,该文提出了一种基于数据辅助的CPM信号调制指数与成型脉冲联合估计的新方法,使用符号间的相位差分消除CPM信号相位的记忆特性,采用最小二乘法获得调制指数和成型脉冲的联合估计。理论分析与数值仿真表明该方法是无偏的,当数据观测长度为N 时,其估计误差以1/N的速率收敛到0。算法适用于全响应和部分响应CPM信号,具有良好的抗噪声性能。     

基于环形统计量和支持向量机的CPM信号调制识别

频率成形脉冲是CPM信号调制相位的度量,也是信号解调必需的调制参数,包括脉冲形状和关联长度。本文提出一种基于环形统计量和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的CPM信号调制识别技术。首先将基带采样信号的瞬时频率看作环形分布的随机变量,计算瞬时频率的三角矩;然后提取其统计量作为分类特征;最后利用支持向量机,实现了不同频率成形脉冲CPM信号的识别。仿真结果表明,该方法可以实现在不同调制参数类型情况下任意脉冲成形CPM信号的识别。仿真结果中给出了包括多指数CPM信号在内的,不同频率成形脉冲CPM信号间的识别率。由于本文采用基于SVM的分类器,不依赖于信噪比条件,因此具有很高的分类性能和良好的稳健性。      

一种新颖的Multi-h CPM信号符号速率盲估计算法

针对非合作条件下Multi-h连续相位调制(CPM)信号符号速率的盲估计问题,提出了一种新颖的预滤波二次谱算法,通过对接收信号滤波然后搜索其二次谱的峰值实现Multi-h CPM信号符号速率的估计,并利用CPM信号的PAM展开表达式解释了算法的原理.仿真实验结果表明,该算法是无偏的,与基于循环谱分析的算法相比具有运算量小的优点,并且适用于各种类型的Multi-h CPM信号,同时不需要载波频率和调制指数的先验信息,具有很强的鲁棒性.     

基于信号功率谱特征的CPM信号多参数估计算法

连续相位调制(CPM)信号由于其良好的频谱特性被广泛应用于卫星通信和移动通信中。在非合作信号处理中,为实现对截获CPM信号的精确干扰或盲解调,需要对其信号参数进行精确估计。提出基于功率谱特征的CPM信号参数估计方法。首先详细推导了CPM信号N次方变换后的功率谱特征,并根据功率谱的峰值响应计算对应的N值,最后利用N值对信号载频、码速率和调制指数分别进行估计。仿真实验表明,所提算法能够有效对CPM信号的相关参数进行估计,可以满足实际系统对CPM信号精确干扰和盲解调的需要。     

调制指数为整数和半整数的连续相位调制信号的盲检测

根据调制指数为整数和半整数的连续相位调制(CPM)信号的循环平稳特性,该文提出一种在未知编码序列、载频、码元宽度及峰值频率偏移等参数的情况下对CPM信号的盲检测方法。该方法是对传统循环谱分析器的改进。仿真实验证明该方法具有良好的检测性能并容易实现,具有广阔的工程应用前景。     

复合调制雷达信号时差估计算法

现代雷达信号环境中, 复合调制信号正在逐步得到广泛应用。该文提出了一种针对频移键控与二相编码(FSK-BPSK)复合调制信号的时差估计算法。该算法紧密结合该信号子脉冲频率分布具有对称性, 时域长度具有一致性等特点, 通过子脉冲相关函数的理论推导得出FSK-BPSK复合调制脉冲信号的相关函数。最后利用相关函数拟合算法, 可根据观测数据进一步精确估计时间延迟(TDOA)。通过仿真实验, 证明该算法相比于其他时差估计算法, 其算法估计的准确性、抗噪性都有明显提升, 且适用于带宽较小的复合调制信号的时差估计情况。      

基于循环自相关的正弦调频信号参数估计新方法

为解决现有的正弦调频(SFM)信号参数估计方法运算复杂度高、受信噪比限制等问题,提出了一种基于循环自相关的SFM信号参数估计新方法。首先分析了SFM信号循环自相关函数特征,推导了信号调制频率的估计表达式;然后对信号延时相乘以去除其正弦调制特性,得到单频信号并估计信号载频。最后,利用信号频率调制的周期性,对下变频至零频的信号进行周期累加以减少噪声影响,通过对累加后的信号进行瞬时频率计算得到调制指数估计值。仿真表明,信噪比(SNR)大于6 dB时,各参数估计值的均方根误差小于-18 dB。该算法计算量较小,为同等条件下利用卡森准则(CR)方法的16%,便于工程实现。     

OFDM移动通信系统中的最大多普勒估计

提出了一种基于信道估计自相关函数的多普勒频移估计算法.在OFDM符号数据段前插入正交可变扩频因子(OVSF)序列,求出时域的信道冲激响应,利用信道冲激响应的自相关实现多普勒频移估计.仿真结果表明,该算法可以在较大多普勒频移范围内有效地估计出多普勒频移.     

Blind, adaptive channel shortening by sum-squared auto-correlation minimization (SAM)

We propose a new blind, adaptive channel shortening algorithm for updating the coefficients of a time-domain equalizer in a system employing multicarrier modulation. The technique attempts to minimize the sum-squared auto-correlation terms of the effective channel impulse response outside a window of desired length. The proposed algorithm, known as "sum-squared auto-correlation minimization" (SAM), requires the source sequence to be zero-mean, white, and wide-sense stationary, and it is implemented as a stochastic gradient descent algorithm. Simulation results are provided, demonstrating the success of the SAM algorithm in an asymmetric digital subscriber loop (ADSL) system.     

Nyquist 3 Pulse Shaping in Continuous Phase Modulation

Continuous phase modulation (CPM) schemes, using Nyquist 3 pulse shaping and correlative codes, are popular candidates for mobile radio applications. This paper presents a detailed study of the effects of Nyquist 3 pulse shaping on the spectral characteristics of CPM schemes with a modulation index of 1/2. The influence of pulse parameters such as its shape, bandwidth, coding polynomial, and truncation length on spectral characteristics such as main lobe, fractional power bandwidths, and out-of-band power levels is thoroughly investigated; error performance is also briefly analyzed. Among uncoded schemes, a new scheme using a pulse satisfying both Nyquist 3 and Nyquist 2 criteria is pointed out as a promising candidate and as a good compromise between spectral and power efficiencies.     

基于DSP的BOC信号捕获算法实现

针对BOC调制信号自相关函数多峰值造成的捕获模糊性问题,提出一种基于相关函数的去模糊性捕获算法。该算法能消除接收信号载频的影响;根据BOC伪码的相关函数计算原理构造与收信号相关的两路本地信号;根据相关结果的对称性,通过简单数学运算组成一个完全无模糊性的相关函数。理论分析和仿真结果表明,相比ASPeCT算法及重构相关算法,提出的捕获算法的主峰均值比例更高,副峰均值比例更低。在两径信道中,当时延小于一个码片时,该算法的主峰能量可达100%。利用TMS320C5509A芯片进行算法验证,进一步验证了该算法的有效性。     

LTE系统中一种联合移动速度估计算法

推导出了第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进系统(Long Term Evolution,LTE)中时域和频域自相关移动速度估计算法,并根据LTE系统特性给出了一种新的估计算法——联合的移动速度估计算法。利用归一化接收功率标准差粗估计移动速度,并根据该粗估计值选择频域或者时域的自相关估计算法获得精确的速度估计值。仿真结果表明,联合估计算法相比较于使用单一的自相关法进行估计,估计出的速度值与理论值吻合得更好,有较好的估计精度。     

SNR Estimation in OFDM System by the Correlation of Decision Feedback Signal

In the channel-varying environment, it is very important to estimate the signal to noise ratio (SNR) of received signal and to transmit the signal effectively for the modern communication system. The performance of existing non-data-aided SNR estimation methods are substantially degraded for high level modulation scheme such as M-ary amplitude and phase shift keying or quadrature amplitude modulation. In this paper, we propose a SNR estimation method which uses zero point auto-correlation of received signal per block and auto/cross-correlation of decision feedback signal in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system. Proposed method can be studied into two types; Type 1 can estimate SNR by zero point auto-correlation of decision feedback signal based on the second moment property. Type 2 uses both zero point auto-correlation and cross-correlation based on the fourth moment property. In block-by-block reception of OFDM system, these two SNR estimation methods can be possible for the practical implementation due to correlation based the estimation method and they show more stable estimation performance than the previous SNR estimation methods. Also, we mathematically derive the SNR estimation expression according to computational difference of auto/cross-correlation. Finally, Monte Carlo simulations are used to verify the proposed method.