复高斯白噪声下基于多种方法的频率估计

对常用的几种频率估计方法进行了回顾,简单介绍了其中两种频率估计方法的原理;并应用最大似然、协方差、MUSIC、ESPRIT这几种方法对复高斯白噪声下信号的频率进行估计。给出了计算机仿真结果,并对各种方法估计结果进行了比较。比较结果表明:基于旋转不变的互谱估计方法(ESPRIT)避免了在固有的整个频域搜索,且能有效抑制噪声,具有良好频率估计性能。     

高斯白噪声信道下8PSK信号信噪比估计

针对高斯白噪声信道下传统信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)估计算法适用的相位键控(PSK)调制阶数低、信噪比估计过程中数值计算系数大的问题,提出了一种新的8PSK信号盲信噪比估计算法。该算法理论分析了高斯白噪声信道下8PSK信号信噪比与中间观测量的数值关系,采用多项式拟合和观测量归一化处理的方式推导了二者的解析关系式。数值仿真表明该算法在-6~10 dB范围内,可取得良好的信噪比估计效果。     

雷达信噪比的测量与计算

根据雷达信号分析理论，提出从雷达视频端的目标回波加干扰信号中分离出目标回波信号的方法，并提出从雷达视频端的噪声幅度反推出接收机输出端噪声方差的方法，进而提出从视频端分别采集的目标回波加噪声信号和纯噪声信号中分析出雷达接收机输出端真实信噪比的方法。     

基于FPGA实时可配置的高斯白噪声发生器

介绍了一种基于FPGA的数字式高斯噪声发生器的算法、结构和实现．主控计算机可以通过该噪声发生器内建的异步串行接口对生成噪声的各项参数进行实时配置。整个噪声发生器由VHDL语言编写，便于修改升级，可以作为一个功能模块，嵌入其他系统中使用。     

产生高斯白噪声的研究与实现

提出了一种新的产生高斯白噪声的方法,此方法是用一个m序列通过低通滤波器后实现的,与传统方法相比,实现相对简单.并利用Matlab对此方法进行仿真,得到与理论分析一致的结果.     

64QAM PTCM在高斯白噪声下的性能分析

PTCM编码技术是一种将编码与调制有机结合起来的纠错方法,它既不增加频带宽度又不降低信息有效传输速率,可使系统的频带利用率和功率资源得到更有效的利用。讨论了64QAMPTCM编码调制的基本原理,给出了编码的64QAM相对不编码的16QAM的编码增益的计算方法及计算结果。在高斯白噪声环境下分别对不编码的16QAM与编码的64QAM进行了仿真,给出了仿真结果,对其进行分析比较并得出了结论。     

基于FPGA的高斯白噪声信道模拟器设计

信道模拟器在无线和水声通信领域中的应用具有非常重要的意义。对信道模拟器进行不同程序的配置,在物理上可以直接模拟不同环境下信号的传播过程。本文对高斯白噪声的理论进行了推导,给出其产生的方法和步骤,在此基础上设计出基于FPGA的信号处理流程。通过对不同SNR条件下输出信号的对比,验证了该方法的可行性。     

一种基于FPGA的高斯白噪声信号发生器

文章以FPGA为主控制器,设计了一种高斯白噪声信号发生器。该噪声信号采用FPGA查找表和随机存取寄存器的方法实现Box-Muller算法,产生具有高斯分布特性的随机数据,经数模转换以及滤波放大电路,输出幅度可调的、符合高斯分布的高斯白噪声信号,并将产生的随机数据通过串口发送到Labview图像化用户控制终端,进行显示分析及验证。     

基于FPGA的高斯白噪声发生器设计

高斯白噪声发生器用于雷达系统和通信信道的测试,采用现场可编程门阵列（FPGA）实现噪声发生器的设计,在Altera公司的QuartusⅡ软件环境下,进行模块化设计方案,将FPGA实现的功能分为m序列产生模块、FIR数字滤波器模块、DDS模块和合成模块四个主要功能性模块,详细分析了m序列发生算法、FIR滤波算法和DDS算法。应用VHDL语言实现模块功能性设计。该系统采用CycloneⅡ芯片EP2C8N,输出噪声带宽可调,计算量小,可重复性好。     

高斯白噪声经过线性系统后的等效带宽特性研究

以随机信号经过线性系统理论为基础,研究了加性高斯白噪声经过滤波器后的带宽特性、等效带宽特性以及两者的关系,推导了以低通滤波器为例的线性系统的带宽和等效带宽公式。分析结果表明,等效带宽是说明线性系统滤波能力的一个重要参数,简单的使用带宽参数代替噪声等效带宽参数将使线性系统输出噪声功率的计算值增加,从而导致系统输出信噪比偏低,影响系统抗噪或滤波性能的评价。     

一种零中频高斯白噪声添加装置的FPGA实现

提出了一种基于FPGA实现的高斯白噪声添加装置的算法和实现结构。利用易于硬件实现的矩阵变换和异或运算产生均匀分布随机数,然后根据Box-Muller方法使用查找表法将产生的均匀随机数转换为高斯分布随机数,最后使用自动搜索逼近算法实现对目标信号不同信噪比噪声的添加。仿真和实测结果表明,该装置可用于对无线通信信号进行高斯白噪声的添加。     

高斯白噪声经过线性系统后等效带宽特性研究

以随机信号经过线性系统理论为基础,研究了加性高斯白噪声经过滤波器后的带宽特性、等效带宽特性以及两者的关系,推导了以低通滤波器为例的线性系统的带宽和等效带宽公式。分析结果表明,等效带宽是说明线性系统滤波能力的一个重要参数,简单的使用带宽参数代替噪声等效带宽参数将使线性系统输出噪声功率的计算值增加,从而导致系统输出信噪比偏低,影响系统抗噪或滤波性能的评价。     

高斯白噪声背景下的LFM信号的分数阶Fourier域信噪比分析

目标大机动运动使雷达回波表现为频率和调频率参数均未知的LFM信号。未知参数LFM信号的检测和估计采用分数阶Fourier变换来实现受到越来越多的关注,为此本文着重分析其分数阶Fourier变换的信噪比。首先推导出时限线性调频信号的分数阶Fourier变换模平方,给出了在分数阶Fourier域的峰值点与未知参数的关系,然后研究了附加白噪声LFM信号在分数阶Fourier域的统计特性,确定了其信噪比,并与理想情况(即参数频率和调频率参数已知)下线性相位匹配滤波器的输出信噪比进行了比较。     

基于FPGA的高斯白噪声生成

高斯白噪声生成用于宽带短波信道模拟器系统,利用m序列发生器及查表法实现,采用现场可编程门阵列（FPGA）实现噪声生成器的设计,整个噪声生成器由VHDL语言编写,便于修改升级。仿真结果表明,基于FPGA设计实现的高斯白噪声生成器能够满足宽带短波信道模拟器性能指标要求,并且具有灵活性、通用性、修改参数方便等特点,具有很好的实用价值。     

基于图像信噪比选择优化高斯滤波尺度

该文提出了一种选择优化高斯滤波尺度的算法。首先对图像的信噪比进行估计,以此来评估图像受噪声退化的程度;然后在样本图像中加上不同程度的噪声,利用最优化准则得到相应的最优高斯滤波尺度;最后在统计意义上研究最优化高斯尺度和图像信噪比之间的关系,通过数据拟合,可得到基于图像信噪比来选择高斯滤波尺度的算法。在Canny边界探测和非线性扩散滤波上的应用实验,显示了新算法的有效性。     

高斯噪声中的参数盲估计

盲信号处理方法中常忽略噪声的影响,而实际问题中噪声的影响是存在的.本文主要讨论了在协方差矩阵未知的加性高斯噪声中混合系数的盲估计问题.本文以最大似然估计为基础,提出一种求解参数的最优化算法,给出了混合矩阵和协方差矩阵的计算式.采用高斯混合模型(GMM)来逼近源信号的概率密度函数,简化了算法中的积分,导出了一种基于EM算法的迭代式.仿真表明,算法不仅能稳定收敛,而且在低信噪比下也能获得良好性能.     

高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法

目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。