基于LFMCW雷达测距的改进频域CFAR算法

复杂环境中,多径和杂波共存,杂波的存在严重影响了目标的检测;多径尤其在首径(FAP)不是最强路径时,首径的正确检测是提高测距和定位性能的关键。本文针对多径和杂波对目标检测的影响以及传统的首径检测算法的局限性,将频域恒虚警率(CFAR)算法运用到线性调频连续波(LFMCW)雷达中,并从抑制虚假目标,提高测距定位精确度的角度出发,提出了2种虚假目标抑制策略——距离分辨单元约束法和二元积累法。最后通过仿真比较考察了不同信杂比下不同首径检测算法对测距性能的影响。仿真结果表明修正的频域CFAR算法相比于传统的首径检测算法和修正前的频域CFAR算法具有更好的检测性能,论证了所提修正策略的有效性。     

一种瞬时测频改进算法

在保持实时测量的基础上对传统的短时傅里叶变换（STFT）测频算法加以改进,采用了基 于多相结构的短时测频算法和CZT算法,大大缩短了瞬时测频的运算时间,提高了测频精度 ,减少了运算资源,更加利于工程实现。     

基于稀疏系统辨识的改进的零吸引LMS算法

针对当前的稀疏最小均方(Least Mean Square,LMS)算法普遍存在的收敛速度和稳态均方差(Mean Square Deviation,MSD)不能同时达到一个较好状态的问题,提出了一种改进的零吸引最小均方(Improving Zero-attracting LMS,IZA-LMS)算法。在滤波器估计较大或较小的冲激响应时,IZA-LMS算法的零吸引函数分别采用重新加权的零吸引LMS(Reweighting ZA-LMS,RZA-LMS)算法的零吸引函数和改进的l0-norm惩罚函数,使算法同时满足较快的收敛速度和较低的MSD值。理论分析和仿真证明,IZA-LMS算法比目前的诸多稀疏LMS算法的收敛速度更快且稳态MSD更低。     

An improved recursive LMS algorithm using a modified gradient filter

The purpose of this letter is to discuss the application of a modified gradient filtering technique proposed by Friedlander [1] to the modified recursive least mean square (RLMS) algorithm of Hsia [2].     

一种改进的Fitz频偏估计算法

针对通信接收中的载波同步问题,提出一种基于Fitz算法的改进载波频偏估计算法.分析了Fitz算法频偏估计方法中估计范围受限的原因,针对性地提出了改进方法,利用离散傅里叶变换(DFT)算法得到基准频偏,以此修正大间隔自相关函数估计频偏,保持了Fitz算法的估计精度优势,极大地扩展频偏估计范围,同时具有低的信噪比门限.最后给出了改进算法的实现步骤,并通过MATLAB仿真实验证明了算法的有效性.     

A frequency domain model for `filtered' LMS algorithms-stabilityanalysis, design, and elimination of the training mode

A frequency domain model of the filtered LMS algorithm is presented for analyzing the behavior of the weights during adaptation. In particular, expressions for stable operation of the algorithm are derived as a function of the algorithm step size, the input signal power, and the transfer functions of the linear filters. The expressions show that algorithm stability can be achieved over a frequency band of interest by inserting an appropriately chosen delay in the reference input to the LMS algorithm weight update equation. This result implies that it is not necessary to use a training mode to estimate the loop transfer functions before or during adaptation if the input is limited to a band of frequencies. It is only necessary to know the approximate delay introduced by the transfer functions in the band. The single delay parameter can be estimated much more easily than the entire transfer function. Simulations of the time domain algorithm are presented to support the theoretical predictions of the frequency domain model     

一种改进的变步长LMS自适应算法

为了提高LMS自适应算法的性能,在对一些变步长LMS算法分析的基础上,提出了步长因子μ(n)与误差信号e(n)之间一种新的非线性函数关系,该算法比固定步长LMS算法收敛速度快,稳定性好,另外与文[5]中算法相比,不需要进行指数运算.将该算法应用于自适应噪声抵消系统的仿真中,计算机仿真结果与实际分析相一致.     

一种改进的GFDM时频同步算法

针对广义频分复用( GFDM)系统对符号定时同步要求较高的问题,提出了一种新的基于前缀码的同步算法。在接收端,在获取粗略定时信息的基础上,利用前缀码前后两部分的相位差实现载波频偏估计,并对接收序列的频率偏移进行纠正,然后通过纠正后序列与已知发射前缀的互相关函数实现精确的符号定时估计。由于该前缀码具有共轭对称的特性,使其避免了“平顶效应”的出现。结合5G中低时延高可靠场景,在频率选择性信道中对其进行仿真,并通过均方误差对其性能进行了评估。理论分析及仿真结果表明,该算法相对于原算法具有更好的定时同步性能和更低的复杂度,提升了GFDM系统的整体性能。     

一种高效的TD-LTE系统频偏估计改进算法

鉴于TD- LTE系统下行同步过程中频偏估计模块的重要性,提出了一种利用旋转因子校正的改进方法,在时域联合估计小数频偏和整数频偏,对接收信号在有限频偏范围内进行频偏补偿后做相关,根据相关能量峰值确定频偏大小.仿真结果表明,该算法无论是在可靠性还是在复杂度的降低上较常规算法都有很大提高,具有一定的参考价值.     

改进的变步长变换域最小均方算法

变换域是一种在强相关信号输入时加快自适应算法收敛的方法,但仍然存在收敛速度的要求与稳态失调的要求相矛盾的问题。本文在变换域最小均方误差算法（transform domain LMS, TDLMS）的基础上提出了一种改进的变步长方案,其变步长因子受到误差自相关的控制,消除了不相关的观测噪声的影响。本文分别在平稳和非平稳状态下,对算法的收敛和稳态性能进行理论分析,并给出了最佳的算法参数。仿真设置相同的稳态误差,结果表明本文算法在平稳状态下比固定步长的算法提前1300点收敛,在非平稳状态下提前1400点收敛,且与文献中其它变步长的算法相比收敛速度均有提升。      

一种改进的毫米波引信分数阶频谱细化算法

毫米波线性调频系统普遍采用“差频–快速傅里叶变换(FFT)”进行信号处理,但是当目标与雷达之间存在相对运动时,差频信号包含了目标的距离和速度信息。利用传统的FFT变换进行速度距离解耦合操作,效果并不理想。针对此问题,介绍了分数阶FFT和基于这一变换的调频信号检测原理,提出一种改进的分数阶傅里叶域局部频谱细化方法。仿真结果表明,该频谱细化算法在相同的FFT变换点数下,能够获得更高的频谱分辨率,而频谱分辨率相同时,该算法的计算量更少。     

一种改进的卫星MPSK通信信号盲载频估计算法

针对第三方侦察中卫星通信信号的载波频率高精度估计问题,提出了一种没有先验知识条件下的MPSK信号盲载频估计改进算法,推导了MPSK信号四阶循环累积量运算的简化形式,并采用循环重叠Welch功率谱粗载频估计和四阶循环累积量精估计的方法完成MPSK信号的载频估计,大幅降低了运算量。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

改进的LMS自适应噪声对消算法的应用

针对工业噪声的特点,将自适应对消算法应用到工业噪声的处理中。根据传统最小均方(Least Mean Square,LMS)自适应算法的缺点,文中通过构造合适的步长因子,引入参数使得算法在提高收敛速度的同时保证较小的稳态误差。放宽算法的约束性条件,以提高步长调整的精度。实验验证,提出的算法与其他算法相比,具有更快的收敛速度、更小的稳态误差以及优良的抗干扰性能。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡( SC-FDE)系统中最小二乘( LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析( Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

Frequency domain set membership fast normalised LMS adaptive algorithm

The concept of set membership (SM) adaptive filtering is extended to the frequency domain and a novel frequency domain SM algorithm is derived. Simulations show that the new SM algorithm has a much improved convergence rate over the conventional fast normalised least mean square (FNLMS) algorithm with identical misadjustment performance. Moreover, the SM algorithm has the same order of computational complexity as the FNLMS algorithm.     

使用变步长频域LMS算法的自适应Volterra均衡器

Volterra均衡器能够有效地克服卫星信道的非线性失真,但由于非线性均衡器的输入矩阵特征值扩展严重,使得自适应过程收敛缓慢。为克服这个缺点,提出应用变步长的频域LMS算法对Volterra均衡器的权值系数进行自适应更新。算法利用正交变换降低输入序列的相关性,同时动态地调整迭代步长提高均衡器的收敛速度。仿真结果表明与时域算法相比,均衡器的收敛速度提高了25倍左右;均衡器收敛后纠了信号的幅度和相位失真。     

一种改进的Fitz载波频偏估计方法及其仿真

为了解决低信噪比条件下载波频偏估计中估计范围和估计精度的矛盾,在比较分析现有经典估计方法的基础上,提出了一种改进的Fitz载波频偏估计方法,利用自相关序列差分代替自相关序列相位估计频偏。此方法将频偏估计范围提高到数据速率的一半,同时又保持了原有Fitz方法的低信噪比门限。通过仿真验证了改进频偏估计方法对大频偏和低信噪比的适用性。     

An LMS style variable tap-length algorithm for structure adaptation

Searching for the optimum tap-length that best balances the complexity and steady-state performance of an adaptive filter has attracted attention recently. Among existing algorithms that can be found in the literature, two of which, namely the segmented filter (SF) and gradient descent (GD) algorithms, are of particular interest as they can search for the optimum tap-length quickly. In this paper, at first, we carefully compare the SF and GD algorithms and show that the two algorithms are equivalent in performance under some constraints, but each has advantages/disadvantages relative to the other. Then, we propose an improved variable tap-length algorithm using the concept of the pseudo fractional tap-length (FT). Updating the tap-length with instantaneous errors in a style similar to that used in the stochastic gradient [or least mean squares (LMS)] algorithm, the proposed FT algorithm not only retains the advantages from both the SF and the GD algorithms but also has significantly less complexity than existing algorithms. Both performance analysis and numerical simulations are given to verify the new proposed algorithm.     

一种空频域结合的自适应二值图像水印算法

本文提出了一种向二值图像中嵌入水印的算法。首先对原始二值图像做小波变换，通过分析其小波系数来寻找图像纹理及细节较丰富的区域，作为水印嵌入域。然后在空域中通过改变嵌入点的像素值来嵌入水印。根据图像的纹理丰富程度来自适应地选取嵌入水印的长度。实验结果表明，该算法具有较强的不可见性和鲁棒性，是一种有效的二值图像的水印嵌入算法。