一种高精度空间多载波测距新算法

根据空间精密测距的需求,由多载波最大似然传输时延估计算法的表达式,推导了其克拉美罗界;根据似然函数的形式,提出了一种迭代最大似然时延估计算法．计算机仿真结果表明,所提出的迭代时延估计算法收敛速度快,与使用穷搜索的最大似然方法相比,具有复杂度低的特点; 在信噪比为-10dB的恶劣条件下,同基于相位的多载波测距方法相比精度至少提高了2倍; 随着信噪比的增加,性能趋于克拉美罗界．     

基于EM算法的联合调制识别与参数估计

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用四节点同步接收,在信噪比大于-2dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。     

基于最大似然估计的一种新的信号处理方法

现代数字信号处理中的估计理论是一个重要的研究课题,为了在信号的估计中总能得到估计 量,大量的估计都采用了最大似然估计,但是最大似然估计在处理含有随机噪声的信号时需要 大量的观测数据.提出了一种基于最大似然估计的新的信号处理方法,采用最小二乘移位算 法对信号进行分阶段滑动的计算,获得含有噪声的一簇数据,并对其进行最大似然估计,减少 了需要观测数据的数据量和试验次数,并对估计结果的期望值、方差和误差在数据曲线上的 分布进行了分析.仿真结果表明,该方法可以使估计信号渐进趋近于精确值,为信号消噪提供了有效的方法和途径.     

基于信赖域法的同频混合QPSK信号时延估计算法

提出了一种基于信赖域思想的混合信号最大似然时延估计算法。该算法利用信赖域算法的快速收敛性和准确性,弥补最大似然时延估计算法中网格搜索法的不足,从而实现同频混合信号时延的快速精确估计。仿真结果表明,对于两路同频混合QPSK信号,算法性能较最大似然时延估计算法提升约两个数量级,在信噪比≥20dB时该算法性能几乎不再提升,并且当初始迭代点越接近似然函数极值点时,算法的复杂度越低,时延估计的归一化均方误差也相对较小。     

非理想信道估计垂直分层空时码差错性能分析

推导出了高斯信道估计下,垂直分层空时码系统最大似然接收机成对差错概率的精确及高信噪比近似计算公式;并以高信噪比近似计算公式为基础,研究了信道估计误差对垂直分层空时码最大似然接收机分集增益及信噪比的影响。理论分析表明:当信道估计的方差等于信噪比倒数时,信道估计误差不改变垂直分层空时码最大似然接收机所获得的分集增益,而信道估计误差造成信噪比损失为3 dB。计算机蒙特卡洛仿真试验验证了理论分析的正确性。     

基于人工蜂群算法的线性调频信号参数估计

针对多分量线性调频(LFM)信号的初始频率和调频斜率估计问题,提出了基于人工蜂群算法的LFM信号最大似然函数估计方法。首先,利用最大似然方法对LFM信号的初始频率和调频斜率进行联合估计;然后,用人工蜂群算法对似然函数进行优化求解;接着,针对人工蜂群算法收敛速度慢、易早熟等问题采用多维并行搜索结合交叉全局引导的方式对算法进行改进,实现了高效的多分量LFM信号参数估计。仿真实验证明,本文算法具有最大似然估计的有效性,兼具快速性和实时性。     

基于先验信息辅助的8PSK信号信噪比估计

基于最大似然序列估计准则,提出了3种先验信息辅助的8PSK调制信号的信噪比估计方法.与现有硬判决辅助的信噪比估计方法进行了比较,解决了现有方法在低信噪比时估计误差较大的问题.分析了3种方法在Turbo均衡系统中初始迭代以及迭代进行过程中的性能,根据不同的迭代次数,在不同的方法之间进行切换会提高信噪比的估计精度,并降低计算复杂度.新方法只需要利用很少的数据符号就能得到准确的结果,并且能适用较大的信噪比范围.     

拟似然非线性模型的统计诊断

研究了经验似然估计下的拟似然非线性模型的统计诊断问题。首先给出了模型经验似然比函数,进而求出模型的经验似然估计;再基于数据删除模型推导出参数的一阶近似公式,并提出了经验Cook距离;最后通过对实例的分析,验证了该统计方法的有效性和合理性。     

距离频率ML方法无模糊估计动目标径向速度

在合成孔径雷达-地面动目标检测系统中,需要无模糊地估计运动目标的径向速度．当径向速度接近最大不模糊速度时,传统多通道最大似然方法的估计性能下降．针对以上问题,提出一种基于距离频率干涉相位的最大似然估计方法．相较于传统方法,所提方法有效地降低了概率密度函数扩散的影响,当径向速度接近最大不模糊速度时能够实现准确估计．从相关系数和干涉相位两个方面分析了噪声对径向速度估计的影响机理,并通过增加独立样本来减小噪声的影响．     

一种导频与数据联合辅助的半盲信噪比估计算法

提出了一种新的适用于MPSK突发通信系统的半盲信噪比估计算法。基于EM算法结构,已知的导频符号和未知的数据符号被同时用于信噪比估计,在保证系统频谱效率的前提下,有效提升了估计性能。理论分析和仿真试验表明,该方法的性能优于仅使用导频符号的数据辅助估计方法,同时在较宽的信噪比范围内优于仅利用未知数据符号的最大似然方法、二阶四阶矩方法(M2M4)等其它经典的盲信噪比估计方法。     

基于FFT的数字多波束测向算法研究

低信噪比下的高精度DOA估计是信号处理中的一个难点,传统的DOA测量方法和现代空间谱估计算法只适用于高信噪比环境。该文将传统的振幅测向法、数字多波束形成和FFT相结合,提出了一种基于频域处理的振幅测向算法,仿真实验表明该算法在信噪比为0~-25 dB的噪声环境中可以进行高精度DOA估计。     

基于虚载波的OFDM系统信噪比盲估计方法

根据室内自适应OFDM系统实时控制的要求，提出一种基于虚载波OFDM系统信噪比盲估计新方法，通过对虚载波信号和已调子载波信号的统计处理，可分别获得噪声平均功率和信号加噪声的平均功率，再通过简单的处理即可获得信噪比．该方法运算复杂度低，估计性能优于M2M4盲估计方法，且随着统计数据的增加，逼近导频数据辅助的估计方法性能，仿真结果验证了该估计方法的有效性．     

实正弦信号的快速相位差分频率估计方法

基于最小均方误差相位差分频率估计原理,提出了能够直接处理实正弦信号的相位差分频率估计算法。新的修改算法利用零交越或FFT变换,能快速有效地在时域或频域上得到实正弦信号的相位信息,改善了频率估计的SNR阈值,且便于工程实现。     

矢量传感器阵列高分辨率方位估计技术研究

矢量传感器能同时共点拾取声场中的声压和三路相互正交的振速信息,获得额外的信息量,它的出现引起了国内外的关注.为了改善波束域高分辨率方法的性能,获得矢量传感器阵列对多目标的足够精度的分辨能力,在研究矢量传感器阵列目标估计基础上,首次在矢量传感器阵列处理领域将矢量阵波束形成与波束域目标估计算法结合起来,实现了高精度目标方位估计,与常规阵元域和波束域方法相比,提高了多目标估计性能,降低了输入信噪比门限,增大了阵列输出增益,减小了计算量.仿真验证了该算法的优越性.     

变换域通信系统中的信道估计技术

针对基于OFDM的变换域通信系统在低信噪比时由于噪声的影响很难获得准确的信道估计问题,采用时域和离散傅里叶逆变换(IDFT)域级联降噪的方法降低导频信号的噪声来提高信道估计的准确性。时域利用慢衰落信道环境下信道系数变换缓慢的特点,提出了时间滑动平均、时间遗忘、时间平均与时间遗忘结合等几种降噪方法;IDFT变换域利用多径时延集中在整个时隙的前一段的特点降低噪声。仿真结果表明,该方法在慢衰落信道环境下是有效的。     

低信噪比下的高精度复正弦频率估计算法

MAP/ML频率估计算法由于同时利用了幅度和相位信息,在信噪比较高时可得到极高的估计精度,但在低信噪比下估计性能不佳．对此分析了形成原因,并提出了结合FFT确定相干积分长度及无卷绕序列的最大似然(ML)估计方法．利用FFT的粗估计值对信号进行频移,从而将信号的频率和序列的相位变化限制到了一定范围内,据此推导了不同相干积分长度下的克拉美罗界(CRLB),确定了相干积分数据分段的最佳长度,通过相干积分提高信噪比保持高估计精度．依据相移后相位方差选择估计序列的方法,避免了解卷绕过程,从而消除了解卷绕对低信噪比下算法性能的影响．Monte Carl仿真实验结果表明本频率估计可达到非常接近CRLB界的估计性能．     

卫星移动通信系统中Turbo均衡性能研究

针对我国天通卫星移动通信系统的传输特点,提出利用Turbo均衡以达到消除衰落信道下码间干扰的目的,针对Turbo均衡Log-MAP算法对信噪比的估计值具有敏感性,提出一种新的信噪比估计方法。根据天通系统特点,利用线性调频(Chirp)信号估计出信噪比值,从而为Turbo均衡器提供准确的信噪比参数,保证均衡器良好的性能。仿真结果表明:利用Chirp信号估计的信噪比误差能保证在0.2 d B范围内,系统在3 d B时误码率可以达到10-3。     

自相关矩阵奇异值分解法进行信噪比估计研究

主要介绍了一种典型的信噪比估计算法,并对信噪比的自相关矩阵奇异值分解估计法进行了研究。然后对该算法应用于AWGN信道中的估计性能进行仿真测试,结果表明,当数据观察长度在2 000以上时,在实际信噪比为[-10,25]dB内,该算法可以控制估计标准差在0．6 dB内。测试表明,数据误差完全符合要求,这说明该信噪比估计算法是可行的。     

Channel Estimation and Compensation for Underwater Acoustic Pipeline Communication

An estimation and compensation algorithm for underwater acoustic pipeline channel is investigated. A joint time-frequency adaptive signal-to-noise ratio (SNR) estimation based on the maximum likelihood method is introduced firstly, and the Cramer-Rao lower bound (CRLB) is proposed so as to evaluate the performance of the SNR estimation algorithm. For frequency-selective fading channel part, estimation and compensation are made to improve the robustness of the system on the basis of the LMS algorithm. Furthermore,real-time update iteration algorithm in the frequency domain is investigated to realize synchronous receiving and estimation. For verification, simulations and actual data tests were made, and the results show that the algorithm possesses great robustness, efficiency and accuracy inrealization of SNR estimation, signal detection and frequency impulse compensation for the channel.     

基于FRFT的对流层散射Chirp信号重构方法

针对对流层散射的辐射源信号侦察中提取低信噪比信号特征难的问题,采用分数阶傅里叶变换（FRFT）提取了对流层散射线性调频信号的调频斜率与载频;在低信噪比条件下,给出了信号初步检测及采用FRFT、滤波和反FRFT进行信号特征估计与重构的方法．实测数据的处理结果证明了该方法的有效性,为脉宽测量和脉内调制特征分析提供了高信噪比基础．