基于信噪比估计的自适应频谱感知算法

针对传统能量检测不能对低信噪比条件下的信号进行准确感知,容易造成误判的缺点。为了提高在低信噪比条件下的频谱感知性能并缩短感知时间,结合循环特征检测具有较高的检测性能和鲁棒性但计算复杂度高的特点,提出了基于信噪比预估计的自适应频谱感知算法。该算法通过预估计待检信号与信道噪声的信噪比,当高于信噪比选择阈值时,采用改进后的自适应门限能量检测,降低运算复杂度;若低于选择阈值则进行循环特征检测,保证良好的检测精度;并可以根据系统对检测精度和感知速率的要求,自适应调整选择阈值的大小。仿真结果表明,所提算法有效的提高了低信噪比条件下频谱感知的准确性,缩短了平均感知时间。     

基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

针对多小区多用户大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪（FF-StOMP）压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪（StOMP）求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上,采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值,达到自适应参数设定的目的。仿真结果表明,与StOMP算法相比,信噪比在0~10 dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5~1 dB;信噪比在11~20 dB时,信道估计性能能够提升0.2~0.3 dB。当小区用户数发生变化时,所提出的算法能实现自适应信道估计,能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度。     

基于相干小波变换的信号相位差估计

精确地估计两列信号间的传输延迟在工程上有着重要的意义。傅里叶变换方法很难区分或识别信号的瞬时变化,而小波变换方法是一种时间窗和频率窗都可改变的时频局部化的分析方法,在非平稳信号的分析方面具有明显的优势。给出应用Morlet小波变换的相干性实现两信号相位差估计的算法,在不同信噪比条件下,对算法的估计性能进行了仿真研究。仿真研究结果表明,在低信噪比的条件下,基于小波变换的相位差估计方法可以实现信号相位差的精确估计。通过与基于离散时间傅里叶变换方法的比较,验证了小波变换方法在估计信号相位差方面的优越性。该方法还可用于对非平稳信号相位差的估计。     

认知无线电网络多用户智能协作频谱感知算法

认知无线电网络中,单用户频谱感知容易受到阴影效应、多径衰落及隐蔽终端等不利因素的影响,造成感知结果的误判.为了提高系统的检测性能,并减少感知花销,提出了多用户智能协作频谱感知算法.各个认知用户根据估计信噪比自适应选择不同的感知策略,当估计信噪比高于选择阈值时采用双门限能量感知,低于选择阈值时则采用循环平稳特征检测,并在同一个感知周期内只进行一种较优的感知策略,从而在不明显增加计算复杂度的情况下,克服了能量感知在低信噪比条件下鲁棒性差的缺点,实现了智能检测.仿真结果表明,智能协作频谱感知有效提高了系统检测概率,缩短了平均感知时间,有较好的鲁棒性.     

基于双平行马赫曾德调制器的微波光子测向技术研究

针对传统的电域测向方法工作频率低、带宽窄,很难满足未来电子侦察系统需求的难题,介绍了一种结构紧凑的基于相位干涉仪原理的微波光子测向方案,利用双平行马赫曾德调制器来实现超宽频带的高精度测向。仿真和实验结果表明,所提出的设计方法可以在5～40 GHz频率范围内实现-90°～+90°的相位差测量,测量相位误差可达到±2°以内。     

基于听觉掩蔽效应的语音增强算法

对于低信噪比环境下的语音信号,传统谱减法残留的背景噪声较大。针对该问题,基于听觉掩蔽效应提出一种改进的语音增强算法。将人耳听觉掩蔽特性与功率谱减法相结合,设计一种时域递归平均算法对噪声进行估计,同时对带噪语音信号做频谱相减处理,从听觉的角度出发,利用估计的语音信号功率谱计算掩蔽阈值,并引入谱减功率修正系数和谱减噪声系数,实现带噪语音的信号增强。利用Matlab 2012b进行仿真,实验结果表明,该算法在低信噪比条件下能够较好地抑制背景噪声,改善语音质量,且与改进自适应滤波算法相比,其输出信号的信噪比可提高5%左右。     

低信噪比下RFID调制识别方法的研究

针对RFID标准中常用的数字调制方式,提出了一种新的低信噪比下测试识别方法。该方法采用自适应阈值小波消噪方法预处理识别信号,提高了在低信噪比下的调制识别能力,设计了一种基于遗传BP神经网络的识别分类器,进一步改善了低信噪比下的识别效果。仿真结果表明,该方法在信噪比为5dB时,识别正确率也能达到95%以上。     

基于自适应和相关检测的两级时延估计算法

简要本文提出了一种新的两级时延估计方法,采用自适应时延估计与相关检测相结合,在最小均方误差准则下（LMS）通过对FIR滤波器参数的迭代,峰值检测得到时延的整数值,再通过相关检测得到时延估计的小数值。通过对算法原理的推导,给出了时延估计的整数值和小数值的理论依据,并给出了算法具体实现过程。实验结果和分析表明,在非平稳噪音和信噪比大干6dB情况下,时延估计的准确度可以达到95％以上,运算复杂度显著降低。     

改进的语音端点检测技术

为了提高低信噪比下语音端点检测的性能,提出了一种改进的基于谱减法和自适应子带谱熵的语音端点检测方法。该方法先利用谱减法对带噪语音消除加性噪声,及时更新背景噪声估计,再对增强后的语音信号利用改进的自适应子带谱熵进行端点检测。实验结果表明,该方法具有良好的检测性能,相对传统方法提高了端点检测的准确率,在低信噪比环境下仍能比较准确地检测到语音的端点。     

LMS自适应无偏估计修正方法

系统分析了LMS算法有偏估计的来源及其影响,并基于Treichler的γ-LMS算法提出了一种改进的无偏估计方法.根据自适应滤波器的最佳逼近原理和各信号矢量的几何关系,利用传统LMS算法获得的信息来估计输入噪声的功率,再通过γ-LMS算法在迭代过程中逐步修正维纳解,去除输入噪声的影响从而得到系统参数的真实估计.该方法无需假设输入与输出噪声功率相等或功率比已知、有用信号是白过程等限制条件.仿真与实际数据处理都验证了该方法的有效性,特别是将其应用于实际管道泄漏检测的被动时延估计系统中,在低信噪比或复杂噪声环境下LMS自适应算法的估计性能得到了改善.     

改进的多尺度域变步长自适应算法在FOCT中的应用研究

为了更有效的提高光纤电流互感器FOCT(Fiber-Optical Current Transformer)的信噪比,在分析FOCT输出信号特性的基础上,结合变步长自适应算法和小波变换理论,提出一种针对处理FOCT输出信号的改进多尺度域变步长自适应滤波算法,并设计了一种基于ActiveX技术的变步长自适应滤波系统,通过该系统将改进算法与现有的变步长自适应算法进行了对比,结果表明此算法的收敛速度和稳态精度都得到了很大的改善.然后将此算法在FOCT中进行了应用测试,测试结果反映了该算法能有效提高FOCT的检测信噪比和抗噪声干扰能力.     

弱激励石英晶体参数检测的自适应陷波法

微弱激励下的石英晶体其输出信号的频率、幅度和相位输出变化都非常大。本文采用π网络零相位检测法测量石英晶体的串联谐振频率,针对微弱信号的相位检测采用自适应陷波滤出期望信号,然后对陷波后信号进行带宽压缩提高信噪比,从而检测出π网络零相位点,估计出石英晶体的谐振频率。文中研制了基于数字信号处理器的检测系统,实验表明系统在信号功率小于-60dBm情况下,相位检测精度达到2PPM。     

一种利用叠加降噪提高二次相关TDOA精度的方法

二次相关TDOA算法具有一定的抗噪声性能,但在信噪比很低的条件下无法准确估计出时延。针对二次相关TDOA算法,在低信噪比下可能存在误差的情况,提出了利用叠加降噪提高接收信号的信噪比的新方法,从而提高算法精度。在接收到信号后,算法依据统计学的理论,采用信号叠加降噪的方法提高信号的信噪比,从而提升二次相关TDOA结果的精度。通过仿真结果表明,在低信噪比的情况下改进后的算法在较大程度上提升了时延估计的精度,提高了二次相关TDOA的应用范围。     

多跳协作分集系统的中断性能

推导了在高信噪比条件下解码转发(DF)多跳分集网络的中断概率近似表达式和分集度;针对解码转发多跳分集系统不能提供空间满分集这一缺点,提出改进的选择性解码转发(SDF)算法,当中继节点不能正确解码信息时,将由源节点重新发送信息;相应地推导了在高信噪比条件下SDF多跳分集系统中断概率表达式及分集度。通过理论分析及仿真结果表明,SDF能有效改善协作分集系统的传输性能,且能获得空间满分集增益。     

基于熵测度的跳频信号谱图分析

为了有效分析跳频信号并估计其参数,依据跳频信号谱图和Wigner-Ville分布(WVD)的特征分析,提出了一种自适应跳频信号时频分析方法。该方法依据熵测度进行谱图窗函数宽度选择,获取优化的跳频信号谱图表示。理论分析和仿真结果表明,基于熵测度的谱图分析方法能够在大于0dB的高斯白噪声环境下,给出跳频周期参数的准确估计;与平滑伪Wigner分布及其自适应方法相比,该方法能够在较低信噪比下有效降低参数估计的方差,提高参数估计的准确性;同时对于长观测信号,具有更快的运算速度。     

基于指数变量的复小波域自适应扩散图像滤波算法

为了克服传统各项异性扩散模型在图像滤波时出现的阶梯效应和边缘模糊问题,利用复小波变换较好的完美重构性和方向选择性等特点,结合图像的梯度和复小波变换模特征,设计了一种复小波域自适应图像扩散滤波模型,提出了一种基于指数变量的自适应扩散图像滤波算法。通过计算机仿真验证了所提算法的滤波性能,结果表明该算法在低信噪比条件下可有效地滤除图像噪声,并且能较好地保持图像的边缘、纹理等细节信息。     

石英晶体参数测量的数字鉴相系统

石英晶体做为高精度频率源的核心部件被广泛应用于各个领域,对于高精度的石英晶体谐振频率的测量需要进行精确稳定的相位差检测;为了提高相位差测量精度,研究了高精度的数字鉴相方法,该方法可以提高π网络零相位法的检测精度,并且在鉴相的同时实现鉴频和鉴幅,可以利用鉴频提高鉴相的精度,利用鉴幅加快π网络检测速度;为了验证数字鉴相方法的有效性,研制了基于DSP的石英晶体参数测量π网络零相位法系统,利用该系统检测石英晶体的谐振频率,检测误差达到2PPM。     

强噪声环境下改进的语音端点检测算法

为了提高强噪声环境下语音端点检测的正确率,克服传统的短时能量和短时过零率双门限语音端点检测算法在低信噪比（SNR）条件下检测性能急剧下降这一缺陷,提出了一种改进的语音端点检测算法。该方法对强噪声环境下的语音信号,首先进行小波阈值去噪,提高信噪比,再采用双门限法进行端点检测。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,在强噪声环境下仍能准确地进行语音端点检测,从而该算法的有效性得到验证。