低信噪比下周期平稳信号的稳健检测算法

本文提出了一种新的对周期平稳信号进行检测以及对二阶周期循环频率进行估计的算法。该算法利用信号的递归性质构造高阶自相关矩阵,并通过利用周期平稳信号与自相关矩阵特征值和特征向量的关系,对其进行检测以及对循环频率进行估计。传统检测周期平稳信号的算法是通过计算其循环自相关函数或循环谱实现,相比传统算法而言,本算法由于利用到了信号更多的先验信息,因而在较低信噪比以及较低快拍数下对周期平稳信号均能有较好的检测性能。文中仿真实验表明,本文所提算法估计出的伪循环谱相比传统方法估计出的循环谱更为平滑,在相同快拍和信噪比条件下,检测概率均高于传统方法,特别在低信噪比下对检测概率的改善更为明显。      

认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。     

基于谱相关的直扩信号载频及伪码速率估计技术

将谱相关理论应用到直接序列扩频信号的关键参数估计中，针对BPSK调制的直扩信号，分析了其谱相关密度函数的特征，提出了基于集平均的谱相关估计算法。该算法在非零循环频率上搜索特征谱线，从而在较低信噪比下完成对直扩信号载频和PN码速率的估计。最后通过仿真验证了该算法的性能。     

时分数据调制偏移载波信号的多参数盲估计

针对时分数据调制二进制偏移载波(TDDM-BOC)信号副载波速率、伪码速率以及载频等参数盲估计问题,该文提出一种基于频域累积的循环自相关算法。首先在接收端对TDDM-BOC信号求循环自相关函数,再在频域累积,通过检测不同切片上的谱峰间隔,可以同时估计以上多个参数。仿真实验证明了改进型的循环自相关算法能在低信噪比下达到较为精确的估计性能,这为我国北斗导航接收机的研发提供了一定的理论参考。     

相位编码信号的谱相关分析与调制参数估计

对BPSK和QPSK信号的谱相关性进行了详细的理论分析,并通过计算机仿真得到了两种信号的谱相关图,最后利用信号谱相关函数特征谱的非零循环频率处峰值的位置估计出信号的载频和码元速率,并通过仿真实验对估计算法性能进行了评估,该方法在低信噪比的情况下也具有较好的估计效果。     

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。     

基于循环相关的相干信源角度估计

针对同频干扰和相干信号同时存在的复杂环境,提出了一种相干信源阵列天线DOA估计算法。该算法将阵列输出应用于线性预测(Linear Prediction, LP)模型,利用期望信号的循环平稳性计算其循环相关函数。同时对LP模型中循环相关协方差矩阵进行无偏估计,实现感兴趣的相干信号的高分辨角度估计。在同频干扰和低信噪比的复杂环境下,将所提算法与其他方法进行仿真比较,仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于循环谱包络的BPSK信号码元速率改进估计算法

采用频域平滑周期图法估计循环谱,分析了循环谱包络的谱特征,推导出了谱峰幅度和位置值,提出了一种基于循环谱包络BPSK信号的码元速率估计的改进算法,给出了信号估计的具体步骤,分析了估计算法的性能．进行了计算机仿真实验。仿真结果表明该估计算法可适用于较低信噪比情况,无需多维搜索。     

基于循环谱能量的自适应频谱检测算法

根据信号循环平稳谱的特征,研究在低信噪比环境下的频谱检测问题,提出一种基于循环谱能量的自适应判决门限频谱检测算法。该算法融合能量检测与循环平稳特征检测的机理,以信号的循环谱能量为检测统计量,加权合并虚警率与检测率,准确估计循环谱特征值,构建了具有噪声自适应能力的频谱检测判决门限。仿真结果表明,该算法可以在低信噪比环境下有效地完成频谱检测,克服了噪声波动对频谱检测性能的影响,对不同调制主信号的感知具有稳健性。与最大—最小特征值算法和盲检测算法相比,该算法分别改善了信噪比4dB和8dB。     

侦察中的直扩信号PN序列盲估计算法

为了解决通信侦察中低信噪比下直扩信号PN序列的盲估计问题,分析了矩阵特征分解算法。该算法基于直扩通信的基带信号模型,以及已知直扩信号的伪码周期,通过对信号的自相关矩阵进行特征分解,获取最大特征值对应的特征向量,进而估计出PN序列。理论分析与仿真数值结果表明,该算法在较低信噪比背景环境中,能够准确地恢复出PN序列。     

基于自相关和时频分析的跳频参数估计

为解决低信噪比条件下跳频参数估计算法性能低的问题,提出了一种基于自相关和时频分析的跳频参数估计算法。首先,采用基于能量检测的分段自相关算法对接收端信号进行预处理;然后,进行时频变换,得到信号的时频矩阵,通过二值化和形态学滤波完成对信号的降噪提取;最后,通过聚类算法完成参数估计。仿真实验表明,该算法具有较高的估计精度和良好的抗噪声性能,在信噪比最低为-11 dB时估计误差数量级仍为10^-7,同时自相关运算对参数估计算法的抗噪声性能具有明显的提高作用。     

一种对MIMO 雷达正交QPSK 信号的参数估计方法

针对多输入多输出雷达所采用的正交四相编码信号,提出了基于循环自相关函数的参数估计方法。文中首先对正交四相编码信号模型的循环自相关函数和循环谱密度函数进行了推导;然后,依据推导结果,通过对循环谱密度函数最大模值位置的搜索完成了对信号载频的估计;最后,对不同延时条件下循环自相关函数在相位修正后进行累积,实现了对码速率的估计。仿真表明,文中算法在信噪比优于1 dB 后,可以较好地完成对正交四相编码信号的调制参数估计。     

负信噪比直扩信号伪码盲估计方法

给出了一种采用延迟相关积累和信号子空间分析实现对负信噪比直扩（DSSS）信号伪码盲估计的方法。计算机仿真结果表明，该方法可以在-15dB信噪比条件下检测信号并估计出伪码、载波频率等参数，估计结果可以实现非合作解扩解调。     

Underlay认知网络中时频重叠OFDM信号的信噪比盲估计

针对underlay认知无线电中时频重叠正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）难以估计的问题,提出了一种基于循环自相关特性的时频重叠OFDM信噪比盲估计方法.该方法提取接收信号的循环自相关函数截面中的离散谱线估计出分量信号的总功率,并结合时延和循环频率均为零时的离散谱线估计出时频重叠OFDM信号的信噪比.仿真结果表明,在无需先验信息的情况下,当SNR大于-7dB时,所提方法估计的均方误差小于0.1,并且对分量信号的功率比和频谱重叠率具有稳健性.     

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。     

激光多普勒测速雷达高精度频率估计综合算法

为实现对目标速度的高精度测量,该文搭建了激光多普勒测速雷达系统,并对其频率估计算法进行了研究。对基于自相关运算的频率估计算法进行了改进,使其性能达到了最优,并结合Quinn算法的特点,提出了一种对信噪比具备自适应性的频率估计综合算法。Monte Carlo模拟仿真和圆形转台测速实验结果表明:新算法具有更优的性能,且采用该算法后,系统速度的均方根误差小于2 mm/s,相对误差优于0.06 %,实验结果与理论分析和仿真结果一致。     

扩展自相关的正弦信号频率估计算法

本文针对混有高斯白噪声的正弦信号,提出了扩展自相关的频率估计算法。论文通过理论分析,充分挖掘自相关函数包含的频率信息,推导出新的扩展自相关函数;同时,在Yan算法的基础上对频率估计式加以改进。仿真结果表明,与现有频率估计算法相比,在信号序列较短或信噪比较低时,本文算法的估计方差更接近克拉美罗下界（CRLB）;与Yan算法相比,在序列较大或信噪比较高时,在相同估计方差下,本文算法的计算量更小。      

基于循环自相关的OFDM时间参数盲估计改进算法研究

在非协作通信领域，传统的基于循环自相关的OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）时间参数盲估计算法常分析的是无导频OFDM信号，不适用于实际应用场景中含导频OFDM信号的参数盲估计。本文分析了不同导频图案的OFDM信号循环自相关谱特性，针对谱特征变化改进了OFDM信号参数估计算法。改进算法既适用于无导频OFDM信号，也适用于不同导频图案的OFDM信号。仿真结果表明，对于无导频OFDM信号，改进算法比传统算法的时间参数估计误差可降低一个数量级；同时改进算法有效避免了导频引入的二阶周期性谱峰对OFDM时间参数估计的影响，可精确估计含导频OFDM信号的时间参数，具有很好的鲁棒性和应用价值。      

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.