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针对多天线信号合成系统对于宽带、高速、并行信号的实时合成需求,设计了基于图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的宽带信号时延差与相位差估计方法,对估计方法中的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)、共轭相乘、累加平均等模块进行了相应的线程并行程序设计。为充分发挥GPU的并行运算能力,利用异步流并发的方式对估计方法进一步优化,从结构层面有效提高了数据的并行处理效率。对基于GPU的宽带信号时延差与相位差估计方法进行了实验验证,多次实验测试结果表明,数据量为512 000时,在保证估计正确性的基础上,该方法相比传统串行CPU估计方法约有125倍的加速比,采用该方法可实现对多天线信号参数的实时估计。 相似文献
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针对现有的Simple、Sumple等互相关类算法无法分辨多个信源的问题,结合子空间算法中的超分辨估计——Music算法,提出了基于子空间的子带相位差估计算法——Music-Simple。对Music-Simple算法的合成性能进行了仿真分析并与传统的Music算法进行对比,验证了Music-Simple算法的正确性。结果表明,Music-Simple具有分辨多个信源的能力,可以同时估计出多个信源在多个接收天线处的相位差,显著提升了对包含多个信源信号的合成性能。 相似文献
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本文关注的是多路信号之间时延差异的联合估计问题。不同于传统的自适应时延估计算法,本文以合成信号作为自适应时延估计的参考信号,给出了基于信号合成的联合自适应时延估计算法。同时本文推导和仿真了该算法时延估计的均值、学习曲线及方差特性。性能分析和仿真结果均显示,本文提出的基于合成的多路信号自适应时延估计为渐进无偏的时延估计。在不明显增加计算量的条件下,当算法收敛时,联合时延估计算法的方差显著低于传统的两路信号之间自适应时延估计算法方差。 相似文献
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在多天线信号联合检测场景中,信号存在相关性和噪声方差无法准确确定问题会同时发生,导致经典的多天线能量检测算法性能不理想。为此,提出一种基于多天线信号等增益合成的信号盲检测算法。该算法通过多天线合成技术,补偿各路天线接收信号的差异性,然后进行等增益合成,并取合成信号能量与单路天线信号的能量比值作为检测统计量,利用统计理论推导出相应的检测门限和检测概率。仿真结果表明,新算法能够摆脱噪声的不确定性影响,且比现有盲检测算法具有更优的检测性能。 相似文献
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本文主要讨论了无线通信中多径信号的时延估计问题,针对阵列天线,基于非线性最小二乘准则,我们提出了一种有效的时延估计方法,仿真结果表明该算法有较好的性能。 相似文献
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在测距系统中,天线时延初值的测量是很重要的。首先简述了信标塔法和无塔标校法测量圆口径天线时延的原理和方法。提出了利用矢量网络分析仪测量天线时延初值的一种简单方法。实践证明:该方法简单易行,在实际工程测量中,值得推广和应用。 相似文献