一种基于循环谱的MPSK信号符号速率估计方法*

针对频谱感知的实际应用,在循环平稳理论的基础上,研究了经过脉冲成形滤波器滤波后的MPSK信号的循环谱特性,通过分析有限数据条件下剩余带宽对循环谱估计的影响,提出一种恒包络处理与频域平滑循环周期图结合的符号速率估计算法,仿真表明该方法在有限数据条件下具有良好的性能,而且在剩余带宽较小时,该方法也能有效地估计MPSK信号的符号速率。     

一种基于噪声功率的信道有效阶数盲估计算法

基于二阶统计量的盲均衡算法大多要求估计信道阶数。根据噪声功率随信道阶数的变化特点,提出一种新的阶数估计算法。实验表明,与传统算法相比,该算法不仅复杂度低,在低信噪比和小样本个数情况下估计性能良好,且不依赖于具体的盲信道估计算法,具有较强的适用性。     

基于噪声倒谱阈值频谱估计的语音活动检测

针对低方差频谱估计的语音活动检测(VAD)中Welch频谱估计方法计算量大的问题,提出利用倒谱阈值方法估计VAD中的噪声功率谱.该方法在静音时期为噪声的倒谱设置阈值,利用快速傅里叶变换计算频谱,再更新VAD中的判决阈值.算法复杂度分析与仿真结果表明,该方法的检测性能与Welch方法相当,计算量降低约18%,同时降低整个...     

低信噪比OFDM信号符号周期盲估计

针对认知无线电系统中正交频分复用(OFDM)信号参数估计这一重要问题,利用OFDM信号的循环谱实现了符号周期的盲估计。首先证明了加循环前缀矩形脉冲成型的OFDM信号具有循环平稳性,然后分别在无噪声和低信噪比条件下,以单载波信号的循环谱为基础,利用OFDM信号各子载波的正交性,从理论上推导出了OFDM信号的循环谱表达式。最后通过对连续信号和离散信号进行仿真,得到了相同的循环谱图,并且在低信噪比条件下,利用循环谱实现了OFDM信号符号周期的盲估计。     

基于单一切面的循环平稳检测方法

在非授权频段的频谱感知方法中,循环平稳检测法具有鲁棒性好与信号类型识别性强的特点,但其计算复杂度很高。在改进传统快速傅里叶变换累加方法(FAM)的基础上,提出一种采用单一切面的循环平稳检测方法。根据循环平稳特性信号峰值变化规律推导出特定切面约束条件,并构建f-切面和α-切面两种循环谱单一切面,在无需建立完整循环谱的情况下对不同类型信号进行循环平稳特征检测。实验结果表明,与传统FAM相比,该方法可大幅降低计算复杂度,当信噪比低于-16dB时其检测性能略低于传统FAM,在信噪比达到-16dB后其检测性能与传统FAM一致。     

基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法

针对传统的OFDM信号参数估计方法在短循环前缀条件下存在估计准确率不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出了一种基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法。首先利用OFDM信号相关参数样本区间内的预估值对接收信号进行解调,然后根据解调出的OFDM基带符号构造符号峰态特征函数,最后从理论上证明了可通过检测符号峰态的最小值实现OFDM信号循环前缀长度和有效符号长度的联合估计。实验仿真结果表明,该算法克服了传统方法难以估计短循环前缀OFDM信号参数的缺陷,仅用较少的OFDM符号数就可以实现短循环前缀OFDM信号的参数估计,并且其估计性能优于传统方法。     

目标运动参数快速估计新方法

提出了一种CW雷达目标运动参数测量的新方法,利用CW雷达目标回波信号构造出两个单一频率的正弦信号,每个正弦信号的频率正好与目标的一个运动参数成正比,基于FFT和细化频谱的Chirp-Z变换得到运动参数估计值。该方法与现有方法相比,既没有使用时频分析工具等耗时的处理,也没有进行参数迭代处理,因此,运算复杂度低,运算量小,同时避免了估计误差传递。仿真实验结果表明了该方法的正确性。     

一种目标速度精确测量的新方法

提出了一种CW雷达目标速度测量的新方法,该方法运用离散多项相位变换法先获得目标加速度,然后利用该值对雷达回波进行加速度补偿并基于FFT和插值FFT获得速度值。又考虑到经过雷达信号处理机后得到的速度值存在波动和野值,运用自适应卡尔曼滤波进行处理,剔除野值。相比于传统的测速方法,该方法提高了测量精度,同时也较好地消除了雷达系统噪声,提高了测速系统的稳定性。计算机仿真和外场实测数据处理结果表明了该方法的有效性。     

基于迭代的多频频率估计方法

调频连续波（Frequency modulated continuous wave,FMCW）雷达中的频率测量精度直接决定了测距的精度,但实际应用中频率估计受到负频谱和多目标带来的多频信号的干扰,误差较大。本文基于常用的单频频率估计方法Orguner算法提出了一种新的多频频率估计方法,并利用迭代逐步消除负频谱和其他频率带来的干扰。该方法只需要对信号进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform,DFT）,进而取各频率点附近的3个采样值实现精确的频率估计。仿真结果证明,本文提出的方法无论在无噪声条件下还是在高斯白噪声条件下均能带来频率估计精度的提升,且无需加窗处理,相比传统方法拥有更低的计算复杂度。     

基于IIN算法和Rife算法的一种新的正弦波频率估计算法

针对信号频率位于两个相邻量化频率点的中心区域时,IIN(iterative interpolation based)算法的精度降低,而当信号频率位于量化频率点附近时,Rife算法的精度降低问题,本文提出了一种新的算法,即R-IIN算法。首先利用Rife算法对信号的频率进行粗估计,然后通过频谱搬移使新信号的频率位于量化频率点附近,再利用IIN算法对信号频率进行估计。仿真结果表明,本算法的整体性能优于M-Rife[4]算法和IIN[8]算法（一次迭代）,接近二次迭代,且性能稳定。     

一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计方法存在估计性能不高,计算复杂度高等问题,提出了一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法。首先计算接收信号的自相关矩阵,然后对接收信号的自相关矩阵进行特征分解,提取分解后的特征值,最后根据特征值的分布特性实现子载波数目的估计。仿真实验结果验证了我们的方法在高斯白噪声信道和多径信道条件下对OFDM信号子载波数估计的有效性与可靠性。     

一种适用于WMSN传输机制的信道盲估计方法

在无线多媒体传感网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSN)中,无线信道的时变多径衰落特性是造成网络节点能效下降的主要因素之一。虚拟MIMO是一种克服多媒体传感网无线信道多径衰落和降低节点能耗的有效方法,但现有文献均假设信道状态信息未知或仅知道信道的统计特性,源节点则无法根据信道的实时信息动态调整传输策略。结合WMSN网的特点,提出一种适用于WMSNs传输机制的信道盲估计方法以获得节点间信道信息进而确定传输策略,通过构造权值衰减联合决策函数,将节点间的信道盲估计问题转化为一个无约束优化问题,在此基础上设计了一种快速收敛的迭代算法以降低运算负担。数值仿真表明,该方法需具有仅依赖小数据量就可正确估计出节点间信道,具有对抗信道的时变特性的能力;理论推导与仿真结果验证了该算法的收敛速度和运算量均能符合降低节点能耗的要求。     

脉冲噪声下基于循环相关熵的PSK信号码速率估计

针对现有相移键控(PSK)信号码速率估计方法在脉冲噪声下性能退化甚至失效的问题,提出一种循环平稳理论框架下基于相关熵的码速率估计新方法.构造信号的循环相关熵函数,并理论推导给出在二相相移键控(BPSK)信号下的循环相关熵函数.该方法可通过检测PSK信号循环相关熵函数的离散谱线实现码速率估计,不需要噪声的先验信息,且能够直接利用FFT计算信号的循环相关熵函数的延迟切片,实现简单.仿真结果表明,所提出方法能有效抑制脉冲噪声,尤其在强脉冲噪声环境下,具有良好的PSK信号码速率估计性能.     

基于LDPC码结构的盲信道噪声方差估计方法

在LDPC码的迭代软判决译码算法中需要利用信道的噪声方差,通过对二元LDPC码、采用BPSK调制的盲信道噪声方差估计方法的分析,提出了在AWGN信道条件下,采用QPSK调制的基于多元LDPC码结构的盲信道噪声方差估计算法,将估计的结果应用到多元LDPC码的译码算法中。仿真结果显示,该算法可以有效地提高信道利用率,在没有增加额外开销的同时能够得到比较准确的信噪比估计。     

Feedforward neural network for blind equalization with PSK signals

Most of the cost functions used for blind equalization are nonconvex and nonlinear functions of tap weights, when implemented using linear transversal filter structures. Therefore, a blind equalization scheme with a nonlinear structure that can form nonconvex decision regions is desirable. The efficacy of complex-valued feedforward neural networks for blind equalization of linear and nonlinear communication channels has been confirmed by many studies. In this paper we present a complex valued neural network for blind equalization with M-ary phase shift keying (PSK) signals. The complex nonlinear activation functions used in the neural network are especially defined for handling the M-ary PSK signals. The training algorithm based on constant modulus algorithm (CMA) cost function is derived. The improved performance of the proposed neural network in both, stationary and nonstationary environments, is confirmed through computer simulations.     

A novel confidence estimation method for heterogeneous implicit feedback

Implicit feedback, which indirectly reflects opinion through user behaviors, has gained increasing attention in recommender system communities due to its accessibility and richness in real-world applications. A major way of exploiting implicit feedback is to treat the data as an indication of positive and negative preferences associated with vastly varying confidence levels. Such algorithms assume that the numerical value of implicit feedback, such as time of watching, indicates confidence, rather than degree of preference, and a larger value indicates a higher confidence, although this works only when just one type of implicit feedback is available. However, in real-world applications, there are usually various types of implicit feedback, which can be referred to as heterogeneous implicit feedback. Existing methods cannot efficiently infer confidence levels from heterogeneous implicit feedback. In this paper, we propose a novel confidence estimation approach to infer the confidence level of user preference based on heterogeneous implicit feedback. Then we apply the inferred confidence to both point-wise and pair-wise matrix factorization models, and propose a more generic strategy to select effective training samples for pair-wise methods. Experiments on real-world e-commerce datasets from Tmall.com show that our methods outperform the state-of-the-art approaches, considering several commonly used ranking-oriented evaluation criteria.     

一种运动模糊图像的模糊参数估计方法

在摄取图像的过程中,物体间的高速运动及景物与成像设备的相对运动是引发图像退化的主要原因之一,称之为运动模糊。模糊长度和模糊方向是运动模糊中影响图像模糊程度的主要参数。提出了一种改进的误差参数分析方法,对模糊长度进行估计并比较了不同的复原方法对参数误差曲线法估计的效果,同时提出运用傅里叶分解和Hough变换从模糊图像的频谱特性上对运动模糊方向进行了估计。实验结果表明,所提出的方法对运动模糊图像的复原有良好的效果。     

A novel estimation method for failure-probability-based-sensitivity by conditional probability theorem

Structural and Multidisciplinary Optimization - By the average absolute difference between the unconditional failure probability and the conditional one on fixing an input at its realization, the...     

A novel video saliency estimation method in the compressed domain

Pattern Analysis and Applications - This paper presents a novel compressed domain saliency estimation method based on analyzing block motion vectors and transform residuals extracted from the...     

A simplified bit metric calculation method for high-order PSK

This paper proposes a simplified bit metric calculation method for high-order PSK signal with Gray-mapping. This method calculates the bit metric recursively by the symmetry of Gray code. Analysis and simulation results show that the proposed method can significantly reduce the computational complexity and maintain similar performance compared to ML and Max-Log bit metric. Additionally, this method generates bit metrics of PSK signals with different modulation order in the same way, so it can be applied to adaptive modulation system.