一种基于盲信号提取的同频干扰抵消算法

为了抵消数字通信中的同频干扰,提出了一种基于单信道盲信号提取算法。不同于现有的盲信号提取盲分离模型,本文的模型除了利用数字信号过采样特性,还充分考虑了载波频率以及信道噪声的影响。并结合调制信号的恒模特性,提出了基于广义峭度的恒模盲信号提取算法。最后通过实验结果证实算法的有效性和稳定性。     

一种基于盲信号提取的同频干扰抵消算法

为了抵消数字通信中的同频干扰,提出了一种基于单信道盲信号提取算法。不同于现有的盲信号提取盲分离模型,本文的模型除了利用数字信号过采样特性,还充分考虑了载波频率以及信道噪声的影响。并结合调制信号的恒模特性,提出了基于广义峭度的恒模盲信号提取算法。最后通过实验结果证实算法的有效性和稳定性。     

UWB信道盲估计的频域递归最小二乘实现

为了实现超宽带(UWB)信号高效、稳定接收,提出一种基于信道频域特性的UWB信道盲估计算法.利用跳时脉冲相位调制超宽带信号一维统计平稳特性,结合递归最小二乘算法计算,达到信道参数盲估计的目的.计算机仿真结果与最大似然法信道盲估计算法结果的对比表明,新算法在误码率为10-4时,信噪比增益约为3 dB.新算法可同时对多路信道进行估计,对幅度和相位不存在模糊因子,且具有低复杂度的优点.     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

稀疏水声信道的常范数盲均衡高速水下通信

为解决传统的常数模盲均衡算法在高速水下通信中收敛速度慢、稳态误差大的问题,提出了一种基于稀疏水声信道的常范数盲均衡算法.基于浅海及深海汇聚区的稀疏水声特性,将水声信道能量集中的抽头用于迭代,利用常范数的特性,消除了算法计算量及收敛性能之间的影响.通过浅海实验,对比分析了常数模算法等算法4QAM信号、16QAM信号的星座图及收敛误差曲线图.结果表明:基于稀疏水声信道的常范数盲均衡算法的收敛速度优于举数模算法及常数平方和一范数算法,稳态误差降低,提升了水声通信的收敛性能,适用于浅海和深海汇聚区水声通信.     

自适应OFDM中信号盲检测技术

提出了一种基于高阶累积量的正交频分复用信号子信道调制方式盲检测算法．该算法利用高阶累积量检测特征实现对子信道调制方式的检测，所提出的检测特征可抑制高斯噪声的影响．从理论上证明了高阶累积量检测特征对于子信道的信道衰减和相位旋转具有不变性．通过计算机仿真评估了正交频分复用信号子信道调制方式盲检测算法的性能。表明这种算法在慢时变信道下具有很高的调制方式检测性能和良好的稳健性．     

基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法

针对常数模算法收敛速度慢的缺点,在分析基于正交小波变换盲均衡器结构和并行软判决盲均衡算法的基础上,提出一种基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法.该算法将正交小波变换引入到并行软判决算法中,利用正交小波变换对信号很强的去相关能力,降低信号的自相关性,以加快算法的收敛速度.水声信道仿真结果表明,与并行的软判决盲均衡算法相比,所提出的基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法具有更快的收敛速度.     

超宽带信道时域测量中去卷积算法研究

在现有的单模板去卷积算法和多模板去卷积算法思想的基础上,提出了一种新的去卷积算法--改进多模板去卷积算法.该算法通过从实验测量数据中提取并优化多个模板信号,改变了传统算法中模板信号脱离具体实验环境提取的情况,所提取的模板信号综合体现了室内无线信道中的影响因素,改善了去卷积运算的有效性.经仿真试验证实,该方法去卷积效果明显,适用于不同环境下的室内信道建模.     

基于时频特征检测的网络入侵信号盲源分离算法

网络入侵信号是一种非平稳随机信号,传统的检测算法难以有效提取信号的冲激响应特征,盲分离性能不好,故提出了一种基于时频分析和干扰滤波匹配的网络入侵信号盲源分离算法.采用时频特征检测方法进行信号的盲源分离处理,构建网络入侵信号时频分析处理模型,使用WVD时频分布结合Hough变换进行时频分析,设计盲分离滤波器实现对入侵信号的检测滤波,提取三阶统计量、四阶统计量及高阶谱作为信号的时频特征,估计信号的瞬时频率,得到入侵信号的盲源参数估计结果,基于时频特征检测实现对信号的盲源分离改进.仿真结果表明,采用该算法进行网络入侵信号的盲源分离和检测,准确检测概率较高,实现了对入侵信号的盲源分离和准确拦截.     

改进对称共生矩阵的跳频信号盲提取方法

针对短波跳频信号盲检测中的去背景噪声和定频干扰问题,结合信号时频分析与共生矩阵阈值法,提出了一种基于噪声稀疏对称共生矩阵的跳频提取算法.首先对共生矩阵改进,定义了频率、时间方向上的噪声稀疏对称共生矩阵.然后根据频率稀疏共生矩阵估计背景噪声阈值,进而根据阈值从时间稀疏共生矩阵中提取跳频信号.仿真表明,该算法能实现低信噪比下跳频信号的盲提取,背景噪声阈值估计更为准确、稳定,跳频信号的提取效果好,且算法简单、运算量小,易于工程实现.     

信道盲参数估计性能分析

首先推导了复高斯信号模型和确定性信号模型下，复信道参数估计的FIM(fisher information matrix)和CRB(cramer rao bound)，进一步研究了当高斯噪声方差未知时复信道参数估计的FIM和CRB。由于盲参数估计的FIM是奇异的，论文分析了在不同约束条件下复信道盲参数估计的CRB，并给出了在确定性信号模型和复高斯信号模型中，不同约束条件下复信道盲参数估计的性能仿真和CRB性能曲线对比。     

任意占空比数字信号位同步时钟盲提取的数字实现

该文用FPGA和DSP设计的双核数字系统结合软件算法完成了任意占空比数字信号的自动识别,实现了较宽范围的位同步时钟盲提取.同时根据双向打点原理,详细分析了盲提取位同步时钟频率产生误差的原因,并总结出双向打点盲提取频率相对误差和最大相对误差的公式.该公式对所有双向打点系统具有理论指导和工程实践意义.通过测试,采用150 ...     

Blind semi-definite programming sequence detection of the 4PAM/16QAM signal in the SIMO system

Direct blind sequence detection of the 4PAM/16QAM signal based on semi-definite programming (SDP) for the Single-Input-Multiple-Output (SIMO) system is proposed. In the process of blind SDP detection, firstly we relax the signal blind detection problem in such a way that the relaxed SDP problem is easier to solve; then we solve the SDP problem; thirdly we use randomization strategy to convert the SDP solution to the original blind signal detection problem. The SDP blind detection problem does not depend explicitly or implicitly on the channel order, nor needs the assumption that the parallel channels should be coprime, so it has extensive applicability. Simulation shows that the proposed algorithm demonstrates the advantage of a fast convergence rate and complete independence of channel order estimation and coprime assumption.     

双路径MIMO中继网络预编码盲干扰抑制

针对放大转发的双路径多进多出中继网络由于信道估计误差带来严重的剩余中继间干扰问题,提出了一种未知信道状态下基于行空间预编码的盲干扰抑制方案。新方案通过对发送信号进行交替行空间预编码,将期望接收信号和中继间干扰信号映射到不依赖信道状态信息的正交子空间,从而实现在未知信道状态信息下中继间干扰信号和中继噪声的盲干扰抑制,并从最大化信噪比角度给出最佳预编码设计。仿真结果表明,该方案可以有效地避免链路信道估计误差对中继间干扰抑制算法的影响,在系统性能和容量上优于传统基于信道状态信息的干扰抑制方案。     

低复杂度的OFDM信号信噪比的盲估计

针对非合作通信系统中,多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号信噪比盲估计方法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号信噪比盲估计方法。该方法首先根据接收到的观测信号建立自回归(AR)模型,通过AR模型估计出信号的功率谱,然后基于高阶累积量的2阶和4阶的组合特征量与寻求跳变值的方法相结合估计出信号的带宽,最后通过计算出带宽之内的信号总功率和带宽之外的噪声功率估计出接收信号的信噪比。实验仿真结果表明,作者提出的方法无需任何先验信息,在多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于实时的非合作通信系统。     

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法.该算法利用OFDM循环前缀（CP）重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程.为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解.通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能.仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度.     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

外辐射源雷达参考通道多径干扰抑制方法

针对外辐射源雷达系统参考通道中含有多径干扰的问题,提出一种基于改进恒模算法的参考通道多径干扰抑制方法．参考通道中的多径干扰会影响后续的杂波相消和匹配滤波处理,形成虚假目标,影响雷达系统的探测性能．由于多径干扰与直达波信号具有很强的相干性,传统方法很难消除参考通道中的多径干扰成分．新方法根据机会照射源信号的恒模特点,运用改进恒模算法对参考通道进行盲均衡处理,在不需要任何训练序列的情况下,抑制参考信号中的多径干扰．与传统的盲均衡方法相比,新方法具有更好的收敛性,多径干扰抑制效果更好．