一种导频与数据联合辅助的半盲信噪比估计算法

提出了一种新的适用于MPSK突发通信系统的半盲信噪比估计算法。基于EM算法结构,已知的导频符号和未知的数据符号被同时用于信噪比估计,在保证系统频谱效率的前提下,有效提升了估计性能。理论分析和仿真试验表明,该方法的性能优于仅使用导频符号的数据辅助估计方法,同时在较宽的信噪比范围内优于仅利用未知数据符号的最大似然方法、二阶四阶矩方法(M2M4)等其它经典的盲信噪比估计方法。     

卫星组网系统下的多普勒频移估计与补偿

针对目前卫星移动通信系统中卫星组网能力欠缺等问题,在非地面网络基础上提出了一种基于虚拟卫星小区组网的多普勒频移估计和补偿算法.通过引入集中管理单元,移动终端能快速选择多普勒频移最小的卫星,同时根据传输时延和卫星星历对多普勒频移值进行估计、补偿、更新和再补偿.仿真结果表明,与传统算法相比,该算法有效降低了多普勒频移,提高了卫星通信链路的质量和接入成功率.     

一种灵活的图像频谱分割与去噪方法

针对图像变换域分割不灵活的问题,提出了一种图像傅里叶谱灵活分割与去噪的简单方法．根据输入图像的频谱能量分布和实际应用的需要,设计具有合适采样因子的线性相位非均匀滤波器组并将其应用于对图像行、列的处理中,实现对整个图像按照频谱能量的高低进行灵活分割的过程．若干扰噪声的功率谱集中分布在图像的低能量部分,且其谱值高于原始图像的低能量谱值,应用这一频谱分割思想,可以很容易地将噪声检测出来并加以去除．实验结果表明,该方法实现简单,尤其是在原始图像的频谱分布比较集中时非常有效．     

基于最大似然的非数据辅助频偏估计算法

基于最大似然准则的非数据辅助(NDA)频偏估计算法,可适用于前馈型结构中,能方便的应用在全数字接收机的载波同步中.利用QPSK信号对其中比较典型的L＆R、Fitz和M＆M算法进行了计算机仿真验证,仿真结果表明:M＆M算法的估计范围大,而Fitz和L＆R算法的估计性能好.并为全数字接收机的载波同步实现提供了设计依据.     

非数据辅助的多指数连续相位调制信号的载波频率估计算法

针对多指数连续相位调制(Multi-h CPM)信号的载波频率估计困难且算法复杂的问题,将仅仅适用于单指数CPM信号的载波频率估计算法进行改进,提出了一种适用于Multi-h CPM信号的非数据辅助的载波频率估计算法。基于最大似然准则获得Multi-h CPM信号载波频率的估计,为了有效地界定文中算法性能,最后推导了Multi-h CPM信号的载波频率估计算法的修正Cramer-Rao限。仿真结果表明:该算法适用于全响应和部分响应的Multi-h CPM信号,其载波频率估计的性能良好且对符号定时偏差和调制指数同步偏差不敏感。     

基于权值构建数据导频的V2V信道估计算法

针对IEEE 802.11p协议中导频数量不足无法准确跟踪车联网信道快速变化的问题,本文提出了一种基于时频域相关性构建数据导频、加权平滑重构判决策略的信道估计算法。该算法在不改变IEEE 802.11p协议标准导频结构的前提下,有效利用频域相邻子载波间以及时域相邻正交频分复用符号间的强相关性构建数据导频,引入权值因子对前后时刻信道估计值动态时域更新,结合频域平均重构数据导频构建算法的判决策略。仿真结果表明：在3种不同车-车(vehicle-to-vehicle,V2V)通信场景下,本文提出的算法在误码率和均方根误差方面优于时频平均、数据导频构建等算法。     

多分辨数据融合中信号的分解与重构

在进行多分辨数据融合系统的研究中,设计了用于小波分解与重构算法的正交镜像滤波器和B-样条小波。它们具有线性相位,在利用它们进行的分解与重构过程中,取得了良好效果。     

带有不可忽略缺失数据的联合均值与方差模型的贝叶斯估计

对响应变量带有不可忽略缺失数据的联合均值与方差模型的贝叶斯估计问题进行了研究.缺失数据机制通过logistic回归模型来指定,模型参数和缺失数据机制参数的联合贝叶斯估计通过运用MH算法及Gibbs抽样获得,并用数值计算阐明上述方法的可行性.     

相位识别中贝叶斯频谱估计算法的应用

针对传统的相移分析方法误差大的问题,通过合理的选取信号模型,采用贝叶斯频谱估计算法对实验中输入输出信号进行了相位识别。经仿真结果表明,贝叶斯频谱估计算法优于传统的分析方法。     

特征值处理超分辨率谱估计算法

提出了一种特征值处理超分辨率谱估计算法，该算法借助于图象处理中边缘处理的方法，增强大的特征值，压缩小的特征值。这种算法可用于估计频谱，也可用于估计“空间谱”，最后，计算机模拟证明这种算法能获得较为理想的超分辨率。     

具有随机幅相的正弦波频率估计

以噪声中同时具有随机幅度和随机相位的正弦波为观测模型,推导出它所满足的等效ARMA过程的Yule-Walker方程,在研究相位模糊和定阶方法的基础上,给出了一种频率估计自适应算法。最后进行了蒙特卡洛仿真分析,得出了相关结论。     

高分辨率差分跳频信号频率检测

差分跳频(DFH)是一种新的高速短波通信体制，它利用相邻跳变频率的变化，而不是载频本身，来携带信息。跳变频率检测是实现DFH的关键技术之一。鉴于现代谱估计中MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法具有高频率分辨率且对信号的初相位依赖性小的特点，本文首次将MUSIC算法用于DFH信号的频率检测，并对算法的性能和运算复杂度进行了讨论，最后给出了仿真结果。     

相干系数与幅度相位估计融合的医学超声成像算法

在医学超声成像中,最小方差(MV)自适应波束形成算法能有效的提高成像分辨率,但是却牺牲了成像对比度和算法稳健性。针对这个问题,提出了一种相干系数(CF)和幅度相位估计(APES)融合的自适应波束形成算法。该算法利用APES幅度估计准确,成像对比度和算法稳健性高的优点,同时结合相干系数加权抑制噪声和干扰,改善了成像分辨率。仿真实验结果表明：该算法在成像分辨率和对比度方面都要优于传统的延时叠加(DAS)法,最小方差法和原始的幅度相位估计法。     

时序建模与时序谱估计

首先阐述时序建模机理和节省原则（ｐａｒｓｉｍｏｎｇｐｒｉｎｉｃｉｐｌｅ）；然后介绍时序谱与参数估计方法；最后讨论时序模型的阶数选择问题。     

上行MIMO-OFDMA系统的频偏和信道联合估计算法

针对上行多输入多输出－正交频分多址(MIMO-OFDMA)系统, 提出了一种基于粒子滤波的信道响应和载波频偏联合估计算法. 首先对信道响应和载波频偏分别采用自回归(AR)和正则化自回归(GAR)模型进行建模, 然后利用Rao-Blackwellization理论降低粒子滤波算法的计算复杂度, 载波频偏通过粒子滤波算法进行估计, 而信道冲激响应则通过卡尔曼滤波更新获得. 仿真结果表明, 提出的改进算法可以获得比传统粒子滤波算法更低的误块率性能, 而算法的复杂度仅略有提高.     

同频混合信号参数联合最大似然递归估计

为提高成对载波多址(PCMA)模式下参数估计精度,简化实现流程,提出一种混合信号条件下频偏、相偏、信道联合估计算法。该算法基于最大似然准则,利用数据辅助技术,推导出联合参数估计显性表达式,并给出递归求解方法。对该算法估计性能进行的定量分析表明,估计性能逼近混合信号条件下克拉美罗界(Cramer-Rao bound),能适应频率选择性信道。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

OFDM系统中新的同步与信道联合估计算法

提出了一种新的基于判决反馈的OFDM同步与信道联合跟踪算法。该算法提取出信道估计结果中包含的同步信息用于实现同步估计,并利用同步估计结果对信道估计结果进行修正,使其尽量逼近真实信道。仿真结果表明该算法在信噪比较大时可以获得较高的估计性能,具有计算量小和实现简单的优点。适当增加块长具有更强的抑制噪声的能力,但却减弱了信道的时变跟踪能力,因此块长的选择必须权衡考虑。     

多正弦窗谱估计应用于振动信号频谱分析

为了保证振动信号频谱分析在确保分辨力时具有良好的方差性能,引入多正弦窗,结合Thomson提出的多窗算法,进行了多正弦窗谱估计算法的理论分析与基于实测汽轮机振动信号的频谱分析效果仿真,分析了算法的分辨力与方差性能,并讨论了正弦窗口数对算法性能的影响.仿真结果表明多正弦窗谱估算法可在谱分辨力和方差性能间取得较好均衡,适合于振动信号频谱分析,性能优于传统的周期图及其各种改进算法.