基于最大似然估计的分集信号中频合成方法

为了降低分集信号合成时输入信号的信噪比要求,提出了一种分集信号的中频合成方法 。该方法利用最大似然估计和迭代算法,通过计算输出合成信号和输入分集信号的相关值获 得合成权值,在中频实现信号合成。仿真和实验结果表明,该方法放宽了输入信号信噪比要 高于解调捕获门限这一要求,能自动实现最大合成增益。     

低信噪比环境下短扩频码捕获性能的改善

介绍了低信噪比环境下基于FFT的扩频码捕获技术,提出了在相同累加段数情况下提高性能的方案。作为提高相干增益的两种方式,相干累加和非相干累加各有优缺点,在一定的数据长度内合理地设计累加方式对提高捕获性能大有帮助。基于两种累加方式的性能介绍了一种两路非相干积分的累加方式。对于GPS信号,在低信噪比的环境下的仿真证明,在一定长度下优化后的累加方式相比非相干累加和普通混合累加方式能够得到更好的捕获效果(更高的检测概率)。     

一种基于平均周期图的频域信噪比估计算法

在信噪比估计算法中,频域估计法是一种经典算法。为了降低算法复杂度并在低信噪比条件下准确估计,在频域估计法的基础上,结合平均周期图的思想,通过分段运算、累加合并的方法,给出一种改进的频域信噪比估计法。仿真结果表明,在实际信噪比为\[-16 dB,-6 dB\]时,估计均方误差不超过0.4 dB;通过与最大似然法仿真对比可知,该算法不受多普勒频移影响,应用范围更广。同时,该算法运算量少,复杂度低,易于在工程中实现。     

400MHz高速数据采集系统的设计与实现

介绍了一种用ECL逻辑和TTL逻辑器件构成的高速数据采集系统，采样频率为400MHz。系统实现简单，工作稳定。对系统进行的性能测试表明其有效位数为6位以上，满足实际应用的需要，适用于高速数字信号处理领域。     

Blockchain for tracking serial numbers in money exchanges

Money exchange is one of the most common day‐to‐day activities performed by humans in the daily market. This paper presents an approach to money tracking through a blockchain. The proposed approach consists of three main components: serial number localization, serial number recognition, and a blockchain to store all transactions and ownership transfers. The approach was tested with a total of 110 banknotes of different currency types and achieved an average accuracy of 91.17%. We conducted a user study in real‐time with 21 users, and the mean accuracy across all users was 86.42%. Each user gave us feedback on the proposed approach, and most of them welcomed the idea.     

相关信噪比对天线组阵相位估计性能的影响

传统天线组阵理论为了简化分析，均假设反正切相位鉴别器是一种最大似然估计器，其估计方差能够达到克拉美-罗下界。然而当相关信噪比在中等值以下时，这一假设条件不再适用。为此，分析了相关信噪比对相位估计性能的影响。针对传统天线组阵合成性能分析方法在描述低相关信噪比条件下相位估计性能方面存在的问题，通过引入修正因子，得到了相位估计方差的理论公式，实现了对低相关信噪比条件下相位估计性能的准确描述。     

距离选通水下激光成像技术研究

水下激光成像在海洋目标的观测和识别方面具有重要的作用,相比传统的声纳的手段,激光成像在图像的直观性、分辨率和可视性方面具有显著的优势,文中介绍了距离选通技术的工作原理,并分析了水下激光成像设备关键器件的选择和国内外发展现状,对促进我国水下激光光电成像技术的发展具有重要的意义。     

VHF/UHF无线高速数据传输中的级联编码

介绍了在VHF/UHF无线通信系统中进行高速数据传输时 ,采用RS码与卷积码的级联码对传输的数据纠错编码以及对提高数据传输可靠性的影响 ,并在加性高斯白噪声信道环境下对能够达到的误码性能进行了仿真分析。     

基于曲线拟合的信噪比估计校正方法

介绍了QPSK调制的DSSS接收机中基于矩估计的信噪比估计算法,以及在FPGA上实现该算法的关键技术.由于实现误差超出期望,运用了基于曲线拟合的校正方案.以估计幅度值和幅度差值作为自变量和因变量,运用曲线拟合工具获得信噪比估计值应有的修正误差.依据该修正值调整测试值,可使信噪比估计性能大幅提升.最后通过实测证明了校正算法的性能.     

用于APSK和QAM信号信噪比估计的改进分段数据拟合算法

为提高幅相键控(APSK)信号和正交调幅(QAM)信号信噪比估计范围和精度,提出了一种改进的信号信噪比估计算法。算法首先计算接收信号平方的均值和绝对值的均值之比,然后根据星座图特征,利用多项式拟合该比值与信噪比的关系。在拟合过程中,对信噪比区间进行分段拟合来提高各段拟合精度,并用蒙特卡洛仿真经验值修正算法的固有偏差,从而得到信噪比的近似无偏估计。仿真结果表明,当信噪比估计区间为-5~20 dB且数据长度合适时,16APSK和32APSK信号信噪比估计偏差均值小于0.5 dB,标准差小于2 dB;该算法对16QAM和32QAM信号信噪比估计的标准差小于传统数据拟合算法。该算法运算复杂度较低,便于实时应用和硬件实现,对恒模和非恒模信号均能实现信噪比宽范围精确盲估计。