一种新的跳频信号跳速盲估计算法

提出一种全新的跳速估计联合算法,即将数据在相位微商快速傅里叶变换(PDFFT)前期处理的基础上,再进行差分处理,最后利用最小二乘(LS)法进行线性拟合最终估计出跳速。仿真结果表明,该算法计算量远小于传统的短时哈特莱变换、小波变换和魏格纳分布(WVD)系列,略大于短时傅里叶变换;在估计精度上与前3种方法相当却远高于后者,因而该法很适合实时跳频信号分析。     

基于自适应惯性权重粒子群优化的多跳频信号盲源分离

针对跳频通信中多跳频信号的盲源分离问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群的盲源分离算法。该算法将分离信号的负熵作为目标函数,依据迭代前后每个粒子适应度值间差值自适应地调节惯性权重。把适应度值变差的粒子惯性权重设成零,以消除惯性分量不利影响,这样可以减少无效迭代次数,提高收敛速度。应用于盲源分离时,比经典算法分离效果好且克服了激活函数选取难题。实验结果表明该算法用于多跳频信号盲分离时性能稳定且收敛速度快,与经典算法比较优势明显,为智能算法在盲源分离方面的研究提供了一定的参考。     

小波空域相关ICA跳频信号盲分离算法

提出了一种小波变换空域相关的信息极大化独立分量分析（ICA）超分离方法,并将其应用 于 多跳频信号的盲分离和参数估计中。理论分析及仿真结果表明,空域相关的ICA方法相对传 统的ICA方法可较好地用于多跳频混合信号的分离与参数估计,且具有更快的收敛速度、无 需多导信号即可求出解混矩阵、抗噪能力强等优点。     

跳频信号的仿真模拟

本文介绍了跳频信号及跳频信号仿真模拟的原理，提出了具体的实施方案，分析了实施中存在的问题，并给出了相应的解决方法及仿真结果。     

多用户检测中盲自适应算法的研究

多用户检测中的盲目适应算法包括上输出能量（ＭＯＥ）算法、Ｓａｔｏ算法、恒模算法（ＣＭＡ）和约束恒模算法（Ｃ－ＣＭＡ）。本文比较了以上算法和均方误差（ＭＳＥ）算法的收敛性能，仿真表明在保证收敛的条件下，ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法具有收敛速度快、稳态性能好的优点，因此实际系统中可以先脾ＭＯＥ算法，当达到稳态后，转到ＣＭＡ或Ｃ－ＣＭＡ算法上以提高稳态性能，且计算复杂度只有Ｏ（Ｎ）。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号,提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点,利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上,采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明,这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号,且在跳频间隔较小时,依然具有良好的分离效果。     

STFT算法在短波差分跳频信号检测中的应用

结合短波差分跳频(DFH)信号的特点,分析了短波信道的多径、时延和多普勒效应对高速跳 频信号的影响,构建了基于Turbo码的G函数模型,并提出采用短时傅里叶变换(STFT)算法和 最大后验概率（MA P）译码算法相结合的跳检测方法,进行跳频信号的跳检测。仿真结果表明：综合考虑短波 信道影响,采用该方法进行跳频信号检测,信噪比为6.8 dB时,误码率达到10-5, 可实现DFH信号的有效检测。     

一种新的自适应跳频通信系统

结合认知无线电中的频谱感知技术，提出了一种基于射频电磁环境检测改变跳频集的自适应跳频通信系统。该系统通过在发射端检测频谱空洞自适应调整跳频集使系统实时回避被干扰的频点。构建了系统的仿真模型，并在蓝牙、802．11和无绳电话共存的射频环境中对系统性能进行了仿真。结果表明：采用该文提议的技术，基于频谱空洞检测的自适应跳频系统在与802．11和无绳电话冲突时能更可靠有效地工作。这一研究结果对于通信系统共存有重要意义。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

采用分割频带法构造宽间隔跳频序列

为增强对偶频带法的保密性,提出了融入随机特性的宽间隔处理新方法——分割频带法。首先对给定的频带进行均匀划分,分割后各区间频带频点相互对应,然后按照随机跳变优先原则或平均间隔优先原则构造区间频带表,以控制跳变规律,实现各频带间的随机转换。分割频带法继承了对偶频带法的核心思想,不改变原始序列的周期长度。理论分析和Matlab仿真结果表明,分割频带法构造的宽间隔序列性能优越,在不恶化序列汉明相关性的前提下,提升了序列保密性和平衡性,可作为宽间隔处理的有效方法。     

基于奇异值分解的多卫星信号盲检测

针对非合作低信噪比环境下的卫星通信信号检测问题,在信号子空间维数估计的基 础上,提出了一种基于奇异值分解的多卫星信号盲检测方法。该方法充分利用奇异值与特征 值之间的关系,设计检测统计量将多个信号能量集中起来进行考虑,以适应更低的信噪比, 并从理论上对检测性能进行了推导分析。仿真结果表明,该方法简单高效,针对不同的卫星 信号,在虚警概率小于1%、信噪比为-11 dB时,盲检测概率均可达90%以上;同时能够 在低信噪比环境下适应多信号环境,且其计算量相对特征值方法减少了一个数量级,更适合 应用在星载设备上。     

非合作通信下弱突发信号的双重检测算法

在现代无线通信系统中,通常采用突发通信方式来提高系统抗干扰能力。非合作通信条件下,接收信号的信号类型未知和信噪较低导致检测性能较差。为了改善非合作突发信号检测性能,提出了一种结合双滑窗和延时自相关的双重检测算法,先用能量检测法对序列进行粗检,再用延时自相关进行精检。该能量检测算法是在经典双滑窗能量检测基础上,增加了一个对检测序列进行了延时相加的预处理来提高阈值。实验仿真证实了改进后的检测算法在-7 dB信噪比以上都具有很好的检测性能,并且在噪声数据占比高的突发通信中,运行速度是延时自相关检测的好几倍。因此,在非合作通信中算法具有较好的性能和较高的效率。     

基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别

针对线性分组码参数盲识别容错性能差的问题,提出基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别方法。首先对截获矩阵应用迭代列消元法,将其相关列对应各个窗内的转移矩阵中的列向量作为候选校验向量,再根据截获矩阵对偶码空间归一化维数来识别码字长度和同步时刻,最后将对偶码字进行初等行变换识别校验矩阵。仿真结果证明,与以往盲识别方法相比,所提方法容错性能好,适用于各种码率的线性分组码的码字长度、同步时刻和生成多项式识别。     

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。     

利用改进PAST算法的直扩信号PN码盲估计

针对直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用改进的投影逼近子空间(PAST)算法的PN码盲估计方法。该方法利用遗忘因子与收敛速度和精度的相关性构造基于跟踪误差的自适应遗忘因子,实现了收敛精度和收敛速度的同时优化;根据预期最低误码率约束估计精度变化范围确定迭代收敛的门限值,实现了迭代收敛的精确自动判读,消除了算法依赖人工判断收敛的固有限制,提高了算法的实际应用能力。仿真结果进一步验证了算法理论推导的正确性以及实际应用的可行性。     

基于CP分解的MIMO-OFDM系统接收信号盲检测

多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）无线通信系统中接收信号从空间、时间、频率的维度形成多因素的阵列信号,传统的矢量或者矩阵代数的建模方法在处理多因素信号问题上显得不足,无法利用多因素间的关系,而张量分析在解决多维阵列信号处理的问题上具有优势。针对MIMO无线通信系统,结合OFDM技术,研究了张量信号的建模及分解方法,并充分利用张量信号的分解唯一性提高无线接收信号的检测能力。提出了基于CP（CANDECOMP/PARAFAC）张量分解方法对未知信道状态（CSI）的MIMO-OFDM系统进行接收端的张量信号建模和盲检测,并通过仿真分析验证了模型的可行性。仿真结果表明,在接收天线数目大于发送天线数目且各径信道独立情况下,基于CP分解的接收信号盲检测算法在误码率为10-4时,随着接收天线数目增加,信噪比可获得约5 dB的增益。     

一种基于实数编码遗传算法的常模盲均衡

盲均衡可以看作代价函数优化问题。为了改进经典常模算法的性能,研究了利用实数编码遗传算法的常模盲均衡,把均衡器系数向量作为遗传算法的决策变量,采用轮盘赌选择和精英保留策略相结合的混合选择算子、算术交叉算子和非均匀变异方式,经过一系列的遗传操作,搜索到适应度值最高的个体,即均衡器的最优系数。计算机仿真结果证明了算法具有收敛速率快、能够搜索到全局最优解等特点。     

一种基于频移滤波器的混合信号盲恢复算法

针对单天线接收的频谱混叠的混合信号盲恢复问题,在频移滤波器结 构上,提出了一种基于相关函数误差准则的自适应频移滤波信号盲恢复算法。该算法利用滤 波 器输出信号和参考信号以及混合信号与参考信号之间的相关函数误差来调整自适应滤波器输 出权值。分析了该算法的稳态性能。仿真结果表明：在信噪比大于-5 dB的条 件下, 该算法对混合信号分量的恢复相似度达80%以上,并且该算法仅需已知混合信号分量的循环 频率,无需其它先验信息,具有计算量小、敛速度快的优点。     

基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计

针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换（DFT）实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明：在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。