多径衰落信道MPSK信号超指数迭代盲解调算法

为了提高多径衰落信道下的盲解调性能,提出了一种结构简单的MPSK信号盲解调算法。首先利用超指数迭代分数间隔盲均衡器实现联合定时同步与均衡,然后对均衡器输出信号进行非线性变换实现载波频偏的估计,最后利用二阶数字判决锁相环跟踪相位变化纠正剩余频偏和相偏。仿真结果表明,在多径衰落信道条件下,与现有算法相比,基于超指数迭代分数间隔盲均衡器的盲解调算法实现简单,误码率低,而且具有收敛速度快、性能稳定等优点。     

频率选择信道下的空时分组码盲识别

在单接收天线下,针对频率选择性衰落信道下空时分组码（STBC）的盲识别问题,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov(K-S)检测的有效算法。该算法以经验累积分布函数作为特征函数,通过K-S检测经验累积分布函数之间的距离,达到识别空时分组码的目的。在不同调制方式、采样因子和置信区间的条件下分别对算法进行仿真并讨论其性能,结果表明,该算法性能较好,在信噪比大于6 dB时可达到90%以上的正确识别概率,在非合作通信方面具有一定的实用价值。     

JTIDS信号宽带接收方法及其FPGA实现

为了实现对联合战术信息分发系统(JTIDS)信号的宽带接收,设计了一种基于多相滤波器的信道化接收方法。该方法通过对JTIDS的模拟信道和数字信道进行合理划分,将宽带接收转化为多个窄带接收,然后再结合多相滤波器进行跳频频点检测,以实现全概率的JTIDS信号宽带接收。给出了此信道化接收模型的现场可编程门阵列(FPGA)实现方案,并对仿真和硬件测试结果进行对比分析。仿真与FPGA测试结果表明,该接收模型可以精确实时地接收JTIDS宽带信号。     

基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计

鉴于超宽带（UWB）信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足,研究了 基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条 件和字典中最优原子选择方式的不同,设置迭代终止阈值和阶段转换阈值,通过可变步长的 增大逐步逼近稀疏度,实现精确重建。仿真结果表明,相同条件下,基于此思想经过改进算 法可有效用于解决实际UWB信道估计,较改进前算法估计性能相当,是一种具有应用价值的 盲稀疏度重构方法。     

相关瑞利衰落信道下空时分组编码性能分析

目前对空时编码的研究大都是基于信道是独立的假设下进行的,然而在实际系统中独立性假设是不成立的。基于此,研究了信道的相关性对空时编码性能的影响。计算机仿真结果表明：由于衰落信道的相关性,系统性能有所下降,且系统性能关于相关系数存在“地板效应”,即相关系数小于某一数值时,对系统性能的影响较小;当大于此值时,系统性能就会急剧下降。     

频率选择性慢衰落信道下的快速频率估计

给出了在频率选择性慢衰落信道下适用于突发传输的两种快速频偏估计算法。针对慢衰落选择性信道下的频率估计问题，两种算法均给出了一个简单的闭式解，且算法实现无需任何信道幅度信息。第一种算法要求用于频率估计的训练序列的自相关矩阵具有对角特性，第二种算法使用周期的训练序列，两种算法所需的运算量大大低于最大似然估计算法。仿真结果显示，在较高信噪比下两种算法均具有较好的估计性能。     

一种快速时变自适应信道估计盲方法

提出了一种新的信道估计最小均方(LMS)盲方法--时变步长理想加权判决信道估计盲方法.该方法通过对常规LMS算法进行改进,实现自适应跟踪信道特征变化;同时利用接收机判决误差信息函数作为权系数的理想加权判决,从而解决了常规LMS盲方法收敛速度慢、信道估计性能不高的缺点.仿真证明,对于不同的多普勒频移、时延扩展以及时间,该方法均表现出了比常规LMS方法更优的性能.同时,该方法还可用于航天、雷达等领域估计其他特征参数.     

未知衰落信道中MPSK信号的非数据辅助载波频率估计方法

未知衰落信道中的MPSK信号的非数据辅助载波频率估计是通信参数估计中的复杂问 题,目前尚缺乏有效的针对性研究成果。针对该问题,提出采用先补偿信道影响,再去调制 , 然后进行非衰落信道单频信号频率估计的方法。该方法比进行频率和信道冲激响应联合估计 的方法简洁和高效,而且解决了联合估计中难以有效去调制的问题。通过和非衰落信道的频 率估计结果对比,表明其估计性能的下降小于3dB,能很好地满足应用需要。     

一种准静态平坦衰落信道下空时编码设计的新方法

空时码在准静态平坦瑞利衰落信道下的设计准则被广泛采用的是秩准则和行列式准则,但这些准则并不是很紧的。为此,提出了准静态平坦瑞利衰落信道下一种新的更紧的设计准则,采用这种准则还大大降低了穷举搜索空时好码的复杂度,仿真结果表明,搜索得到的空时好码性能优于现有的其它好码。     

一种基于经验模态分解的信噪比盲估计新算法

为了增强未知样式信号的信噪比估计性能,提出了一种基于经验模态分解（EMD） 的信号信噪比估计新算法,通过固有模态函数（IMF）分量平均周期判断信号与噪声界限。 给出了经验模态分解估计法的工作原理和流程图,分析了经验模态分解估计法的性能。仿真 结果表明,与信号空间分解法一样,经验模态分解估计法能够实现盲信号信噪比估计,后者 估计均方误差比前者要小,在0 dB信噪比下均方误差不超过0.3 dB。     

基于数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计

为在载波频率精确恢复前提高多进制数字相位调制（MPSK）信号在低信噪比下的估计精度,提出了一种数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计算法。算法在符号定时恢复和帧同步后提取同步段符号,相关运算后在频域进行信噪比估计。仿真结果表明,算法估计均值无偏,不受载波频率误差的影响,在符号长度为512、信噪比为-10 dB时,均方误差与克拉美罗界只有0.15 dB的偏差,特别适合于接收信号包含载波频率误差且要求低信噪比下具有较高信噪比估计性能的应用。     

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。     

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。     

基于平行因子分解的大规模MIMO盲信道估计

针对单小区大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统上行链路,提出了一种基于平行因子（Parallel Factor,PARAFAC）模型的信道估计方法。在基站端,将接收信号构造成PARAFAC模型,利用大规模MIMO系统中信道的渐近正交的性质,提出了一种基于约束二线性迭代最小二乘算法(Constrained Blinear Alternating Least Squares,CBALS),从而实现了盲信道估计。理论分析及仿真结果表明,所提方法与传统最小二乘方法相比,不仅提高了频带利用率而且具有更高的估计精度;与已有的二线性交替最小二乘方法(BALS)相比,所提算法有更快的收敛速度。     

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。     

高空平台站空地链路信道建模与QualNet仿真

高空平台站通信是实现中继通信的重要手段,其受大气效应及多径效应制约严重,但网络仿真器中缺少针对高空平台通信系统的准确信道模型,无法进行有效的仿真分析。为此,从分析ITU-R模型与Ricean模型出发,在此基础上改进QualNet仿真器内置的信道模型,使之基本实现对真实空地链路信道的近似模拟,将该信道模型应用于网络仿真中,并分析信道特性对空地链路性能的影响。最后,搭建了基于QualNet的半实物仿真平台,进一步增强了空地链路仿真的准确性和合理性。该信道模型及仿真平台对高空平台站通信系统的参数设计、性能分析具有重要意义。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率,但低信噪比下估计性能不佳。针对此问题,提出了修正Kay算法。首先基于最大似然估计准则,推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数,进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵。实验结果表明,修正算法能够有效估计正弦波信号频率,与Kay算法相比,抗噪性更强。     

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。