一种适用于16QAM的自适应阈值载波锁定检测算法

为避免传统16阶正交幅度调制（16-Quardrature Amplitude Modulation，16QAM）载波锁定指示锁定阈值受输入信号电平的影响，提出了一种基于归一化信号高阶矩的16QAM载波锁定检测算法。针对传统基于固定阈值的检测算法在数据不满足均匀分布时失效的情况，提出了一种基于输入数据统计特性的自适应阈值载波锁定检测算法。实验结果和工程应用结果表明，所提出的自适应门限能更好地适应不同数据下的载波锁定检测。该方法已经在某卫星对接试验中得到了应用验证，取得了满意的效果。     

基于多重累积相关的LFM脉冲信号实时检测算法

针对线性调频（LFM）脉冲信号的实时检测问题,提出了一种基于多重累积相关的检测算法 。该 算法根据信号与噪声具有不同的统计特性,利用LFM信号的累积相关高于噪声的累积相关的 原理实现LFM脉冲信号的检测。通过二次累积改善累积相关输出的信噪比,实现对多分 量微弱LFM脉冲信号的有效检测。该算法复杂度低,可以通过递推运算减小运算量,便于 实时处理。仿真实验结果验证了算法的有效性。     

一种提高恶劣环境中电台话音质量的方法

针对恶劣环境中电台话音质量差这一难题,提出了一种有效的解决方法。首先在最小值控制的递归平均Ⅱ型（MCRA-2）算法基础上,提出了一种改进的MCRA-2算法。该算法采用自适应平滑参数和双检测门限,能有效减小音乐噪声,提高噪声估计准确性;然后将该噪声估计算法与对数最小均方误差估计器相结合,实现话音降噪,提高恶劣环境下电台话音质量;最后利用噪声估计结果和降噪后的话音信号,采用信噪比判决算法,自适应估计静噪门限,实现自适应静噪,进一步提高话音舒适度。实验表明,采用该方法的电台在大噪声、强干扰等恶劣环境中使用时,能明显改善话音质量,有效减轻收听者听觉疲劳。     

基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法

针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题，提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图，与噪声对应的灰度图比较差异，再将两类图像放入卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自行训练提取特征，解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短，将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大；若块长过长会导致检测延迟较大。为此，采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量，自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比，仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。     

一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法

针对脉冲噪声下恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)失败的问题,通过分析脉冲噪声的影响,提出了一种基于最小均方（Least Mean Square,LMS）准则的对数型恒模算法（Logarithmic-type CMA,LT-CMA）。LT-CMA利用对数函数的非线性变换特性自适应地抑制强脉冲噪声对误差函数的影响,并且利用l2-范数进行信号归一化处理以增强算法的稳健性。仿真结果表明,所提出的LT-CMA可以适应于高斯噪声环境和脉冲噪声环境;与经典自适应均衡算法相比,在收敛速度和稳健性两方面上,所提出的LT-CMA都有显著的提升。     

低信噪比下突发通信的同步检测

针对低信噪比下突发通信系统的同步检测问题,提出了一种利用接收信号平均信噪比和瞬时信噪比设置动态检测门限的同步方法,实现了信号检测门限的设置与信号脉冲出现时刻噪声能量的自适应匹配,提高了低信噪比下同步检测概率。计算机仿真表明在同步序列长度为63时,信号的有效检测工作信噪比可以降低到-5 dB。该方法适合于低信噪比下运动平台间的突发通信系统。     

一种适用于超宽带脉冲信号检测的改进CUSUM算法

将最快检测技术应用于超宽带脉冲信号检测中,具体采用改进的CUSUM(Cumulative Sum )算法来检测 超宽带脉冲信号。首先分析了经过多径信道衰减后的超宽带脉冲信号概率分布特性,进一步 提出了适用于超宽带脉冲信号检测的改进CUSUM算法。理论分析和仿真证明了所提改进 算法性能优越且实现复杂度低。该算法克服了块检测算法的信噪比门限效应,且具有最优的 检测延迟性能,相同虚警限制下其检测性能明显优于能量检测算法。     

一种改进的基于EMD分解的超宽带信号消噪算法

针对低信噪比超宽带信号的消噪问题，提出一种改进的基于经验模式分解（EMD）的 消噪算法。该算法首先对含噪信号进行EMD分解，得到多个固有模态函数（IMF）分量，然后 选取高阶IMF重构原信号，达到消噪的目的。针对对UWB信号的IMF重构过程中阶数阈值难以 确定的问题，通过数值仿真的方法，得到信号分量和噪声分量在不同阶IMF上的能量分布特 性；在对所得特性进行分析的基础上，设计了一种数据自适应的阶数阈值选取算法，解决了 EMD消噪中的阶数阈值选取问题。仿真结果表明，EMD消噪算法能够在较低信噪比下提供平均 10 dB的信噪比增益，可以有效地对超宽带信号进行消噪。     

基于相关算法的脉冲信号检测性能分析

低信噪比信号检测一直都是侦察领域关注的课题。为此,提出了基于相关算法的脉冲信号检测方法,介绍了相关算法检测原理,用统计分析方法确定了理论最佳检测门限,并对相关检测性能进行了仿真分析,在低信噪比条件下完成了信号到达时刻和脉冲宽度的估计。     

用于非合作信号噪底估计的改进自回归算法

非合作接收中由于信道或接收机模拟器件的影响可能导致接收信号功率谱存在噪声基底不平坦现象，为便于划定检测门限需要先估计噪声基底再对原始功率谱进行修正。传统的非线性自回归滑动滤波算法采用固定阈值，仅适用于窄带单信号的噪底估计。改进算法通过增加调节系数实现对阈值的动态调节，并根据功率谱特征计算初始阈值和调节系数，提高了原算法的适应范围和工程实用性。仿真结果表明，改进算法对不同种类的信号具有普适性，能解决原算法无法适应的宽带多信号噪底估计。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题,提出了一种跨信道可重构的信道化方法。首先经过均匀滤波器组粗滤波,再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制,对粗滤波信号进行跨信道判决,之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计,从而恢复出原始信号。与传统的数字信道化方法相比,该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决,对跨信道信号的重构准确率高于98.3%,实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

改进高阶Vanderpol振子在微弱信号检测中的应用

在高精度的微弱光电信号检测系统中，存在信号被强噪声湮没的情况。针对这一问题，提出了一种基于改进高阶Vanderpol振子的微弱正弦信号定量检测方法。该方法利用改进高阶广义Vanderpol系统的高灵敏度与强抗噪性的特点提高了微弱信号检测的可靠性，再结合Lyapunov指数定量检测和90°移相补偿来实现混沌系统状态的量化判断和待测信号参数的高精度提取。仿真结果表明改进的Vanderpol振子比传统Vanderpol振子运算速度更快。与传统Duffing振子相比，在5%幅值检测误差范围内，改进的高阶广义Vanderpol系统可多获得37 dB的信噪比增益和60 dB的检测门限增益；与基于相轨迹突变定性检测待测信号幅相法相比，90°移相补偿幅相定量检测法在信噪比降低时其检测相对误差仍可控制在2%以内。改进算法实现了微弱正弦信号的高灵敏度和高精度的幅相检测。     

船载外测数据的实时检择方法

分析了航天测量船的任务特点和船载外测数据的野值特性,研究实时处理船载外测数据野值的检择方法。通过两套设备的外测数据信息横向比对消除船摇对数据检择的影响,建立了自适应权值和阈值的模型,给出了基于坐标转换和加权融合的分步式船载外测数据实时检择方法。实例数据验证结果表明所提方法可以实时有效地解决外测预处理阶段的野值检择问题。