基于循环自相关的正弦调频信号参数估计新方法

为解决现有的正弦调频（SFM）信号参数估计方法运算复杂度高、受信噪比限制等问 题,提出了一种基于循环自相关的SFM信号参数估计新方法。首先分析了SFM信号循环自相关 函数特征,推导了信号调制频率的估计表达式;然后对信号延时相乘以去除其正弦调制特性, 得到单频信号并估计信号载频。最后,利用信号频率调制的周期性,对下变频至零频的信号 进行周期累加以减少噪声影响,通过对累加后的信号进行瞬时频率计算得到调制指数估计值 。仿真表明,信噪比（SNR）大于6 dB时,各参数估计值的均方根误差小于-18 dB 。该算法计算量较小,为同等条件下利用卡森准则（CR）方法的16%,便于工程实现。     

基于谱相关的CBOC信号参数盲估计

针对低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)调制信号的参数盲估计问题,提出了利用谱相关对CBOC信号进行参数估计方法。首先给出了CBOC信号模型,然后根据CBOC信号的数据通道和导频通道之间有良好的正交性特点,详细推导出其谱相关函数可以化简为两个BOC信号谱相关函数的叠加,最后根据CBOC信号循环频率截面的特点进行峰值检索后,实现对伪码速率、载频速率和副载波速率的盲估计。推导结果和计算机仿真分析表明,该方法可以实现在低信噪比下对伪码速率、载频速率和副载波速率的有效估计。     

基于循环谱和高阶累积量的联合模式识别方法

为完全识别当前卫星通信采用的主要调制方式,结合循环谱和高阶累积量两种信号调制识别方法的特点,提出了一种联合识别算法。该算法将循环谱特征加入到高阶累积量识别法中,联合多种特征参数判决构建识别器,首先利用循环谱完成ASK、FSK、PSK信号的类间识别以及FSK信号的类内识别,在此基础上利用高阶累积量方法完成FSK、PSK信号的类内识别。仿真结果表明,该算法能够完全区分卫星通信中主要的调制模式{ASK、2ASK、2FSK、4FSK、BPSK、QPSK},在信噪比高于5 dB时识别率达88%以上。     

基于FFT的循环平稳信号波达方向估计

针对在电子对抗实际应用中，来波信号比较集中的情况，提出一种基于FFT的循环平稳信号DOA估计算法。该算法将FFT引入到Extended Cyclic-MUSIC算法中，预先探索存在信号的空间局部区域，避免了全空间谱峰搜索，提高了波达方向检测效率。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于循环平稳性的OFDM载频同步方法

通过研究利用接收信号的具有的二阶循环平稳性来估计同步信息,不需要数据辅助,实现对载波频偏的估计。提高了频谱利用率。理论分析和仿真结果表明该算法具有良好的性能,估计误差受信噪比的影响比较小。     

一种改进的卫星MPSK通信信号盲载频估计算法

针对第三方侦察中卫星通信信号的载波频率高精度估计问题,提出了一种没有先验知 识条件下的MPSK信号盲载频估计改进算法,推导了MPSK信号四阶循环累积量运算的简化形式 ,并采用循环重叠Welch功率谱粗载频估计和四阶循环累积量精估计的方法完成MPSK信号 的载频估计,大幅降低了运算量。仿真实验证明了所提算法的有效性。     

波形未知信号时频差参数的最大似然估计算法

提出了波形未知确定信号时频差参数估计的最大似然算法,得出利用互模糊函数可以实现此 种信号条件下时频差参数最大似然估计的结论,推导出了闭合形式的克拉美罗下界并对比了 不同信号模型下的参数估计精度。仿真实验结果表明了估计算法和性能分析的正确性。     

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码（LFM- PRBC）信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换（FRFT）进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于平滑RAT的多相码信号参数估计

针对Radon-ambiguity变换（RAT）在估计多相码信号（Frank码、P1、P2、P3、P4码）调制参数时受噪声影响严重的问题,提出了基于平滑Radon变换的多相码信号参数估计方法。首先理论上分析了噪声影响多相码信号RAT估计性能的原因,进而通过二次平滑估计出信号RAT的噪声基底包络,最后在去除噪声基底的RAT平面中完成多相码信号调制参数的估计。仿真实验表明,该方法调频率和码元宽度估计的信噪比门限相比传统RAT方法分别降低了1 dB和4 dB。     

基于时频分布迭代的跳频信号参数估计

提出了一种基于时频分布迭代的跳频信号参数估计新算法，利用时频平面最大值， 通过计算跳频信号与最优原子时频分布的残差逐次迭代获取匹配于跳频信号分量的时频参数 ，进而实现跳频信号参数估计。理论分析和仿真结果表明，与基于匹配追踪和粒子群优化的 跳频信号参数估计相比，基于时频分布迭代的参数估计算法在保证算法精度的情况下，有效 地降低了算法的计算复杂度，为跳频信号盲接收的实时实现提供了一种新方法。     

强干扰下跳频信号的参数估计

针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,考虑存在强干扰的情况下,提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。对于跳周期估计,在短时傅里叶变换（STFT）时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心,再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期;对于跳时估计,采用跳频带宽的部分接收避开强干扰,构造含有跳变信息的参考信号,通过参考信号采用最大似然(ML)方法得到跳时的精确估计。仿真实验表明,算法运算复杂度低,跳频定位精度高,在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。     

基于旋转不变技术实现多用户交织OFDM频偏估计

本文提出一种针对多用户交织OFDM载频偏移估计的算法。首先介绍上行链路中交织OFDM的信号结构,利用其周期性质,形成特定的数据矩阵,利用旋转不变技术(ESPRIT)实现载频偏移估计。这种估计方法不需要利用任何训练序列或导频信号,进一步提高了系统频带利用率,降低了计算复杂度。仿真表明,该估计算法在信噪比大于零的情况下也能获得较好的频偏估计。     

基于提升小波算子的MUSIC法的DOA估计

在低信噪比且不增加接收阵元数目的条件下,提出利用提升小波算子对接收 信号进行预处理,然后用MUSIC法进行谱估计。仿真试验表明该算法有效提高了DOA估计的 分辨率和精度,与传统的基于一代小波域的DOA估计的算法对比,该算法具有复杂度低、收 敛快且精度高的性能,为实时信号的处理提供了支持,在科研和工程实践领域具有一定的 理论价值和应用价值。     

基于权值优化的认知WiMax信号协同识别

传统的正交频分复用（OFDM）系统识别算法只能识别出接收信号是否为基于全球微波互联接入技术（WiMax）的OFDM信号，但无法判断该信号是认知信号，并且在复杂电磁环境下识别正确率低。为此，提出了一种协同识别认知WiMax无线网络OFDM信号的算法。该算法首先利用OFDM信号的循环自相关特性估计信号的有用符号时间，并通过估计各协同感知节点的信噪比对时间参数的估计值进行加权，得到有用符号时间的协同估计值，进而判断接收信号是否为基于WiMax系统的OFDM信号；再通过自私攻击策略，实现对OFDM信号是否是认知WiMax信号的判别，为进一步研究认知WiMax网络节点定位技术奠定了基础。仿真结果表明，与非协同识别算法相比，提出的协同识别算法在多径和低信噪比条件下具有更高的识别率。     

一种新的极高精度的T_IIN频率估计内插算法

针对多普勒条件下接收端复信号的频率估计难的问题，研究了一种基于离散傅里叶变换与迭代频率估计的内插综合算法。区别于经典的内插算法，新算法在迭代频率内插算法基础上充分利用复数快速傅里叶变换结果的实虚部值，并通过最大峰值频谱和相邻两侧谱线以极高精度内插估计出复信号的频率参数。仿真结果分析表明,在二次迭代条件下信噪比为-10 dB时，该算法估计均方根误差仍能逼近克拉美-罗限的1.002 1倍。该算法在同等条件下比经典的Rife、Quinn和IIN算法具有更高的准确性、稳定性和可靠性。     

雷达信号高精度参数估计及其DSP实现

研究了单脉冲、线性调频与相位编码雷达信号的调制类型识别与高精度参数估计算法,基于TMS320C6713搭建的硬件平台,完成了两个同时到达信号的高精度参数估计.测试结果表明,该系统能够处理两个同时到达信号,实测双信号处理时间为3 748 905 ns,频率测量误差小于10 kHz,处理速度与参数估计精度都能满足实际需要.     

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。     

拥挤干扰环境下的一种多载波扩频信号接收波束成形方法

针对拥挤干扰环境中的多载波扩频通信系统,提出了一种基于期望信号波达方向估计和干扰功率空间谱分析的波束成形方法。该方法首先利用多载波扩频调制信号的频率分集特性估计期望信号的波达方向,然后利用空间谱分析估计干扰信号的空间功率分布,在此基础上完成波束成形。该方法能够在拥挤强干扰环境下精确估计信号的波达方向,从而保证了干扰信号空间谱估计的有效性。仿真结果表明,即使干扰信号的功率显著强于期望信号,本算法仍然能够精确地估计出期望信号的波达方向,从而保证算法的有效性。