一种新的最小均方误差线性合并算法

针对未编码的多输入多输出系统,将基于训练序列的最小均方误差(MMSE)信道估计算法与最优线性无偏估计结构(BLUE)相结合对已估计的信道参数进行估计.仿真结果表明,使用线性合并的MMSE算法比传统的MMSE算法具有较小的参数估计误差,比使用线性合并的LS算法性能更好.     

一种基于LMS滤波的OFDM系统信道估计方法

提出了一种适用于OFDM系统的最小均方(LMS)滤波的信道估计算法,对发送序列中导频位置的信道响应进行LMS滤波,进一步得出所有子载波上的信道响应。仿真结果表明,该方法同基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法相比,改善了估计的均方误差(MSE)和误码率(BER)性能。     

应用于MC-CDMA系统的块最小均方自适应合并技术

提出了一种使用块最小均方自适应滤波器进行信号合并的方案，适用于多载波码分多址（MC-CDMA）系统。在瑞利慢衰落信道下，只需要少量的训练符号就可以最大限度地消除信道噪声干扰和多址接入干扰。仿真结果表明，在一个满负荷的下行链路中，块最小均方自适应合并的性能接近非自适应的最小均方误差合并（MMSEC）；而在轻负荷（由激活用户数衡量）的情况下，性能优于MMSEC。     

一种新的低复杂度信道估计算法

提出了一种低复杂度的最小线性均方误差（LMMSE）估计算法,该算法依据重叠和非重叠技 术将相关矩阵进行分块。由于该算法采用小的子矩阵而不是整个相关矩阵,尽管性能稍微恶 化但复杂度大大降低。以指数衰落信道模型为例,评价了该算法的均方误差性能,证实了该 算法的有效性。     

宽带8PSK解调高速数传接收机设计

受卫星信道热噪声、多普勒、畸变影响,传统八进制相位键控（8PSK）接收机性能不 佳,速率不高,较少应用于航天测控通信系统。针对这一问题,设计并实现了一种基于FPGA 的航天测控系统宽带8PSK解调高速数传接收机,采用Gardner算法实现时钟恢复,利用基于 最大似然估计的鉴相算法完成载波同步,并用分数间隔的并行恒模均衡算法提高接收性能。 该技术已应用于某接收系统并实现了600 Mb/s 8PSK信号解调,误码率在1×10-3 ～1×10-8之间时,解调损失与理论值不超过2 dB。宽带8PSK解调高速数传接收 机可为我国二代中继系统提供支持。     

基于SVM的信号解调算法

在小样本、低信噪比条件下,同步参数估计会存在较大误差,从而导致信号解调性能的降低。为了解决该问题,将信号解调看成有限长度采样样本的学习问题,并利用支持向量机（SVM）良好的学习性能,在存在同步误差的条件下,通过提高判决端的处理能力来改善系统的接收性能,提出了基于SVM的信号解调算法。在Matlab环境下,对提出算法在精准同步、残存同步误差、高斯白噪声和高斯色噪声等情况进行了计算机仿真,结果表明,相比于匹配滤波器算法,基于SVM的信号解调算法能较好地克服定时误差和相位误差以及色噪声对解调性能的影响。     

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。     

基于低峰均比最优导频序列的MIMO-OFDM信道估计

信道估计是多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统接收机进行信号相干解调的关键。针对最优导频序列（OPS）在进行信道估计时存在峰均比（PAPR）较高这一问题,设计了一种低PAPR的OPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统模型基础上,对MIMO-OFDM系统的OPS进行了设计,并利用部分传输序列（PTS）思想设计出低峰均比最优导频序列（EOPS）;将设计的EOPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对复杂度较高的步骤进行了算法简化,在此基础上分别对各发射天线上信号PAPR的互补累积分布函数（CCDF）和OPS改进前后的均方误差（MSE）、误码率（BER）性能进行了仿真分析。结果表明,分布在多个OFDM符号上的EOPS能够有效降低系统PAPR;同时,与原来的OPS相比,保持了MSE和BER的最优性能。     

SC-FDE系统隐形训练序列信道估计算法

实现低误码率无保护间隔的数据传输可有效降低信息冗余度,对节省系统带宽和 提高数据率意义重大。将隐形训练序列直接加入传输数据中消 除保护间隔,推导循环相关信道估计算法后再进行剪贴式的干扰消 除,仿真分析了不同信道估计方法的性能,结果表明本算法可兼顾系统性能和计算复杂度。     

基于隐训练序列的MIMO通信系统信道估计与跟踪

针对MIMO通信系统的信道估计与跟踪问题,提出了一种基于隐训练序列(ITS)的信道估计算法,分析了该算法的均方误差性能,给出了训练序列的优化方案.仿真表明,该算法与传统的最小二乘信道估计算法、预编码隐训练序列算法相比,具有估计精度高、计算量低、易于优化训练序列等特点,且算法不受接收端存在直流偏移的影响,其自适应结构能够很好地实现对快时变通信信道的跟踪,对解决电子战中快时变通信信道的捕获和跟踪问题具有一定的指导意义和应用价值.     

AWGN信道中基于时频分布的超窄带解调算法

针对脉冲位置相位翻转键控（Pulse Position Phase Reversal Keying,3PRK）调制的解调 问题,基于时频分析方法,对3PRK信号的伪魏格纳-威利（PWVD）分布特 性进行了详细分析,建立了3PRK调制信号相位突变与PWVD分布幅度的关系模型,利用该模型 提出了一种新的基于PWVD分布的3PRK调制解调算法,并对该解调算法性能进行了仿真分析。 仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种基于AD6620的中频数字解调方案

AD6 6 2 0是美国AD公司推出的功能强大的数字下变频信号处理器 ,本文提出了一种基于该芯片设计的中频数字正交解调方案 ,实验结果表明该方案结构简单 ,易于实现 ,且精度高、误差小。     

基于模式识别的短波ALE系统8FSK信号解调

根据美军标MIL-STD-188-141A的规定，8FSK信号的解调是短波自动链路建立(ALE)系统的一项关键技术。通过把图像分割和聚类分析方法应用于8FSK信号的频谱分析，提出了基于模式识别的解调算法。测试结果表明，该算法对白噪声不敏感。     

基于决策树的一种改进算法

首先介绍了ID3算法的基本思想，然后讨论了决策树算法中的难点问题，针对ID3算法中所存在的不足，提出了一种利用优值法的思想来改进信息增益的算法，并且与ID3算法进行了实验对比。实验表明，这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法，使决策效率明显提高。     

一种改进的GMSK相干解调方法

利用Laurent分解方法可以将GMSK（Gaussian Filtered Minimum Shift Keying）信号表示成一系列脉冲幅度调制（Pulse Amplitude Modulation,PAM）信号之和的特性,对基于Laurent分解的GMSK信号次优化相干检测技术进行改进,多加入了一个PAM波形,调整了维特比检测分支度量的计算方法,并在不同相位关联长度下仿真分析了GMSK信号最优化、次优化和改进相干检测算法的误码率性能及实现复杂度。结果表明,与次优化检测算法相比,所提算法在不明显增加解调模块复杂度的情况下提高了解调误码性能。     

FM 解调及AFC算法的VHDL设计实现

根据遥测中频PCM/FM信号的解调原理,介绍了FM解调及 自动频率控制（AFC）设计的理论架构和实现方法,通过理论分析、公式推导和Matlab仿真 等手段证明了方法的正确性,在此基础上完成VHDL程序设计,最后进行了仿真测试和实验验 证。仿真结果和实验结果证明了该实现方法的可行性。     

利用随机共振解调微弱MFSK信号

采用随机共振解调微弱MFSK信号解决了传统解调方法误码率高的问题。 根据大噪声环境下信号能借助噪声能量发生随机共振这一理论,先将微弱MFSK信号通过双稳 态随机共振系统以提高其信噪比,对随机共振系统的输出信号用FFT来区分每段信号的载波 频率,最后依据判决准则解调MFSK信号。当信噪比较高时,可向信号中人为添加白噪 声来使之适用于该解调方法。MATLAB仿真结果表明,该方法能成功解调信噪比最低为 -23 dB的2FSK信号和-25 dB的8FSK信号,而这是传统相干解调方法所无法达到的。     

一种基于Kay瞬时测频的PSK解码方法

在电子侦察中,需要判断截获的雷达信号的调制方式和调制参数。利用Kay瞬时测频结合聚类分析的方法,可检测LFM、FSK和PSK信号。对相位编码信号,利用单脉冲多重相关积累算法从信号中提取相位跳变规律,并在此基础上给出了相位编码序列恢复方法。该处理方法在信噪比较高时,计算速度优于短时傅里叶变换(STFT)等方法。最后,通过计算机仿真显示了该方法具有较好的精度和处理结果。     

一种小波变换下的ADS-B信号增强算法

S模式的广播式自动相关监视技术（Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B）是目前空中交通管制大力推广的技术,但ADS-B信号在远距离传输过程中,由于传输信道的影响,会出现幅度减小和能量衰减等问题,从而导致接收到的微弱ADS-B信号不能正确译码。针对这种情况,提出用小波变换对信号做增强处理的方法,首先改进小波系数,接着确定分解层数,再利用重构指数来选取最优小波基,最后对阈值进行改进,考虑在不同的小波分解尺度上选取不同的阈值。对实际数据进行测试的结果表明,该算法能有效地对ADS-B信号进行增强,对信号强度为-94 dBm的微弱信号也能正确译码,译码准确率明显提高,对空中管理、空间安全等实际应用有一定意义。     

一种基于证据距离的D—S改进算法

针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。