一种新的微弱信号相关检测方法

阐述了微弱信号检测的锁定放大，数字式平均、相关检测技术的基本原理，归纳三种检测方法的特点，然后结合相关检测性能要求，给出了一种改善频率估计误差和幅度估计误差的方法。通过仿真实验结果验证了该方法的可行性。     

一种ADS-B报头互相关检测方法

广播式自动相关监视（ADS-B）报头检测方法的优劣直接决定着接收机的性能。为了解决脉冲匹配检测方法受脉冲能量影响较大的不足,提出了一种基带归一化的互相关报头检测方法。首先将基带信号根据动态门限进行归一化,然后将其与标准报头作互相关,最后通过相关峰检测来判定信号的存在和到达时间。与主流基于脉冲位置和上升沿的检测方法相比,该方法隐含地利用了脉冲位置、上升沿、下降沿、脉冲宽度、非脉冲区等多个信息用于检测报头,且无需进行下行格式（DF）认证。仿真结果表明：该方法在信噪比大于2 dB时检测性能略优,在信噪比小于2 dB时检测性能与主流检测方法相差1 dB。在实际接收实验中,以该方法为基础的信号接收效果良好,在视距内可以形成稳定连续的航迹,证明了该方法的实用性。     

一种异步发射信号的MIMO差分检测方法

提出了一种异步发射信号的MIMO系统模型：在V-BLAST 系统各发射天线对应的数据流中人为添加时延,使得各发射天线的信号异步 发射、异步到达接收机。基于该系统模型,提出了一种差分检测方法,解决了传 统V-BLAST方法无法进行差分检测以及无法实现单天线检测的难题。仿真结果显示,该算法 在不同的相对时延情况下的误码率性能不同。     

改进的高阶过零检测算法及其在检测中的应用

利用地震动脚步信号曲线比较光滑而环境噪声曲线毛刺比较多的特性,提出了一种新的高阶过零检测方法,即动态区间高阶过零检测方法。该方法是根据高阶过零检测方法改进而成的,用于地震动微弱脚步信号检测。通过试验仿真分析结果可以看出,该方法简单直观,运算量小,可以提高检测性能。     

微弱信号多站时差协同检测技术

针对现有时差相关检测方法难以有效检测微弱信号的现状,为提升现有检测系统对微弱信号的检测性能，提出了一种针对微弱信号的多站时差协同检测技术。通过在空间域内将多组时差站的相关结果积累，然后搜索二维网格中的最大值得到检验统计量。分析了检验统计量的概率分布，明确检验统计量在纯噪声条件下服从极值I型分布，依据奈威-皮尔逊（Neyman-Pearson）准则得到了检测门限。蒙特卡洛仿真结果表明，相同条件下，该方法比传统的相关检测的处理增益高约10lgK dB（K为时差线数目）     

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。     

OFDM系统的对数似然比最大化盲频偏估计算法

为了消除短波OFDM通信中的频率偏移问题,对差分OFDM信号进行了分析,并对最大 后验概率（MAP）译码的性质进行了研究,提出了一种似然比最大化的迭代盲频偏估计 算法。由于该算法充分利用了软译码得到的似然比信息,因此可以实现最优信号检测。计算 机仿真证明了该算法的有效性。进行了短波OFDM信号通信实验,得到了实测数据。实测数据 检测结果表明,该算法的误码率性能随着迭代次数的增加而提高,且一发两收系统性能要比 单发单收系统性能至少提高2 dB。     

基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测

超宽带（Ultra Wideband,UWB）信号检测对实现超宽带定位具有重要意义。针对低信噪比下直扩超宽带信号（Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB）功率谱密度极低，难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测算法。在介绍直扩超宽带的信号模型的基础上，提出了改进循环平稳特征检测方法，分析了二元假设两种情形下灰度图的差异，利用这种差异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，进而利用训练好的网络进行检测。为更高效检测出信号，采用分阶段检测，即第一阶段先进行能量检测，若未检测到，则进入第二阶段改进循环平稳特征检测。仿真结果表明，在信噪比小于-8 dB时，所提方法的检测性能明显优于传统的循环平稳特征检测。     

MIMO系统中基于信号可靠性判定的OSIC检测

排序串行干扰消除（Ordered Successive Interference Cancellation，OSIC）是多输入多输出无线通信系统中一种重要的信号检测技术。为了降低该算法的计算复杂度，首先提出了基于信号可靠性判决的排序串行干扰消除算法，根据所设计的信号可靠性判决（Signal Reliability Decision，SRD）结构的判决结果选择不同的方法消除信号间的干扰。为了进一步提升SRD-OSIC算法的检测性能，提出了局部最优（Local Optimized,LO）的LO-SRD-OSIC算法。仿真结果表明，SRD-OSIC算法仅需要传统OSIC算法一半的复杂度就能获得相近的误码率性能。不仅如此，当LO-SRD-OSIC算法与SRD-OSIC算法的计算复杂度相同时,LO-SRD-OSIC算法可以获得额外3 dB的误码率性能增益。     

一种新璎放射线检测装置

本文介绍了一种新型放射线检测装置，该装置由直流电源，信号产生，信号放大，信号显示四部分组成。将待测物体置于信号产生装置中的一对铜板之间．利用放射线能使被照射的物质发生电茸的基本性质，即可检测待测物体放射线的强弱。实验结果袁明该装置实验方法简单，形象直观。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。     

一种针对直扩系统的高效干扰方案

扫频干扰是针对直扩系统的一种常用干扰手段,但传统扫频干扰对频率信息未加利用 ,存在干扰效率低下的问题,为此提出了一种基于载频估计的区间扫频干扰方法,通过接收 机对直扩信号进行载频估计,干扰机利用估计的载频确定干扰区间,并在其中进行扫频干扰 。通过分析及仿真验证,证明了这种方法减小了扫频范围,相比传统的扫频干扰能够有效 提高干扰效率,同时相比单/多音等形式的干扰降低了对载频估计的要求。     

脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法

脉冲超宽带测控新体制可有效提高测控系统的安全性能,且具有潜在的高精度测距能力。为了实现其高精度测距功能,提出了一种基于延迟锁定环路的脉冲超宽带测控信号时延精密跟踪方法。该方法在传统伪码跟踪环的基础上进行改进,利用基于非相干积分的非线性反馈环路对接收信号的脉冲相位进行精密跟踪。理论分析和仿真结果表明,该延迟锁定环路可以完成对脉冲超宽带测控信号的时延精密跟踪。与直扩测控信号相比,在相同条件下,脉冲超宽带测控信号的时延跟踪相对误差更大,但由于脉冲宽度很窄,在一定载噪比条件下,其测量精度仍可达厘米量级甚至更高。     

短码、周期长码直扩信号伪码序列盲估计

针对短码、周期长码直扩信号在不同的时延下伪码序列估计问题,提出了一种基于奇异值分解的盲解扩算法。在已知信息码元速率和伪码周期条件的前提下,算法首先把接收到的直扩信号按照一定长度进行分段构成相关矩阵并对此矩阵进行奇异值分解得出信号子空间,然后根据信号子空间和伪码序列的模糊关系,利用求解的模糊酉矩阵和特定约束条件（如m序列）去其模糊性,最终估计出伪码序列。仿真结果表明,该算法不仅解决了在不同的时延下估计伪码序列带来的问题,而且具有稳定性高、在低信噪比条件下有良好的估计性能等优点。     

高动态弱直扩信号的分级捕获算法

针对低信噪比高动态环境下直扩信号经典捕获算法中多普勒频偏估计精度和快速傅里叶变换（FFT）运算量的矛盾,提出了一种基于频偏补偿的两级非相干累加捕获算法。该算法以部分匹配滤波器结合快速傅里叶变换（PMF-FFT）算法为单元,首先利用第一级频偏粗估值对多普勒频偏进行补偿,然后通过调整第二级PMF-FFT中部分匹配滤波器长度并利用滑动平均窗对残余频偏进行精估。理论分析和仿真结果表明,与经典捕获算法相比,该算法在FFT运算点数相同的条件下,可以有效地提高多普勒频偏估计精度,并且在高动态环境下具有更好的检测性能。     

DSSS系统中基于Chirp-Fourier变换的扫频干扰抑制算法

作为货物的"经济国籍",原产地在国际贸易中具有重要作用。原产地规则的制定是各国对外贸易政策的体现,也是各国经济利益的需要。中国加入WTO后,需要履行的承诺之一就是遵守《原产地规则协议》。因此,我们有必要了解中国原产地规则发展的现状,并遵照WTO的要求从多方面加以完善规则,从而有利于我国的贸易和投资得到公正待遇,进一步推动我国外向型经济的发展。     

直接序列扩频信号数字科斯塔斯坏的分析与设计

本文介绍了一种用数字costas环对直接序列扩频信号进行解扩解调的原理,阐述了各部分电路的实现方法,得出的结论对工程设计有一定的参考价值。     

高动态直扩信号快捕设计与FPGA实现

为了解决高动态直扩信号捕获速度与资源消耗的矛盾,分析了部分匹配滤波结合快速傅里叶变换（PMF-FFT）的捕获性能。针对PMF-FFT捕获范围有限且占用硬件资源过多的问题,采用递归折叠匹配滤波器代替常规匹配滤波器的方法大大节省了硬件资源,并行FFT保证了其捕获速度,同时采用扫频方法成倍增加了频偏捕获范围。给出了该方法的FPGA设计结构与实现结果,验证了该方法的有效性。与FFT循环卷积方法相比,在频偏捕获范围一定的前提下,所提方法捕获速度快,占用资源较少,非常适合高动态直扩信号的快速捕获。     

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测。提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力。在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性。在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能。     

一种数字化直接序列扩频信号接收技术

直接序列扩频技术无论在军事通信还是民用通信都有广泛的应用。介绍了一种基于FPGA大规模可编程芯片的数字直接序列扩频接收技术,着重介绍了该数字接收机模型、PN码捕获及PN码同步技术,并且给出了该数字接收机的实际测量结果。