基于周期图和自相关函数的频偏估计方法

提出了一种频差估计的新算法，该算法结合观测序列的周期图和自相关函数进行频率估值。仿真结果表明：对于数据辅助的MPSK信号，信噪比较低时，其估值方差仍接近克拉美劳界，且该算法计算复杂度低，易于实现。     

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。     

基于平均循环周期图方法的Frank编码信号循环谱特征参数估计

针对Frank编码信号非合作条件下参数估计问题,提出了基于平均循环周期图的循环 谱特征参数估计算法。该算法利用信号参数与循环谱特征的联系,通过提取信号的循环谱特 征,实现对其关键参数的估计。分析了算法的计算量,给出了该算法的具体实现步骤,并通 过对信号参数归一化均方根估计误差的仿真计算,分析了噪声环境对参数估计的影响,表明 该算法对Frank编码信号循环谱特征参数估计的有效性。     

修正平均周期图法在通信信号分选识别中的应用

本文针对宽带情况下短波常规信号的分选识别问题，从理论上分析了修正周期图法的可行性，并进行了详细的实验分析，证明了该方法的实用性，这对提高短波通信信号的侦察分析实时性和准确性具有十分重要的意义。     

一种基于矩阵三对角化分解的DOA估计算法

针对DOA（Direction of Arrival）估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题, 根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方 差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩, 然后再对三对角 矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计, 改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性 。     

一种基于脉冲样本序列的PRI周期信号分选算法

针对传统脉冲重复间隔（PRI）分选算法在估计PRI方面存在的不足,提出了一种对PRI周期信号的周期进行准确估计的方法。该方法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本,然后基于这些样本对该雷达脉冲序列的周期进行精确估计,并用估计到的周期值进行脉冲序列抽取从而实现准确分选。相对于传统PRI分选算法,该算法能够在保证周期估计精度的前提下大幅度减少分选过程所需要的时间,从而能够更好地满足信号分选的需求。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

一种基于矩特性的SNR估计方法

提出了一种基于矩特征的信噪比估计算法,并对该算法进行了详细推导.仿真结果表明,该算法在低信噪比条件下也有较好的性能.该算法的计算复杂度低,易于在工程上实现.     

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。     

一种提高雷达系统输出信噪比的方法

在给定雷达的检测概率和虚警概率后，系统输出信噪比直接影响雷达的作用距离。采用距离分段加权技术，可以减小加权引起的信噪比损失，从而提高了雷达的作用距离。给出了泰勒窗函数在距离分段加权中的应用，事实已证明该方法的可行性。     

一种子带分频段信道估计算法

针对当前高速率通信中信道阶数很长导致信道估计和均衡困难的问题,利用子带 滤波器组近似完全重构的特点,提出一种在子带内进行分频段信道估计、在全频带综合信道 参数的估计方法。该方法较全频带信道估计收敛速度快,收敛误差小,能很好适应恶劣的信 道情况。虽然总的计算量大于全频带信道估计,但由于采用并行计算,所以能大大减少运算 时间。仿真试验表明,在重构误差足够小的情况下,子带数目越多,收敛越快,收敛残差比 全频带信道估计小5 dB左右。     

地空衰落信道下JTIDS信号信噪比盲估计

针对地空衰落信道下联合战术信息分发系统（JTIDS）信号信噪比的估计问题,提出了一种适用于单脉冲和双脉冲时隙结构JTIDS信号的接收信噪比盲估计方法。首先,利用信道实时最大时延粗估计值确定无符号间干扰的数据区间;其次,基于JTIDS信号脉冲时隙结构中静默时间的保护间隔特性估计噪声功率;最后,根据选定区间数据的自相关函数估计接收信号的信号功率,从而估计出接收链路的信噪比。仿真实验结果表明,取单时隙样本长度时,在巡航、起降两种空中平台状态下,提出估计方法在较宽信噪比范围内具有良好的均方误差估计性能,可满足JTIDS系统的信噪比估计需求。     

基于频域块LMS算法的实时虚拟暗室测试方法

针对电磁辐射现场测试被测设备信号和干扰未知的情况,提出了一种基于频域块最小均方算法的实时虚拟暗室测试方法。该方法采用双通道接收机,根据测试通道和背景通道中干扰信号的相关性设计自适应滤波器,在频域对背景通道信号滤波以趋近测试通道中的干扰分量,采用瞬时双通道信号迭代更新滤波器系数,滤波器系数收敛后系统输出中只有被测设备信号。仿真与分析表明,该方法在背景通道有无被测设备信号泄露的情况下都能有效抑制干扰,与基于时域最小均方算法的方法相比,在滤波器长度相同的情况下其计算复杂度更低,适用于实时现场测试。     

低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获算法

针对卫星移动通信低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获提出了一种新的算法即基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。首先,介绍了现有的载波频偏捕获技术,分析其不能适应快变多普勒频偏条件的原因;其次,分析了多普勒变化率对载波频偏捕获的影响,主要考虑一次变化率与二次变化率将严重限制低信噪比情况下对载波频偏估计时非相干累加的有效性;最后,在此基础上,提出了低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获的基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。对算法进行的Matlab仿真结果表明,其具有2~3 dB的改善增益,与最大似然算法相比,在性能仅有0.2 dB损失的情况下运算量大大减少。     

一种修正的矢量奇异值分解DOA估计算法

在均匀线性阵列模型下,特征矢量奇异值分解算法能够对相干信号进行DOA估计, 但相干和不相关信号同时存在时,算法的估计会出现错误。针对这一问题,提出了一种修正 算法（MESVD）,该算法选取经过加权处理的特征向量来构造矩阵,并利用该矩阵进行子空 间估计。理论分析和数值仿真证明：修正后的算法能够正确估计相干、相关和不相 关信号, 估计性能与空间平滑算法（FBSS）相当。     

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。     

基于随机Hough变换的斜率估计多径抑制算法

抑制多径干扰是提高GPS定位精度的关键。针对低载噪比、预相关带宽有限的情况下斜率估计（ELS）的多径抑制技术往往不能正常工作的问题,提出了一种基于能够鲁棒地提取直线斜率的随机Hough变换（RHT）的斜率估计多径抑制算法。该算法主要采用多相关器结构得到多径相关峰的采样值,然后利用RHT得到相关峰两边的斜率,最后结合ELS的基本原理构成具有补偿因子的伪码鉴相器,以达到抑制多径干扰的目的。仿真结果表明,该算法解决了ELS在有限的预相关带宽（4 MHz）和较低载噪比(33 dB-Hz)条件下不能有效提取直线斜率的问题,并且在相同载噪比(44 dB-Hz)条件下,该算法的多径抑制性能也优于ELS算法。