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。     

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。     

LS曲线拟合下的时差估计

针对时差估计（TDE）易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频（LFM）信号以及二进制相移键控（BPSK）信号的互相关（CC）函数表达式,以最小二乘（LS）曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱峰搜索,得到时差的粗估计,然后对CC函数的幅度谱以时差的粗估计为界,根据脉内调制类型,选择相应的一次或二次曲线,进行LS曲线拟合,降低噪声项对信号项的影响,可有效排除伪峰和局部最大,获得时差的精确估计。仿真结果显示,在信噪比大于6 dB时,BPSK信号的时差估计均方根误差接近零。     

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。     

一种新的跳频信号时延估计方法

针对噪声环境下的跳频信号,提出了一种基于稀疏分解的时延估计方法。对跳频信号 采用稀疏分解重构进行了研究,在此基础上,在不同天线下对跳频信号分别进行重构,得到 每跳信号对应的载波频率和时间中心,从而估计出跳频信号的时延。仿真结果表明,在信噪 比大于7 dB时,跳频信号的时延估计误差基本趋近于零,验证了时延估计方法的有效性 。     

基于自相关函数相位的正弦信号频率估计新算法

针对加性高斯白噪声的正弦信号,提出了基于自相关函数相位的频率估计新算法。首先,推导了一种新的自相关函数相位的频率估计式,然后,针对频率估计范围与频率估计精度之间的矛盾问题,提出了一种消除相位模糊的方法。算法分析与仿真结果表明,在信噪比高于6 dB时,估计方差接近克拉美罗下界（CRLB）,与TSA算法相比,在估计性能相同条件下,具有更低的计算量,便于工程实现。     

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。     

新变步长自适应算法及其时延估计性能

针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明：在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。     

低信噪比下互相关时延估计器的FPGA实现

在时延估计算法中,相关法是一种经典的算法。时域互相关法可用来进行整数倍和非整数倍采样周期的时延估计,即使是在极低的信噪比（SNR）条件下,利用较多的数据也能获得准确和稳定的估计结果。为提高时延估计分辨率,给出了一种采用sinc函数对信号进行非整数倍采样周期延时的相关估计算法,通过仿真比较了未插值、两倍插值法和sinc函数延时法的估计精度和计算量,证明sinc函数延时法性能最优。基于现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现的改进型互相关时延估计器能够实现在低信噪比下时延差的准确估计。     

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。     

一种改进的Fitz载波频偏估计方法及其仿真

为了解决低信噪比条件下载波频偏估计中估计范围和估计精度的矛盾,在比较分析 现有经典估计方法的基础上,提出了一种改进的Fitz载波频偏估计方法,利用自相关序列 差 分代替自相关序列相位估计频偏。此方法将频偏估计范围提高到数据速率的一半,同时又保 持了原有Fitz方法的低信噪比门限。通过仿真验证了改进频偏估计方法对大频偏和低信噪比 的适用性。     

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。     

采用局部搜索的二维DOA估计

针对酉旋转不变估计信号参数(Unitary-ESPRIT)算法估计精度较低的问题，提出了一种采用局部搜索实现的非相干信源二维波达方向(2-D DOA)估计方法。该方法首先利用实特征矢量近似值估计导向矩阵,然后利用矩阵Kronecker积性质以及阵列旋转不变特性获得自动配对的角度估计值，降低了2-D DOA初始估计复杂度,实现了对Unitary-ESPRIT算法的改进；接着，采用一维局部搜索法对该初始估计结果进行优化，提高了低信噪比下的2-D DOA估计精度。仿真实验结果表明，相较于传统的Unitary-ESPRIT算法，所提方法在DOA估计精度和成功率上具有明显的优势，特别是在低信噪比以及快拍数较少条件下，因此该方法能够在计算复杂度和估计性能之间取的较好的折中。     

一种新的正弦信号频率和初相估计方法

提出了一种新的正弦信号频率和初相估计方法——频谱遍历法。该方法通过改变理想 正弦信号频谱峰值实现对采样信号频谱峰值的遍历。分析了噪声对信号频谱幅度的影响,并 以此给出了谱线遍历范围的选取准则。先估计频率,采用移频操作达到了良好的频域稳定性 ;再估计相位,避免了相位测量模糊的问题。在信噪比为6 dB、采样点数为1 024 的情况下,频率估计均方根误差约为DFT频率分辨率的0.8%,初相估计均方根误差约为1.5 °。Monte Carlo仿真表明,在达到一定信噪比或采样长度时,该方法的频率估计精度可突 破CR下限,初相估计精度基本达到CR下限。     

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。     

基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计

针对基于频域多重信号分类（MUSIC）的波达方向（DOA）估计方法在有效快拍数较少情况下的不稳定问题，提出了一种基于两次傅里叶变换的时域MUSIC波达方向估计方法。首先，通过傅里叶变换将各阵元接收数据转换为频域数据，并按扫描角度对各阵元数据进行相位补偿；然后，再通过傅里叶变换将补偿后的频域共轭数据转换为时域复解析数据，在时域构建相移后的协方差矩阵；最后利用特征分解求取具有正交特性的噪声子空间，获得扫描方位空间谱，实现对波达方向估计。数值仿真及实测数据处理结果均表明，相比频域MUSIC方法，在一次有效快拍条件下，所提方法可稳定获得具有正交特性的噪声子空间，实现对波达方向估计；稳定性得到了5 dB的改善，背景噪声级和旁瓣级得到了3 dB以上的改善，因此该方法可明显提高目标检测和方位估计性能。     

一种采用刀切法的单通道信源数估计算法

针对现有信源数估计算法不能直接用于单通道接收模型且抑噪能力较差的问题,提出了一种采用刀切法的单通道信源数估计算法。该算法首先通过间隔抽样实现了单通道接收信号多维数的转换,得到矢量化空间;然后采用刀切法将此组空间重构多个协方差矩阵,经酉变换后结果取平均;最后通过循环迭代得到最优信源数。理论分析和仿真结果表明,该算法在白、色噪声环境下能有效抑制噪声,且在低信噪比及采样点较少时能更准确估计信源数,相较于传统的估计算法,显著提高了检测性能。     

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。     

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。     

基于脉冲积累的LFM脉冲调制斜率的ML估计方法

针对以往利用单个LFM脉冲进行调制斜率估计精度不高的问题,提出了先基于脉冲 积累估计脉冲调制波形,再由调制波形估计调制斜率的方法,并且论证了这种方法是最大似 然（ML）的。仿真结果显示,在10个脉冲、信噪比为0 dB的情况下,该方法可使得调制 斜率估计方差达到克拉美-罗限。