一种宽范围高精度的前向载波频偏估计算法

前向载波频偏估计算法的捕获范围和估计精度是一对矛盾.针对这一问题,提出一种低计算复杂度的宽范围高精度前向载波频偏估计算法.算法的基本思想是:首先,利用相邻码元判决点处的相位差粗略估计载波频偏,以便获得宽的捕获范围;然后,利用高时延自相关函数精细估计载波频偏,以便获得高的估计精度.详细描述了算法的数学表达,并对其性能进行了分析.最后的仿真数据证明,该算法对于载波频偏的宽范围高精度估计,确实具有较高的实用价值.     

无线自组织通信中基于前导符号的定时同步

传统的基于自相关的和基于互相关的定时同步算法具有相关峰的旁瓣较宽或对载波频率偏移(carrier frequency offset, CFO)敏感的问题,均无法满足无线自组织通信系统对快速准确的定时同步的需求。针对这一问题,提出了一种新的基于改进互相关的定时同步算法,通过将一个长的相关器拆分为两个较短子相关器的乘积,使度量函数的主峰更加尖锐、次峰更低,理论分析了算法的抗频偏性和计算复杂度。对所提算法和传统互相关算法的蒙特卡罗仿真结果表明，在复杂度相当的前提下,所提算法在检测准确率上具有1.1 dB的性能增益,且对频偏的鲁棒性较好。     

Walsh码软扩频信号降噪算法

针对低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下, Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法将Walsh码软扩频信号分解为有限个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),分界点位置可通过Walsh码软扩频信号和噪声的IMF自相关函数收敛速度的差异进行判断。然后,采用小波软阈值滤波算法处理分界点之前的IMF。最后,利用处理后的低阶IMF和分界点后的IMF重构Walsh码软扩频信号,减少由于降噪造成的信号损失。仿真结果表明,在一定低SNR范围内,降噪算法以较低误码率(bit error rate, BER)实现解调,信号损失较少。     

基于导频符号的MIMO-OFDM系统多频偏估计算法

提出了一种基于导频符号的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统多频偏估计算法.该算法设计了导频符号,并利用设计的导频符号在频域实现多频偏估计.理论分析证明了提出算法适用于低信噪比条件,并推导出了该多频偏估计算法理论上的估计精度.仿真结果验证了提出的算法在低信噪比无线多径信道条件下能够准确估计出各天线间的多个载波频偏.     

基于多项式拟合的OFDM系统符号盲同步算法

提出了一种基于循环前缀的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统定时同步的低复杂度算法。算法利用相关函数的结构性质,可以消除冗余信息,直接针对相关函数的峰值位置进行求解。同时,通过多项式来拟合同步函数,从而在保证得到正确的信道时延估计值的同时有效降低算法时间复杂度。仿真结果证明,本文算法在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下均能保持良好的性能,并且计算所需时间远小于其他基于循环前缀的盲同步算法。     

基于重构信道的组分层空时系统接收天线选择

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.     

面向中频的短码直扩信号数字盲解扩算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号盲解扩问题,现有的方法大多基于矩阵分解理论,抽取主特征向量进行解调进而恢复伪码波形。非合作接收条件下,由于伪码波形未知且信噪比极低,载波频率、相位信息往往难以精确估计。考虑非合作接收条件,伪码未同步且含有随机载波频偏,现有方法常对两倍长度的复基带分段相关矩阵进行分解,带来了极大的计算资源消耗,并且存在性能退化等问题。本文提出了一种面向中频的短码DSSS信号数字盲解扩算法,分析了载波残余对伪码波形同步的影响,并通过中频实矩阵分解重构了伪码波形,最后针对含任意载波残余的DSSS二进制相移键控(DSSS-binary phase shifted keying, DSSS-BPSK)信号,设计了完整的从波形到比特的低复杂度盲解调解扩流程。仿真结果表明,所提算法拥有更好的误码率性能以及良好的载波参数鲁棒性。     

一种基于AR模型的大频偏估计算法

给出了一种适用于卫星通信的大频偏估计算法,文中称之为基于AR模型的大频偏估计算法。该算法结合相应的频率跟踪算法能够在低信噪比条件下实现多普勒频移远大于符号速率的信号捕获与跟踪。同时,还给出了该算法的计算机仿真与硬件实现。结果表明,该算法实现复杂度低,频率估计的准确高,适合于一般的非连续相位调制信号。     

面向中频的短码直扩信号数字盲解扩算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号盲解扩问题,现有的方法大多基于矩阵分解理论,抽取主特征向量进行解调进而恢复伪码波形。非合作接收条件下,由于伪码波形未知且信噪比极低,载波频率、相位信息往往难以精确估计。考虑非合作接收条件,伪码未同步且含有随机载波频偏,现有方法常对两倍长度的复基带分段相关矩阵进行分解,带来了极大的计算资源消耗,并且存在性能退化等问题。本文提出了一种面向中频的短码DSSS信号数字盲解扩算法,分析了载波残余对伪码波形同步的影响,并通过中频实矩阵分解重构了伪码波形,最后针对含任意载波残余的DSSS二进制相移键控(DSSS-binary phase shifted keying, DSSS-BPSK)信号,设计了完整的从波形到比特的低复杂度盲解调解扩流程。仿真结果表明,所提算法拥有更好的误码率性能以及良好的载波参数鲁棒性。     

基于频偏补偿的TDS-OFDM系统同步方法

针对TDS-OFDM系统中载波频偏对基于PN序列自相关同步算法的影响,提出采用双滑动窗互相关的时间标尺函数来进行符号同步,利用该函数可以得到很好的相关峰值且不受频率偏移的影响。载波频偏由多径信道下各主要能量径的相关峰值估计得到,该估计算法可以得到较为准确的估计值和较大的估计范围。在典型的城市信道条件下对算法进行了仿真,结果表明：在较大的频偏条件下,本文方法得到了准确的符号同步和较好的频偏估计。     

低信噪比突发信号载波频偏估计算法

快速准确的载波频偏估计在突发信号的相干解调中发挥着至关重要的作用。目前的载波频偏估计算法很难同时兼顾估计精度、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)门限以及估计范围等指标。针对这一问题,提出了一种数据辅助的基于接收信号自相关序列离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的载波频偏估计算法。该算法通过对接收信号的自相关进行加窗处理,借助离散傅里叶变换来实现频率估计。仿真结果表明,与经典的M&M算法相比,该算法具有更低的信噪比工作门限,在低信噪比情况下具有更低的差错概率和更宽的估计范围,非常适合低信噪比突发信号的载波频偏估计。     

Design and implementation of a high-speed reconfigurable cipher chip

1. INTRODUCTION For present requirements on network or others security systems, cipher chips are expected to support multi-algorithms and flexibility becomes more and more important. Most cryptographic algorithms have similar basic operations which can be designed as RPUs (Reconfigurable Processing Units). By control- ing of some controllable nodes, RPUs can be reconfig- ured to construct different circuits and can implement different functions to match different algorithms quickly and…     

交替二进制偏移载波信号的多参数盲估计

针对恒包络交替二进制偏移载波(alternate binary offset carrier, AltBOC)信号调制方式复杂, 导致信号参数盲估计困难的问题, 提出一种基于频域累积的循环谱盲估计算法。首先根据信号模型求取AltBOC信号的循环自相关函数, 并将该循环自相关函数等效为16个子信号的循环自相关函数之和; 其次利用傅里叶变换分别对其循环谱进行表示, 并在此基础上进行频域累积, 最后利用信号在循环频率截面上的尖锐脉冲间隔规律估计AltBOC信号的伪码速率、副载波速率以及载频。仿真结果和理论分析表明, 该算法对AltBOC信号的多参数估计能得到较为精确的结果。     

基于相关性的FBMC OQAM信号的符号周期盲估计

针对滤波器组多载波(filter bank multi carrier, FBMC)信号的符号周期的盲估计问题,提出了自相关二阶矩和循环自相关算法。首先通过滤波器组多载波的交错正交幅度调制(FBMC offset quadrature amplitude modulation, FBMC OQAM)信号的自相关二阶矩特性,估计出该信号的符号周期;然后根据FBMC OQAM信号的循环自相关在循环频率α=0切面具有离散谱线特征进行符号周期估计;最后对符号周期估计算法进行性能比较。仿真结果表明,在低信噪比下,两种算法均能有效实现FBMC OQAM信号的符号周期估计。     

适用于BOC任意调制阶数的无模糊捕获算法

通过研究二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)自相关函数的特点,提出了一种适用于BOC任意调制阶数的无模糊捕获算法。将BOC自相关函数进行翻转、截取、相叠加,构造出一种新的相关函数,与原自相关函数的绝对值相加后,可以完全消除副峰。理论分析和仿真实验结果表明,该算法对任意调制阶数的BOC信号均适用;通过对比新算法与其他算法在不同BOC调制阶数之间的检测性能,在相同载噪比下,新算法的检测概率更高;算法的复杂度低,并且不会随着调制阶数的升高而增大;捕获结果保持了较窄的主峰宽度;鉴相输出不会造成误锁现象,能够准确跟踪信号。     

一种最大似然调制识别的快速算法

针对最大似然调制识别算法计算复杂度高的问题,提出了一种可用于实时软件接收机中的离散最大似然算法。通过预存离散似然函数值而后直接查表调用的方式解决耗时的似然函数计算问题,并且算法对载波频率偏差和相位偏移具有鲁棒性。仿真结果表明,该算法与最优最大似然调制识别算法相比,能有效地简化运算复杂度而性能损失较小。     

Image processing algorithm acceleration using reconfigurable macro processor model

The concept and advantage of reconfigurable technology is introduced. A kind of processor architecture of re configurable macro processor (RMP) model based on FPGA array and DSP is put forward and has been implemented. Two image algorithms are developed: template-based automatic target recognition and zone labeling. One is estimating for motion direction in the infrared image background, another is line picking-up algorithm based on image zone labeling and phase grouping technique. It is a kind of "hardware" function that can be called by the DSP in high-level algorithm. It is also a kind of hardware algorithm of the DSP. The results of experiments show the reconfigurable computing technology based on RMP is an ideal accelerating means to deal with the high-speed image processing tasks. High real time performance is obtained in our two applications on RMP.     

水下传感网络的低复杂度APIT算法及OPNET仿真实现

由于水声传感网络具有能量的局限性,所以低复杂度的定位算法更适用于水声传感网络。传统的APIT算法能够以较少的控制开销获得较好的定位精度,有利于水下传感网络定位的实现,但其复杂度高,冗余误差较大。以点扫描的方式取代传统网格扫描法,提出一种低复杂度的APIT算法,并在OPNET平台上搭建水声传感网络环境,阐述该算法在水下传感网络节点定位的实现过程。仿真结果表明,待定位节点与锚节点密度的增加有助于改善算法的性能,且在同等条件下本文算法比传统APIT算法定位精度更高。     

AL-OFDM和SM-OFDM空频分组码信号盲识别方法

针对空频分组码-正交频分复用(space-frequency block codes with orthogonal frequency division multiplexing, SFBC-OFDM)信号盲识别问题,提出了一种基于互相关函数的空频分组码信号盲识别方法。首先根据不同SFBC-OFDM元素的相关性,推导了发射信号端信号的相关特性;然后根据发射端信号的相关性,推导了接收端SFBC-OFDM信号的相关特性;最后提出了基于峰值检测的识别算法。仿真结果表明,该算法在较低的信噪比(0 dB)下正确识别概率达到95%,且不需要预先知道信道信息、噪声信息和调制信息。该算法在不同调制方式、时延和频率偏移下正确识别概率在90%以上,能够应用于认知无线电、频谱监控等工程领域中。