基于Haar小波变换的信号到达时间估计

研究了在信号频率、初相、幅度未知条件下,矩形包络复正弦信号的到达时间估计算法。先利用相关检测算法,对信号的起止时间进行粗估计。在检测到信号的条件下,估计出信号频率并将其变换至基带,在一定尺度下对基带信号作Haar小波变换,检测出小波变换模值的峰点位置作为到达时间精估计。给出了小波尺度选取的原则,并推导了到达时间估计的克拉美罗限(CRLB)。计算机仿真表明,信噪比达6 dB时,到达时间估计的均方根误差小于0.8倍的采样间隔,实现了对信号到达时间的精估计。     

相参信号频谱的精确估计

首先讨论了用离散傅立叶变换对信号频谱的幅值、频率、相位进行精确估计的两种方法,在此基础上提出了一种对多个相位相参的分段信号进行频谱估计的新方法,该方法充分利用了各段信号之间的相位关系,通过相位联系对由单段信号得到的频谱估计做进一步的修正。仿真结果显示,本算法有很高的精度,在一定的信噪比下,其频率估计精度比单段信号大约可提高一个到两个数量级。     

直接扩频序列信号的参数估计

在频谱监测、电子侦听等非协作通信中,接收机要对直接扩频序列信号进行侦收,必须要首先估计信号的参数,包括波特率、码片速率和载波频率等。由于噪声功率电平远高于接收到的信号功率电平,常规的基于能量和谱的参数估计方法在此并不适用。针对这些问题提出了一种估计算法,该算法首先对接收信号的自相关函数进行累积以消除噪声的影响,然后在此基础上估计信号的波特率、码片速率和载波频率。所有这些算法都不需要知道DSSS信号的具体调制类型。计算机仿真结果表明了这些算法的有效性。     

基于小波变换的通信信号码元速率估计

自动调制识别在电子侦察和电子战领域中扮演突出角色。怎样在没有先验知识的情况下对码元速率进行估计是调制识别领域一个重要的问题。小波变换可以有效地提取数字通信信号的瞬时突变特征。本文提出了一种估计码元速率的方法,这种方法在无先验知识的情况下对MPSK信号的码元速率进行估计。在matlab仿真中,如果我们选取合适的小波函数,小波变换幅度在相位突变时就会出现峰值,而且峰值之间的间隔是码元周期的整数倍。计算机仿真结果证明了该方法在低载噪比(CNR)下的有效性。     

带限MPSK信号的调制分类

提出了一种带限MPSK信号调制分类算法,对截获接收机输出的带限MPSK信号在未知载波频率的情况下,通过对延迟乘积信号进行分析处理,利用小波变换提取其码元跳变点,进而得到与原信号调制类型一致的复基带信号序列。并利用此基带序列的高阶累积量构造分类特征不变量,在宽信噪比范围内实现了带限MPSK信号的调制分类。理论分析和实测信号处理证明了提出算法的有效性。     

基于小波变换的PN序列周期估计

针对通信对抗的实际应用,提出一种基于小波变换的PN码序列周期估计的新方法。提出采用最小尺度为8倍chip宽度的不同尺度下的小波变换幅值序列提取PN码序列各周期的边沿跳变信息,并叠加各尺度下小波变换幅值序列的幅度谱,通过检测叠加谱的谱线间隔来实现PN码序列的周期估计。仿真实验表明,该算法不要求较长的数据长度,估计性能优越且稳定可靠,具有很强的鲁棒性和可行性。     

MPSK信号的循环谱检测及码元速率估计

在循环平稳理论的基础上,根据MPSK信号的循环平稳特性及其在普通傅里叶频率和循环频率双频率平面上所表现出的谱线特征,提出了一种在低信噪比下,利用两次谱峰搜索完成对MPSK信号的检测及载频和码元速率估计的新方法。该方法估计精度高,计算机仿真证明了该方法的有效性。     

多径干扰下扩频导航信号伪码跟踪性能仿真研究

分析了多径环境下扩频导航接收机伪码信号跟踪性能.主要分析了时延绝对值小于一个码片的多径信号对导航信号伪码相位跟踪误差的影响,给出了接收机伪码跟踪环的结构框图,并建立了环路的数学模型,在考虑多径信号的基础上分析了混合信号相位跟踪的数学模型,分析了混合信号下伪码跟踪环相位跟踪的性能.在数学模型分析的基础上对存在单路多径信号时伪码相位跟踪性能进行了计算机仿真,并运用Matlab中的Simulink进行了具体的实现.     

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CPS的相位误差估计算法

在基于星座相位特征（CPS）相位误差估计算法的基础上,对高阶QAM信号,利用循环相关函数的局部对称性,提出一种基于局部对称性检测的相位误差估计算法。此外,利用平稳信号相关函数小波变换后的性质,提出了两种基于循环相关函数小波变换的相位误差估计算法。最后详细分析了小波变换对高斯白噪声的影响。与CPS算法相比,基于对称性检测的算法在低信噪比下有一定的优势。基于Morlet小波变换的相位误差估计算法在低信噪比下性能最好,而基于Harr小波变换的相位误差估计算法在高信噪比下性能较好。     

Phase-domain blind estimation of symbol duration based on Haar wavelet transform

A phase-domain blind estimator of symbol duration based on Haar wavelet transform (HWT) is proposed. It can estimate the symbol duration of phase modulated signals, such as M-ary phase-shift keying (MPSK) signals and polyphase coded signals. The closed form of the spectrum of HWT is derived. Theoretical analysis shows the frequency of the first spectral peak is equal to the symbol rate, which is the reciprocal of symbol duration. Thus the symbol duration can be extracted from the spectrum. Subsequently, the optimum wavelet scale is determined according to the maximum output signal to noise ratio (OSNR) criterion. MATLAB simulations show that this algorithm can blindly estimate the symbol duration without any prior knowledge. This estimator need not estimate the carrier frequency and has the characteristics of low computation complexity and high accuracy.     

一种基于DWT-CWT的CPFSK信号盲符号速率估计算法

提出一种综合利用离散小波变换和连续小波变换来估计CPFSK信号符号速率的新算法.对离散小波变换后的细节信号进行连续小波变换,能够有效地减小噪声的影响,从而实现低信噪比下的符号速率估计.实验结果表明,与单纯使用连续小波变换的方法相比,新算法在低信噪比时具有较好的估计性能.     

改进时频脊线的跳频参数盲估计算法

为解决基于时频脊线的跳频参数估计算法在信噪比低于-5 dB时估计误差较大且存在定频干扰时方法失效的问题,提出了该算法的改进算法。在短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)的基础上,利用迭代去噪法对原时频图进行去噪处理,根据跳频信号与定频干扰驻留时间的不同,采用k-means算法对其进行聚类,消除定频干扰并提取其时频脊线,利用Haar小波对提取到的时频脊线进行奇异点检测,并估计出跳频信号的跳频周期、起跳时间和跳频频率。仿真结果表明,所提算法在信噪比低于-5 dB且存在较强定频干扰的情况下,仍能对跳频参数进行正确估计,且优于原有算法。     

常见低截获概率雷达信号调制参数估计研究

研究了线性调频信号、相位编码信号的调制参数识别问题。解线调方法估计线调频参数精度不高,提出了频谱细化与解线调结合的改进方法,该方法计算量较小,精度很高。给出了加性高斯白噪声中相位编码信号的编码规律识别方法。利用估计出的载频对原信号进行解调得到基带信号,根据基带编码信号逐段光滑特点,提出通过正交小波分解估计码元宽度和阈值降噪,并对一个码元内的一阶非相邻相位差分进行滑动平均,消除了阈值滤波引入的“类吉布斯”现象,提高了低信噪比下编码规律识别的正确概率。     

未知调制阶数的MPSK信号信噪比估计算法

在未知MPSK信号调制阶数 ,未知接收码元序列条件下 ,提出一种基于高阶累量的可同时实现MPSK信号调制类型的初步分类和比较的精确的信噪比估计算法。计算机仿真结果表明 ,给定适当长度的观测数据 ,在很大的信噪比范围内 ,该算法可达到很高的估计精度。最后讨论了进一步提高信噪比估计精度的方法。     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

跳频信号的跳速估计

针对电子对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳速的方法。利用短时傅里叶变换分析跳频信号,得到其时频表示,再利用小波变换提取该时频表示的边沿信息,进而利用谱分析实现了跳速的精确估计。该算法完全避免了频谱交叉项的影响,理论分析证明了其可行性。仿真试验表明,在不要求高采样率的情况下,信噪比大于-5.5 dB时该算法是有效的。     

基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计

为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping, FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5 dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。