基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

MPSK/MQAM符号速率估计算法

为了在复杂环境以及低信噪比情况下实现符号速率的准确估计,降低算法的复杂度和运算量,提出一种针对MPSK/MQAM(multiple phase shift keying/multiple quadrature amplitude modulation )类信号符号速率估计的新方法,通过对A/D采样后的信号进行数字下变频处理得到零中频信号,利用I路和Q路信号构造一个复数函数,生成含有与符号速率相关的离散谱线,通过检测离散谱线的位置实现符号速率的估计。通过MATLAB仿真实验以及在FPGA(field programmable gate array)与DSP(digital signal processor)硬件平台上利用实际信号对算法的性能就行了测试,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法复杂度低,运算量小,适应性好,在低信噪比情况下仍具有较高估计精度。同时,该方法所得到的数据也可以用来进行信号识别和其他参数的测量,这在工程实践中具有很高的应用价值。     

基于小波变换的移相键控信号符号速率估计

研究基于小波变换有效提取信号瞬变特性的功能，对数字调制移相键控(PSK)信号进行符号速率估计．通过对信号作固定尺度下的小波变换，提取PSK信号符号间的相位瞬变信息．然后通过对小波变换幅值求自相关运算及其他处理，实现对PSK信号符号速率的准确估计．该方法的优点是无需任何PSK信号的先验知识，在低信噪比下仍能准确估计．对BPSK，QPSK和8PSK信号在Matlab环境下的仿真结果表明，信噪比≥8dB时能准确估计其符号速率．     

改进的子空间盲信噪比估计方法

基于子空间分解的信噪比估计方法广泛的适用于各类调制方式,但是存在低信噪比条件下信号子空间维度计算误差过大,从而导致估计性能下降的问题。通过对有限长度数据样本条件下子空间方法的分析和仿真,确定了信号子空间维度估计不准的原因,并提出一种新的适用于短数据的子空间信噪比估计方法,并分别针对不同的样本长度和信号调制方式进行实验验证。实验结果表明,低信噪比条件下,新方法能将估计误差降低了了0.3~2dB。     

基于差分和集相关的OFDM定时同步算法的改进

多径衰落信道中,同步技术是保证OFDM系统得以实现的关键环节。但目前已有的定时同步算法在多径衰落信道及低信噪比条件下性能尚不理想。为了改善定时同步的性能,本文在集相关和差分相关算法的基础上提出一种改进的定时同步方法。通过在集相关运算中利用多点相关和在组合算法中选择适当的加权系数,算法利用了两者在不同信噪比下的优点。改进的算法在较高信噪比的条件下不损失性能,在低信噪比环境下也可以准确定时。仿真结果表明,改进算法对符号定时位置的误判率更低,尤其在低信噪比时。并且,由于算法不依赖频偏估计,不受频偏对符号定时的影响。     

一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。     

OFDM信号循环自相关分析及参数估计

针对无线电监测和认知无线电系统中正交频分复用(OFDM)信号参数估计这一重要问题,提出了用频域累积法算OFDM信号的循环自相关函数的数值计算方法.首先从理论上证明了加循环前缀的OFDM信号具有循环平稳性,并推导了OFDM信号的循环自相关函数表达式,对循环自相关函数的3维结构进行了分析.通过对OFDM信号进行数值仿真,验证了算法在低信噪比条件下,对OFDM信号的符号周期和有用符号时间参数的估计有较好的性能,实现了OFDM信号多个参数的盲估计.     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计

为估计MPSK信号的码速率,提出一种基于乘积性多尺度小波变换的MPSK信号码速率估计算法.首先,采用载频估计值将接收信号下变频至基带;然后选取多个不同尺度分别对基带信号做Haar小波变换以检测相位突变点,对多个尺度下小波变换的模做乘积性运算,显著凸显突变点的位置,极大削减了噪声;最后,对乘积性结果做快速傅里叶变换(FFT),便可得到MPSK信号的码速率.仿真实验表明,该方法可以在较低信噪比下估计MPSK信号的突变点和码速率,体现了良好的估计性能和优良的低信噪比性能.     

基于傅立叶变换的OFDM信道估计方法研究

分析了无线OFDM 系统中基于傅立叶变换的信道估计方法,提出了在低信噪比情况下使用LMMSE估计的一种改进方法和在高信噪比情况下使用不需要先验信息的LS估计的改进方法。仿真结果表明，在无线多径慢衰落信道条件下，该改进方法都能够有效对抗频率选择性和先验信息的估计偏差对信道估计的影响，在估计性能与算法复杂度之间取得良好折衷。     

基于谱熵和多尺度小波的码元速率估计方法

针对实际信号码元速率估计中噪声对估计精度的影响和小波方法最优尺度的选择问题,提出了一种基于谱熵分析和多尺度小波变换的码元速率估计方法。通过谱熵检测有效滤除带内噪声,并采用并行多尺度小波分析和精度函数分析提取最优小波尺度。实验结果表明,该方法的估计性能优于传统小波分析方法,并且在低信噪比情况下具有更好的估计鲁棒性。     

协同通信系统中基于EM算法的半盲信道估计与迭代检测

研究协同通信系统的信道估计和符号检测技术,提出一种基于EM(Expectation Maximum)算法的半盲信道估计和迭代检测接收方案.它有利于减少协同通信系统的额外系统开销,并能有效提高协同通信的信道估计精度和系统误码性能.     

一种基于扩频信号的散射通信信噪比估计方法

针对散射多径衰落信道下信噪比估计误差较大的问题,提出一种基于扩频信号的信噪比估计方法,该方法在散射通信信道模型的基础上,给出散射通信信噪比估计方案并设计数据帧结构,提出基于扩频信号的信噪比估计方法并给出合路信噪比计算公式,同时提出采用特定接收信号处理算法的等效信噪比计算方法,用于准确表征散射通信中的有效信噪比.仿真结果表明该信噪比估计方法估计准确,等效信噪比计算方法正确有效,相比其他信噪比估计方法,估计范围更宽,可有效解决多径信道信噪比准确估计问题.      

OFDM系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的边缘扩展信道插值算法（EFFT,Edged Extend Fast Fourier Transform）。该算法对OFDM符号有效频带边缘的两端频点做镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能。仿真结果表明,在低阶调制且SNR较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统FFT插值算法的MSE提升1dB左右。在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当;与维纳滤波算法相比运算量明显降低。EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率。     

正交频分复用系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅里叶变换的边缘扩展信道插值算法(EFFT),该算法对正交频分复用(OFDM)符号有效频带边缘的两端频点作镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能.仿真结果表明,在低阶调制且信噪比(SNR)较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统快速傅里叶变换(FFT)插值算法的均方误差(MSE)提升1dB左右.在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当,与维纳滤波算法相比运算量明显降低.EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率.     

一种适用于QAM信号的符号定时同步算法

在全数字接收机中,符号定时同步是信号解调的关键技术之一,其性能的好坏直接影响整个算法解调的性能。针对QAM信号的符号定时同步问题,文章在传统最大平均功率算法的基础上,提出一种联合估计方法。利用一种结构简单的插值滤波器对信号进行二倍插值滤波,然后通过最大平均功率算法求出平均功率值最大的点作为最佳采样点,在信噪比较低时,不需要很高的采样率和复杂的算法就能够保证较高的估计精度。仿真结果表明新算法具有运算复杂度低、估计精度高和抗干扰能力强等优点,能够实现QAM信号的快速同步。     

使用软判决反馈的迭代信道估计方法在CDMA系统中研究

首先介绍了基于CDMA2000系统中Rake接收机的信道估计方法，然后将Turbo原理引入信道估计，针对CDMA系统提出了2种迭代信道估计方法，通过使用Rake接收机或解码之后的软信息来改善整个CDMA系统的性能，对CDMA系统中联合运用信道估计与解码技术进行了研究，由于联合信道估计与解码技术可以利用通道系统不同模块之间的“软信息”交换，从而有效提高信道估计准确程度和解码器的性能，仿真结果表明，利用解码之后的软信息来修正信道估计的方法较传统的Rake接收机中的信道估计方法性能有较大改善，在误码率为10^-3左右时，可以提高大约2dB。     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。