一种快速时变衰落信道下的STBC-OFDM解码器

在正交频分复用(OFDM)宽带系统中,信号要经过信道的频率选择性衰落;而当接收端高速移动时,信号在接收端又要产生多普勒频移,从而产生信道的时间选择性衰落.在信道时变时,空时分组码-正交频分复用(STBC-OFDM)系统解码会引入发送天线间互干扰.提出一种多接收天线下的STBC-OFDM解码器,能有效地消除由于信道时变引发的干扰,同时又能最大地利用接收分集增益.仿真实验结果表明所提出方案具有更好的误比特率性能.     

MATLAB在正交频分复用系统分析中的应用

正交频分复用技术是通信原理课程的重要部分,将MATLAB仿真软件引入到正交频分复用技术教学中,对正交频分复用信号的生成进行仿真,通过仿真证明各路子载波相互正交.介绍了正交频分复用系统的循环前后缀,通过仿真让学生能够更直观地了解循环前后缀的生成,对符号同步的影响以及抗多径干扰原理.通过MATLAB仿真使学生脱离枯燥的公式,对OFDM系统有更直观的认识,为后续的学习和应用打下基础,提高了课堂教学质量.     

频率选择性衰落信道中一种OFDM-CANC的性能

结合OFDM 与协作网络编码,在频率选择性衰落信道中提出了一种正交频分复用-合作模拟网络编码(orthogonal frequency division multiplexing-cooperative analog network coding, OFDM-CANC) 方案. 采用网络编码提高协作中继系统的频谱有效性,同时以OFDM 的抗频率选择性衰落特性改善信道衰落对协作网络编码
性能的影响,并进一步提出一种基于此方案的最优系统功率分配策略. 理论分析和仿真分析表明,所提方案可改善信道的频率选择性衰落.     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

正交频分复用水声通信的判决信道均衡算法

复杂的水声信道会对正交频分复用子载波产生幅度衰落和相位畸变. 针对信道时变和插值带来的误差对信道估计的影响,提出了一种基于判决的水声信道均衡算法. 该算法采用差错控制编码作为判决方式,将判决后的数据作为导频进行信道均衡,根据信道环境的不同分为判决迭代均衡和判决二次均衡两种方式. 仿真和湖上实验结果表明,该算法在不降低频带利用率的情况下可以有效提高系统性能.     

基于B-Spline神经网络的宽带通信发射机指纹估计

提出了一种根据接收正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号估计发射机IQ不平衡与非线性,并以此作为发射机指纹进行通信设备身份认证的方法.首先根据共轭对称导频估计多径信道脉冲响应,接着根据信道脉冲响应估计、共轭反对称导频与非线性功放的线性近似放大倍数估计发射机的IQ不平衡参数组合,然后进行发射机非线性的B-Spline神经网络模型系数估计,最后从非线性模型系数估计中提取相似因子,与IQ不平衡参数组合估计构成发射机指纹的特征矢量后进行通信设备身份的识别或确认.理论推导与数值仿真显示,该方法可用于OFDM通信设备的物理层高强度认证与防假冒等.     

宽带无线通信中OFDM技术的分析

正交频分复用技术是近年来发展起来的新技术,在宽带无线通信领域有很大的应用前景.介绍了正交频分复用(OFDM)技术的基本原理和特点,并对基于DFT/IDFT的OFDM的系统进行分析.     

一种改进的OFDM通信系统信道估计算法

介绍了正交频分复用(OFDM)系统的基本原理和两类常用的信道估计算法:最小二乘法(LS)和最小均方误差(MMSE)算法。在16QAM高效调制的OFDM系统中,对两种算法进行了仿真验证,得出不同信道估计算法下的均方误差和误符号率曲线。同时仿真了线性最小均方误差(LMMSE)算法、改进的LS算法和改进的MMSE算法,仿真结果表明,改进的LS算法优于最初的LS算法,改进的MMSE算法具有最优的信道估计性能。     

OFDM系统有限字符集特性的盲信道估计

提出并证明了正交频分复用（OFDM）系统中基于信息符号有限字符集特性的信道盲可辨识的充分必要条件．在满足该条件的前提下,又提出一种频域最小距离（frequency-domain minimum distance,FMD）盲信道估计方法．该方法将信道频率响应序列多相分解为若干子向量,通过对其中一个子向量中元素的相位模糊度进行穷尽搜索,辨识出所有子载波上频率响应的相位．仿真结果表明,FMD算法的信道估计性能优于修正的最小距离（modified minimum distance,MMD）算法,而计算复杂度与MMD相等．     

利用循环平稳性检测和支持向量机的调制信号分类

非合作接收条件下调制识别算法预处理要求高,分类集有限,为此提出一种基于循环频率特征和支持向量机的调制分类方法. 利用信号循环累积量的循环频率为分类特征,不必进行参数估计和同步等预处理,在缺乏先验知识条件下对FSK、PSK、QAM、OQAM、CPOFDM、ZPOFDM等常见调制信号具有良好的识别效果. 该方法提升了盲接收环境下的分类效果,扩大了分类集. 理论推导和计算机仿真表明,该方法能有效提升非合作接收条件下的盲分类性能.     

应用循环平稳特性的宽带信号DOA估计

针对循环平稳宽带信号DOA估计问题,结合信号的循环平稳特性和共轭循环平稳特性,采用子空间分解方法研究宽带信号DOA估计方法. 该方法同时利用宽带信号循环平稳和共轭循环平稳两方面信息构造出扩展循环相关矩阵,采用常规方法得到宽带信号的方位谱,继承了Cyclic MUSIC算法的优点,当处理宽带信号源时不需要估计最佳延时时间. 仿真结果表明该方法具有良好的宽带信号选择能力和分辨能力,能抑制大功率干扰信号,估计性能较好.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

基于小波域维纳滤波器的信号稀疏表示

经典小波分解对信号稀疏化效果不佳,为此设计了基于小波域经验维纳滤波器的稀疏表示算法. 该算法可自适应地衰减每个小波系数,增大系数的稀疏度及可压缩性,从而提高压缩感知算法对信号的恢复质量. 仿真结果表明,与传统的基于小波变换的信号稀疏表示及恢复算法相比,该算法较大地提升了对信号及图像的恢复质量.     

滚动轴承振动信号的稀疏表示研究

振动信号蕴含着丰富的装备工作信息,信号稀疏表示能够有效地提取信号最本质的特征.以滚动轴承振动信号为对象,对其进行了稀疏表示研究.根据轴承振动信号的频谱结构特点,基于信号自适应展开,构造了基于指数衰减余弦函数的过完备原子库;用粒子群优化算法(PSO)算法依次搜索原子库中与信号最匹配的原子对其进行稀疏表示并进行了仿真.结果表明:所选择的原子库分解信号后的残余信号更小,相似度达0.912 2,能更好地表示信号.     

基于矢量重构的相干信源测向

传统的解相干方法主要有空间平滑和子空间拟合两类,但这些方法或者阵列利用率低或者计算复杂度高,因此寻求计算量小且阵列利用率高的解相干测向方法有重要意义. 该文基于前后向矢量重构理论,提出一种相干信源测向方法. 根据信号导向矢量矩阵与信号子空间张成同一空间,充分利用大特征值对应的特征向量,采用前后向矢量重构方法构造列满秩的数据矩阵,利用总体最小二乘¡旋转不变子空间算法进行波达方向估计. 该方法适用于独立信源和相干信源同时存在的情况,具有良好的实用性,且运算过程简单,计算量小. 理论分析和仿真结果表明了所提方法具有优良性能.     

机动目标三维成象中调频信号超分辨方法

机动目标的各散射点多普勒回波信号在运动补偿后一般表现为线性调频信号.通过对Relax算法进行扩展得到调频信号参数的超分辨估计并应用于机动目标单脉冲雷达三维成象,成象效果优于基于解调频方法的成象结果.     

LoRa同步叠加信号的解调

为了提高LoRa技术单位时间内的传输速率，提出了一种新的LoRa同步叠加信号解调算法。首先，理论分析了相同扩频信道LoRa叠加信号解调的核心问题是区分不同节点的信号，仿真分析了当2个节点信号的功率差大于5 dB时，即可解调出2个节点的数据并指出了该方法的不足之处；其次，提出了一种使用LoRa调制符号的最高位为标志位，作为区分2个节点数据的新算法，指明了该算法的使用场景并发现它与LoRa技术解调算法的复杂度基本相同。仿真结果表明，新算法不会增加LoRa解调算法的误比特率，与LoRa技术解调算法相比，新算法大幅度提高了LoRa数据包的传输速率并降低了传输有效信息的比特能耗。     

应用ICA的混沌直扩信号盲分离及检测

摘要： 混沌直扩信号是由普通混沌信号直接调制信息信号得到的一类扩频通信信号,它兼有混沌信号和直扩信号容量大、低截获等特点. 该文针对复杂环境下非合作混沌直扩信号检测的问题,考虑到多径传输及噪声条件下混沌直扩信号混沌特性被明显削弱,在考察直接检测方法的基础上提出一种基于ICA的信号盲分离和混沌特性检测相结合的检测方法. 首先将接收到的混合信号分离成各单路信号,再检测各路信号的混沌特性. 理论分析和仿真实验表明,分离后混沌直扩信号的纯净度明显提高,基本上不再受噪声等的影响,在输入信噪比?40 dB 条件下仍可有效检测出混沌直扩信号.     

基于时频图的跳频信号截获系统中的一种hop生成方法

针对基于时频图的跳频信号截获系统,提出了一种hop生成方法,对该方法的hop生成性能进行了分析,推导出一种计算单一真实hop对驻留时间直方图的平均贡献的有效算法(SAHADTA算法),并给出了数值计算结果.理论分析和数值计算表明,该方法在低信号检测概率条件下,仍具有较好的hop生成性能,这将为各种基于hop的聚类分析提供一个可靠的保证.     

亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离

研究后非线性混合信号的盲分离,从最大似然角度推导了一般后非线性分离结构的学习公式;在前人一些工作的基础上,提出一种用于亚、超高斯信号后非线性混合的盲分离算法.通过对人造及自然信号的实验,证实了该算法的有效性.