基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。     

PSK信号的码速率估计及其多片DSP实现

针对相位编码(PSK)信号的参数估计问题,研究了PSK信号的码速率估计算法并将其硬件实现。对PSK信号的频谱进行多点平滑,然后计算其功率谱的重心来估计载频。为了克服瞬时自相关法分析PSK信号时抗噪性能不强和分析精度不高的缺点,采用了时域叠加瞬时自相关的方法。先用载频估计值抵消信号的相位偏移量,然后对时域叠加瞬时自相关的结果做FFT,取第1个峰值点对应的频率作为码速率的估计结果。对二相编码和四相编码的情况进行了计算机仿真,基于4片ADSP-TS101S芯片构成的雷达信号参数估计平台,对2PSK信号进行了硬件实验。实验结果表明,该算法可以在较低信噪比下有效地估计PSK信号的码速率。     

基于MDT特征补偿的噪声鲁棒语音识别算法

针对噪声环境下语音识别系统性能下降的问题,提出一种基于语音时频相关性的Mel特征矢量聚类补偿算法。该算法首先实现掩码估计,利用纯净语音信号时域和频域的相关性,实现了时频块的有效划分和基于时频块的语音特征聚类。在此基础上,对带噪语音的Mel语谱进行特征补偿。采用HTK工具和TIDIGITS数据库加入不同类别噪声的语音测试结果表明:该算法在不同信噪比条件下,获得了较基于频域相关性聚类特征补偿算法更好的性能。     

基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

MIMO-OFDM系统的时域导频信道估计算法

多天线正交频分复用(M IM O-OFDM)系统作为一种高速率无线通信的有效方式,其信道估计技术占有非常重要的位置。基于M IM O-OFDM系统的导频设计准则及特性,该文提出一种多径M IM O信道下用于多径定位和时域信道估计的算法。该算法从时域出发,首先利用所设计导频在时域上的循环移位正交性来获取多径信道的定位,从而利用时域导频符号来获取多径信道时域响应信息。仿真实验结果表明相比传统的频域信道估计插值算法,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善,同时作为导频符号的G o lay互补码有效降低OFDM系统功率峰均比(PAPR)2~5 dB。     

基于FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

为了减小基于时域线性预测干扰估计的DSSS系统窄带干扰抑制技术对有用信号产生的损伤,根据干扰环境下接收信号的循环平稳特性,提出了一种利用频移滤波器对干扰进行估计并将干扰抵消的DSSS系统窄带干扰抑制方法.该方法在对干扰进行估计时,既利用了干扰的时域相关性,又利用了干扰的频域相关性.理论分析和仿真结果表明,在强干扰环境下,接收信号的循环平稳性主要由强干扰决定.与传统时域线性预测方法相比,该方法对干扰估计的时平均均方误差更小,能够更精确地估计和消除频谱相关的干扰,减轻对有用信号的损伤,进一步降低系统的误比特率,因而具有更加优良的干扰抑制性能,特别在干扰较强或干扰频带较宽时,优势更加明显.     

单载波频域均衡中的二维MMSE信道估计

单载波频域均衡(SC-FDE)系统利用单抽头频域均衡补偿频率选择性衰落。该文提出了一种用于SC-FDE系统的二维最小均方误差(MMSE)信道估计算法。利用信道的时频分离特性,将二维估计简化为频域一维MMSE内插与时域一维MMSE滤波的级联。该算法对基于时域训练序列和基于频域训练序列的SC-FDE系统均适用。仿真表明,所提算法在两种训练序列条件下均优于传统的一维信道估计算法,且其性能与理想信道估计更接近。     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

基于连续小波互谱的宽带Chirp信号DOA估计

提出一种时频域宽带源波达方向（DOA）估计算法．该算法通过计算参考阵元和其他阵元的连续小波互谱，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计．该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，实现了非平稳信号时频域的分离，仿真结果验证了新方法的有效性．     

基于自相关函数相位的频率估计方法方差分析

为了分析基于自相关函数相位频率估计方法的性能,推导了加性高斯白噪声背景中正弦信号观测数据的相关函数相位噪声的表示式,得到了相位噪声方差的计算公式和基于自相关函数相位的频率估计方差的计算公式,给出了此类频率估计方法的估计方差与信噪比、观测数据长度以及对相关函数相位差进行平滑时利用的相关函数的点数关系.仿真结果与该文给出的公式计算结果吻合很好.     

一种适于小波包多载波系统导频信道估计的方法

提出了一种适于小波包多载波系统信道估计的导频插入方法．该方法结合小波包多载波系统树型结构的分解特性以及不同频率对相干时间的影响,将子载波在树型结构的基础上分成若干个组,并结合等差原理,引入时域不等间隔的导频模式,实现导频的合理分配．在上述方法中,高频部分插入了相对较多的导频,使得总的导频数减少的同时,能够更好地估计多普勒频移的影响．仿真结果表明,在载波调制过程中,采用不等间隔导频模式与传统的等间隔块状导频模式相比,当导频个数减少14％,信噪比为20dB时,误比特率降低了19．6％;并且不论多普勒频移如何变化,系统总能在多径瑞利衰落信道中保持良好的性能．     

频率域奇异值分解压制随机噪声方法

 奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。     

一种新的正弦波频率估计算法

研究了高斯白噪声条件下大样本点单一正弦波信号的频率估计方法.首先利用离散傅里叶变换确定频率粗估计,然后以该值为参考频率构造本地信号,将原信号下变频至基带,对基带信号分段求和,能得到一个新的正弦波信号,该信号的频率为真实频率与参考频率之差,最后利用最小二乘法估计新信号的载频,修正粗估计值就能得到原信号频率的最优估计.推导了算法的渐近方差与克拉美-罗限之间的关系.仿真结果表明,本算法能适用于整个频段范围,频率估计的精度接近正弦波频率估计的克拉美-罗限.     

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.     

基于核主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取方法

为有效利用时域、频域、时-频域中各类具有显著类别差异信息的非平稳统计特征,提高滚动轴承状态监测和故障诊断的性能和效率,提出一种基于核主元分析的混合域特征提取方法.通过对原始信号分别生成时域、频域状态特征,并利用多分辨率小波分解生成时-频域状态特征,构建出144个表征原始振动信号特征的混合域特征集.采用核主元分析方法对其中能敏感地反映故障特性的特征进行二次非线性特征提取,按累计贡献率大于90％的标准,选取前11个核主元作为主要特征量,将其输入支持向量机分类器进行状态识别.仿真结果表明:混合域特征集比单个特征、单域特征能更全面准确地反映故障特性,核主元分析方法能有效降低输入特征维数,并确保输出特征具有较高的反映轴承运行状态的敏感性和适于模式识别的可分性;与通常使用的基于小波分解的特征提取方法相比,本文方法能更加准确有效地提取不同运行条件下滚动轴承不同类型不同程度的故障特征.     

基于PN序列的MIMO-OFDM系统信道估计

基于为MIMO-OFDM系统设计了一种训练序列,并给出了相应的信道估计算法.提出使用PN序列代替传统OFDM系统中的循环前缀作为训练序列,并且不同发射天线选择相互正交的PN序列,利用PN序列的自相关性和互相关性,采用时域相关的方法估计多信道.与传统采用频域导频的信道估计器相比,该方法由于无需矩阵求逆,能够大大降低计算复杂度,同时PN序列作为OFDM符号的一部分可以实时估计信道,具有跟踪时变信道的能力.仿真结果表明该估计是无偏的,而且均方估计误差极小.     

信号等长情况下频率估计的降频域迭代分析法

从特征识别角度分析了现有频率估计方法的信号分解结构的特点,提出了一种降频域分解结构,将对应不同时间的多个单频信号融合构成一个组合信号,以利用时域已知信息并形成信息积累作用,能有效抑制干扰频率和削弱冲击噪声且计算量增加较少。为配合降频域分解结构的使用,采用了适用于信号等长情况的降频等长迭代处理算法。仿真表明该方法抗噪性和实时性好,频率估计精度比现有方法有较大提高。     

一种对直序扩频信号参数估计的自适应算法

目的 提出一种伪随机噪声（ＰＲＮ）码调制的准正弦信号参数估计的自适应搜索方法。方法 采用矩和自适应变化率调节的步长对信号的多普勒频移和时延进行搜索。结果 缩短了搜索时间,而且对噪声也表现出一定程度的不敏感性。结论 所提出的算法改善了参数估计性能。