基于极大似然比频谱检测的认知无线电子载波分配算法

在认知无线电多载波调制系统中,子载波分配是实现主用户与认知用户频谱共享的前提.研究了认知OFDM中基于极大似然比检测(MLD)的子载波分配算法,认知用户采用MLD模型对主用户频谱使用情况进行分布式检测,利用频谱检测信息动态分配子载波,通过认知基站对认知用户子载波频谱感知信息进行融合判决.推导了MLD模型的判决区域上下界阈值、检测概率与虚警概率,并与能量检测进行性能比较.仿真结果表明,相对于能量检测,MLD判决阈值与子载波平均接收信噪比(SNR)有关,检测性能自适应信道变化.MLD用于CR多载波调制中的子载波分配,可明显提高认知OFDM子载波频谱感知性能,从而达到高效利用频谱资源,实现"绿色通信".     

低压电力线载波通信组网方法研究

近年来,随着科学技术日新月异,通信已成为人们生产生活不可缺少的一部分,而电力线载波PLC( PowerLine Carrier)技术作为通信系统中的研究热点,倍受关注.随着电力通信系统的快速发展,供电网络普及完善,覆盖面积广,如何利用好普及广泛的电力线网络资源,并在电力线上传输可靠稳定高速的数据流,正受到越来越广泛关注和研究.电力线载波研究领域广泛,应用前景可观,但由于电力线的衰减及噪声特性,其通信距离受限,通信质量及可靠性相对较差,基于此特点,提出将蚁群算法主要思想应用于电力线载波通信中,通过组建通信网络模型,对线路进行优化,提高通信可靠性及系统的抗干扰能力.     

Alpha稳定分布噪声下通信信号的载波频率估计

针对在Alpha稳定分布噪声环境下循环谱估计通信信号载波频率失效问题,提出了基于广义循环谱的载波频率估计方法.首先用非线性变换定义广义循环谱,并对信号幅度进行变换;然后利用非线性变换抑制夹杂在通信信号中的非高斯脉冲噪声.通过检测广义循环谱的谱线位置与数字调制信号载波频率的关系实现载波频率估计.通过Matlab仿真实验和性能分析对比,证明该方法可较好地在Alpha稳定分布噪声环境下估计通信信号的载波频率.     

改进的载波频率相位联合估计方案及其FPGA实现

针对时分多址(TDMA)突发传输通信系统中的同步问题,提出了一种改进的载波频率和相位联合估计方案.该方案利用传统突发传输通信系统数据帧结构中用于位定时估计的训练序列,同时实现载波频率偏差、位定时偏差和载波相位估计.采用该方案,可缩短或完全去除传统的采用突发模式传输的通信系统训练序列中用于载波频率估计的部分,有效地提高时分多址系统的频谱利用率.在FPGA平台上对该方案做了硬件实现,综合结果表明其最大工作时钟频率可达70 MHz,可用于高速宽带数据传输系统.     

水声OFDM系统多普勒频移和信道的联合估计

水声通信是近年来研究的热点,但由于水声信道本身的问题,如多径延迟、多普勒频移、信号衰减、窄带宽、时变等特点,使得水声通信传输数据速率低,传输误码率(BER)高.正交频分复用(OFDM)在水声通信中具有很大优势,但它对载波频率偏移(CFO)敏感.基于循环前缀正交频分复用(CP-OFDM)的水声通信系统,对多普勒引起的CFO进行补偿,同时利用延迟-多普勒域中的稀疏性对水声双选信道进行压缩感知信道估计.通过计算机仿真和水池实验,验证了这种双选信道估计的有效性和可靠性.     

浅解OFDM(正交频分复用)通信技术

OFDM的全称为Orthogonal Frequency Division Multiplexing,意为正交频分复用。OFDM通信技术是多载波传输技术的典型代表。OFDM是多载波传输方案的实现方式之一,利用快速傅里叶逆变换(IFFT,Inverse Fast Fourier Transform)和快速傅里叶变换(FFT,FastFourier Transform)来分别实现调制和解调,是实现复杂度最低、应用最广的一种多载波传输方案。本文介绍了OFDM通信技术基本原理和实现,分析了其优缺点,并对关键技术进行了分析。     

BPSK-PM深空通信信号载波捕获方案

BPSK-PM是一种以BPSK为副载波调制方式,而主载波使用PM调制方式的调制体制.这种体制使调制后的遥测遥控数据频谱与载波频谱分离,残留载波可用于测角测速和跟踪,因而常用于深空通信.首先介绍BPSK-PM调制体制,分析了其调制信号的频谱特性,然后根据应用场景要求提出了中频数字接收和载波捕获方案,其中载波捕获方案分为基于FFT的频率搜索和基于全数字锁频环技术的频率跟踪2个部分,并对这2部分做了详细的分析.最后给出了该载波捕获方案的实际应用案例,该载波捕获方案的有效性已在实际应用中得到初步验证.     

基于TD-LMS算法的OFDMA上行链路载波频偏补偿

针对OFDMA上行链路的通信系统,各用户存在不同的子载波频偏,导致子载波正交性的破坏,本文提出一种基于最小均方误差(MMSE)的时域自适应算法(TD-LMS)来补偿子载波频偏引起的干扰。该算对OFDMA系统接收端的时域信号进行无偏估计,然后利用估计量来调整频偏值,最后利用TD-LMS算法进行自适应消除。与传统的算法相比,此算法无需获得子载波频偏范围的先验知识。仿真结果表明,该算法对各用户的子载波频偏的估计精度较高,而且补偿的效果更明显。     

基于KF和虚拟技术的最优盲水声信道均衡算法

为了准确估计水声信道的多途数和多途时延,将虚拟技术和卡尔曼滤波(KF)盲自适应算法相结合,提出基于虚拟技术和KF的盲自适应水声信道均衡算法.采用虚拟技术将多途干扰和系统电噪声虚拟成环境噪声,基于最小均方误差(MMSE)准则下KF的最优估计特性,实现水声数据传输在信道环节的最优盲估计.短途水声通信试验(收发节点水平距离14 m,载波频率10 kHz,采样频率100 kHz,码元速率64.5 bit/s)和长途水声通信试验(收发节点水平距离5 km,载波频率6 kHz,采样频率48 kHz,码元速率11.8 bit/s)结果验证了所提算法的有效性.     

OFDM技术性能仿真

基于通信技术的列车运行控制系统(CBTC)是铁路信号的发展方向.正交频分复用OFDM)是一种无线环境下的高速传输技术,它对高速列车控制信息传输中主要受到的由于多径传播引起的快衰落所产生的影响有很强的抵抗能力.本文首先介绍了OFDM技术的发展和基本原理,然后在计算机上用Matlab对其性能进行了仿真,仿真中将OFDM与传统的单载波调制方式--正交振幅调制(16-QAM)对抗多径干扰的性能进行了比较,最后分析了二者的仿真结果.     

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.      

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。     

OS-ESPRIT算法

讨论了无线网络环境中多径窄带信号的波达方向(DOA)估计算法的特点和性能,提出了基于一步特征值分解的S ESPRIT(OS ESPRIT)算法,该算法利用空间平滑的思想抽取采样数据,利用这些数据把对阵列流型的估计转化为旋转矩阵的估计,只需要一次特征值分解就可以求解DOA,与S ESPRIT算法相比,该算法求解过程简单且具有较小的估计误差,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等优点,而且更适用于信噪比较低的通信环境·计算机仿真结果证明了该算法的有效性·     

基于瞬时相位差分的MFSK符号率估计方法

对数字通信信号的符号速率估计是电磁频谱监控、通信侦察分析等非合作接收领域的重要研究内容。提出了一种MFSK信号的符号速率估计新方法,通过对信号样本求取瞬时相位差分并联合非线性变换及小波分析的方法,实现了对符号速率的准确检测,并大大提高了估计方法在低信噪比条件下的适应性;在此基础上进一步提出了低信噪比条件下基于估计结果后处理的性能改进方法,能够再提高3 dB的估计性能。仿真验证了新算法和改进方法在低信噪比条件下的估计性能。     

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。     

一种新的MPSK信号信噪比估计算法

针对现有PSK信号信噪比估计算法估计精度不高,估计范围小的问题,本文在高阶统计量的基础上,使用全回归线性分析方法得到了一种新的MPSK信噪比估计算法。新算法首先建立信噪比与统计量之间的线性关系,再利用全回归方法拟合出各线性系数。经仿真表明：该算法综合使用各阶统计量信息,扩大了现有信噪比估计算法的估计范围,并使得低信噪比估计性能明显优于其它算法。     

基于谱范数和CPAST算法的周期长码直扩信号PN序列估计

针对周期长码直接序列扩频(DSSS)信号的伪噪声(PN)序列盲估计问题,提出一种新的谱范数和约束投影逼近子空间跟踪(CAPST)算法相结合的PN序列估计算法。算法首先根据最大化分段协方差矩阵的谱范数法,估计出PN序列的同步点;然后利用CPAST算法,分别估计各子段的PN码序列;最后按照一定顺序拼接成完整的周期长码PN序列。算法具有运算量小、复杂度低、实时处理及硬件实现的优点。仿真结果表明,在较低的信噪比情况,该算法能够有效地估计出同步点和PN码序列。     

宽带无线接入系统的上行定时算法改进

对基于IEEE 802.16e-OFDMA的宽带无线接入系统的上行定时算法进行改进.该算法采用了测距信号的时域叠加方法,增强其在频域的信噪比,提高在低信噪比情况下用户接入和时延估计的性能.仿真结果表明,在信噪比较低的情况下,该算法相对于原有算法在用户检测性能和时延估计性能方面均有改善,提高了小区边缘用户的上行随机接入性能.
     

低信噪比、高动态环境突发信号检测与估计

针对高动态环境下突发信号检测问题,提出基于高阶项逐级消去的非线性调频 (non-linear frequency modulation,NLFM) 信号参数估计算法,利用合理近似,将其转化为相对简单的线性调频 (linear frequency modulation,LFM) 信号参数估计问题,并提出两级调频率逼近法用于LFM信号参数估计,具有原理简明、计算复杂度低等特点,便于实际工程应用. 针对接收信号功率动态变化的问题,提出自适应快速傅里叶变换 (fast Fourier transform,FFT)峰均比门限信号检测算法. 仿真结果表明,所提算法能够在信噪比为-27dB的高动态环境下准确实现信号检测与参数估计.      

基于短时对数谱的MMSE语音增强算法研究

研究了单话筒采集条件下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE—LSA)估计的语音增强算法，给出了其算法分析的基本流程图。由于语音是时变的，因此，假设语音频谱分布为高斯分布，在此基础上讨论了MMSE—LSA算法的先验信噪比ξh的2种估计方法——最大似然估计方法和直接判决估计方法。试验证明此方法的语音增强效果较好，尤其在较低信噪比时效果更明显。