基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

基于类间功率谱差的FRFT-TDCS门限判决算法

针对分数阶傅里叶变换域通信系统采用传统门限判决算法难以有效剔除多分量线性调频干扰的问题,根据高斯白噪声和多分量线性调频干扰分数阶傅里叶变换域功率谱特征,提出了基于类间功率谱差的门限判决算法。该算法利用了分数阶傅里叶变换不影响高斯白噪声的统计特性,在分数阶傅里叶变换域的三维频谱上自适应地确定门限值,既可以有效对多分量线性调频干扰频谱剔除,又解决了分数阶傅里叶变换的变换阶次对门限判决带来的不利影响。仿真结果表明,该算法在双极性调制和循环移位键控调制下,对多分量线性调频干扰剔除的有效性,尤其在大干信比情况下,误码率的提升尤为明显,对提高分数阶傅里叶变换域通信系统抗多分量线性调频干扰的能力具有一定的实用价值。     

Chirp信号与连续载波信号的多路复用传输

利用正弦信号和Chirp信号分别在频域、分数阶傅立叶域的优良能量聚集特性,设计一种频带复用的通信系统。该系统在相同频带内同时传输多路分别以Chirp信号和余弦信号为载波的BPSK信号,通过在接收端进行相应阶分数阶傅立叶域变换,使Chirp信号达到最优能量聚集,进而通过分数域滤波将集中于某一窄带内的Chirp信号滤出,再反变换到时域完成解调过程。仿真分析表明,该方法可获得有较好的误码率性能。     

应用于高速串行链路的噪声预测部分响应最大似然均衡

为了解决25 Gbit/s及以上的高速串行信号在背板信道传输中的信号完整性问题,研究了能够在高速率和低误码率(BER)之间取得折中效果的部分响应最大似然(PRML)均衡.基于噪声预测法,推导出能够有效降低硬件开销的噪声预测PRML均衡.在具有不同衰减特性的背板信道和不同调制方式下,采用判决反馈均衡(DFE)、PRML均衡和噪声预测PRML均衡3种均衡方式对误码率性能和硬件复杂度进行了研究分析.结果表明,对于25 Gbit/s的非归零(NRZ)信号,噪声预测PRML均衡的误码率性能优于DFE和PRML均衡;而对于12.5 Gbit/s的四电平脉冲振幅调制(4PAM)信号,PRML均衡的误码率性能优于DFE均衡;噪声预测PRML均衡的硬件复杂度优于PRML均衡,更适合应用于高速串行链路中.     

基于分数阶Fourier变换的多载波Chirp中远程水声通信技术

线性调频(Chirp)信号由于其独特的脉冲压缩特性,作为一个宽带信号在水声通信中拥有窄带信号所不能替代的优势,具体表现为时宽带宽积增益所带来的抗多普勒扩展性能,以及时频域的能量聚集性能,有利于抵抗频率选择性衰落.利用Chirp信号在其分数阶Fourier变换(fractional fourier transform,FrFT)的最佳分数阶变换域的冲激特性,使用二进制正交键控的调制方式,提出了一个用FrFT作为解调方法的多载波Chirp水声通信方案.该系统的特点是充分利用Chirp信号的性质,省去均衡环节,大大简化通信系统接收端结构,同时保证足够的强壮性.通过在计算机仿真、实验室水池实验以及海洋实验验证了该方案的性能.在通信距离为10km,平均水深为18m的浅海水声环境中,系统的通信速率为553bit/s时,系统的误码率达到了10-4量级.     

SC-FDE系统中一种改进的MMSE-RISIC均衡算法

单载波频域均衡(SC-FDE)系统中的最小均方误差残留码间干扰消除(MMSE-RISIC)均衡算法对最小均方误差(MMSE)均衡后的残留码间干扰(RISI)进行了估计并消除,但判决数据中仍存在噪声干扰,而且RISI估计的偏差会造成额外干扰,影响了均衡的精度。为此详细分析了MMSE-RISIC算法存在的问题,并针对帧结构基于特殊字(UW)的SC-FDE系统提出一种改进的MMSE-RISIC均衡算法,该算法增加了噪声预测模块,利用UW估计噪声和数据估计噪声的相关性,由UW噪声预测和抵消MMSE-RISIC均衡后数据的噪声,由此RISI的估计精度也会提高。最后利用我国华北地区300km的9径散射链路参数进行仿真,结果表明:改进的MMSE-RISIC均衡算法在低信噪比(SNR)下相比MMSE-RISIC均衡算法误码率(BER)有所降低,当BER为10-3时SNR大约有2dB的性能增益。     

基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制

沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。     

一种基于分数阶Fourier变换的光斑图像抑噪方法

在激光光斑中心定位系统中,光斑图像噪声直接影响中心定位的精度。为了保证光斑重心的测量精度,抑制光斑图像噪声,针对信号和噪声有很强的时频静合特性,通过分数阶Fourier变换（FRFT）分析了含噪声激光光斑图像在分数阶Fourier域的幅度特征,在一维信号分数阶滤波系统参数估计的基础上,利用多阶段的滤波结构滤除激光光斑图像中的高斯噪声。仿真结果表明,该算法能较好地在强噪声背景下将光斑图像恢复出来,抑噪后的光斑基本能满足激光光斑中心定位系统的预处理要求。     

基于Simulink的坐标变换多模盲均衡算法建模与仿真

针对传统的常模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交幅度调制(QAM)信号会产生失效问题,在利用坐标变换、双曲正切误差函数和非线性判决反馈结构特点的基础上,提出了一种基于坐标变换的多模盲均衡算法(CTHMMADFE)。该算法通过坐标变换将高阶非常模QAM信号变为常模4QAM信号,利用双曲正切函数作误差函数,利用判决反馈结构非线性特性进一步补偿信道非线性影响。通过M文件对CTHMMADFE的性能进行验证,在获得性能最佳时算法中各参数值后,由这些参数构建CTHMMADFE的Simulink仿真模型。     

基于离散时间分数阶Fourier变换的多抽样率信号处理

多抽样率技术广泛应用于信号的分频带编码,图像压缩等领域．文中基于离散时间分数阶Fourier变换的chirp周期性和分数阶域滤波,定义了分数阶域等效滤波器．在此概念的基础上,得到了分数阶域等效滤波器的时域直接实现高效结构．然后导出了基于分数阶域等效滤波器的多相实现结构,并得到了分数阶抽样率转换系统的多相实现和分数阶域滤波器的多抽样率实现．最后得到分数阶差分抽样滤波器组和非均匀抽样滤波器组线性相位准确重建条件．     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

数字并行接收机的反馈频域均衡方法

为了适应高速宽带无线通信的需要,在一种高速数字并行接收机(APRX)结构的基础上,提出了一种使用伪随机(pseudo-random num ber,PN)序列进行反馈频域均衡的方法,通过PN序列相关估计的信道冲激响应反馈到频域均衡器来更新并行接收机频域均衡器系数,这种结构能适应高速率传输的要求,并且能有效地对抗频率选择性衰落。仿真结果表明:在多径信道下,APRX已无法工作,而提出的反馈频域均衡方法性能较好,仅与G auss ian白噪声信道下有约5 dB的性能损失,且实现简单,便于应用。     

基于PSO—SVM模型的拱坝坝变形预测研究

拱坝已成为大型水利枢纽的主要坝型之一,大坝变形预测是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于变形监测数据往往具有复杂的非线性特点．支持向量机（SVM）具有良好的泛化能力,可有效地解决小样本、非线性、高维数等问题,因此可将其广泛应用于拱坝变形观测中．由于算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选取,本文充分利用粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法来优化支持向量机的模型参数,建立了基于PSO—SVM的大坝变形预测模型．将该模型应用于某拱坝坝基变形预测中,与传统的多元回归模型预测结果进行对比．结果表明,PSO—SVM模型用于拱坝变形预测是可行的．     

一种基于Viterbi译码的DFE信道均衡算法

在分析了判决反馈和线性结构均衡器,以及Viterbi软硬判决方式译码的性能特点的基础上,针对短波无线信道的特点,提出了一种将判决反馈均衡和Viterbi硬判决解码联合使用的解调方式,该解调方式能更好地克服码间串扰和信道噪声,从而将系统的误码率降低了（1—2）dB;在实际的软件无线电系统中运行良好。     

北京市地铁7号线地质沉降数据的时间序列分析

本文运用时间序列方法,构建模型对北京市地铁七号线(九龙山站到大郊亭站)建设过程中地质沉降的数据进行分析,并对未来地质沉降的走势进行了预测.文章主要分为以下三个部分:第一部分是本文所用的模型介绍,包括时间序列AR(P)模型、Yule-Walker方程对模型的参数估计、AIC定阶、白噪声检验.第二部分,对原始数据进行分析,并对数据进行伸缩变换,去除趋势项,建立了AR(2)模型.根据所构建的模型,对未来的地质沉降做出预测.第三部分是本文的结论.     

CO-OFDM 系统中基于线性预处理的新相位噪声抑制算法

针对相干光正交频分复用（coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM）系统中相位噪声引起的载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）问题,提出了一种基于线性预处理的新判决反馈相位噪声抑制算法。该新算法改进了线性预处理部分,利用循环前缀与OFDM符号固有的相关性,在时域进行简单的线性组合运算,充分利用了OFDM符号中冗余信息。仿真分析表明,在激光器线宽为200 kHz且误码率（bit error rate, BER）为10－4时,与判决反馈相位噪声抑制算法和一次迭代的判决反馈相位噪声抑制算法相比,该新算法BER曲线的信噪比（signal to noise ratio,SNR）分别改善了3 dB和1 dB,有效地降低由ICI引起的错误平层。     

基于DF-DDEA算法的Turbo均衡研究

研究了基于数据引导均衡算法的Turbo均衡,此算法求解似然函数时,假设条件概率密度函数符合高斯分布.实际上经过均衡处理,噪声已经变成有色噪声,此时的条件概率密度函数并不是完全符合高斯的,针对这一问题,提出基于判决反馈数据引导均衡算法(decision feedback-data directed equalization algorithm,DF-DDEA)的Turbo 均衡,该算法通过对均衡符号进行判决处理,得到完全符合高斯分布的条件概率密度函数,从而满足求解似然函数时的假设条件.根据计算后验信息时是否考虑整个数据块内其他符号对当前输入符号的影响,分别推导了基于符号检测以及基于序列检测的DF-DDEA-Turbo均衡算法.通过仿真分析,比较了提出的新算法和原来算法的性能,新算法在基本不增加计算复杂度的情况下,比原来算法的各项性能分别有不同程度的改善.     

凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法

针对高速水声通信信道稀疏特性,提出了一种凸组合实时判决反馈盲均衡算法。将盲均衡器分为保持均衡器支路和稀疏均衡器支路,以保持均衡器能量和权系数的瞬时梯度为判据,对稀疏均衡器支路对应抽头进行实时稀疏化处理。算法中避免设置稀疏化阈值,对不同稀疏水声信道和通信信号具有通用性,且对于时变稀疏水声信道可以利用保持均衡器支路恢复稀疏均衡器支路置零抽头系数,使算法对信道具有较强跟踪和冷启动能力。典型稀疏水声信道条件下的仿真结果证明,凸组合实时判决反馈稀疏水声信道盲均衡算法性能稳健,与全阶判决反馈盲均衡算法相比,计算简单,收敛速度快,稳态剩余误差小,有利于算法在水声通信系统中的推广应用。