改进的多项式相位信号参数快速估计方法

提出了一种改进三次相位变换的多项式相位信号参数快速估计方法,利用Radon变换对三次相位变换结果进行优化,消除交叉项影响,并对利用该方法进行三阶多项式相位信号进行参数估计的关键问题做了研究;利用双尺度搜索的方法对调频斜率、角度分别进行搜索,大大减小了该算法的计算量。仿真结果表明,该方法在低信噪比条件下对多分量三阶多项式相位信号估计结果较为精确,且计算量较小。     

多项式相位信号的参数估计

研究了多项式相位信号的参数估计问题.首先通过离散伪魏格纳-威利变换得到调频信号的瞬时频率,再利用多项式拟合法来实现对多项式相位信号参数的估计.仿真实验证实了所提出的算法的有效性.     

基于多项式模型的非平稳信号瞬时特征提取

文章深入分析了非平稳信号瞬时特征的结构特点。应用Gram-Schmidt正交基对非平稳信号的瞬时频率和瞬时幅值进行近似,提出了瞬时频率和瞬时幅值的正交多项式估计模型。应用极大似然法对模型的参数进行估计,应用模拟退火算法求解参数的估计值。估计参数带入多项模型,提取出非平稳信号的瞬时特征。仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。     

基于稀疏贝叶斯重构的多跳频信号参数估计

针对宽带条件下多跳频信号的参数估计问题,利用多跳频信号在空间频率域上的稀疏性,提出了基于稀疏贝叶斯重构的空间频率估计方法.通过重构信号获得信号瞬时频率估计,在此基础上完成了波达方向信息估计.为了提高低信噪比条件下参数的估计性能,采用形态学滤波的方法对得到的时频图进行修正,在修正的时频图上完成了信号频率集和跳周期的精准估计.仿真实验表明:该算法在信噪比低于0dB的情况下仍能够取得良好的估计性能.     

信号相位匹配原理的正弦信号参数的最小二乘估计

根据信号相位匹配原理,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式,给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法.分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,而且还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高了低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速,具有工程应用前景.     

基于分数阶Fourier变换的瞬时频率估计方法

通过分析分数阶Fourier变换功率谱与信号相位微分的关系,提出了根据信号密度分布和分数阶Fourier谱估计信号瞬时频率的方法。并对含噪声和不含噪声的两种信号进行了计算机仿真,仿真结果表明了该方法的有效性,实验表明该方法适用于信噪比大于3dB的信号。采用非递归算法,不需要进行时频平面上的投影和峰值搜索,运算量低。     

一种低信噪比条件下的瞬时频率估计算法

为了在低信噪比条件下更有效地提取信号的瞬时频率,提出了一种改进魏格纳-维勒分布的瞬时频率估计算法来降低瞬时频率的估计误差.首先,采用基于切比雪夫多项式的核函数代替魏格纳-维勒分布的核函数,根据信号计算最优核函数.然后用该最优核函数计算信号的时频分布,以减小信号交叉项的影响.最后,采用维特比算法从时频分布中估计信号的瞬时频率.仿真结果表明,信噪比为-15～-5 dB条件下,改进魏格纳-维勒分布算法瞬时频率估计值的均方误差相比于魏格纳-维勒分布算法和平滑伪魏格纳-维勒分布算法减小超过53%,有效降低了瞬时频率估计误差.在单分量信号和多分量信号情况下,改进魏格纳-维勒分布算法能得到性能更优的瞬时频率估计值.     

一种基于过采样技术的非最小相位系统盲辨识方法

提出了一种在时域中盲辨识非最小相位系统传递函数的方法,该方法通过对系统输出过采样来获得系统结构参数的信息.对于单输入单输出的线性离散系统,经过输出过采样后可以等价为单个输入、多个输出的传递函数模型,这多个输出函数具有相同的分母多项式和不同的分子多项式.采用子空间分解法可以确定分子多项式的参数,通过对系统输出信号自相关函数的处理可以得到分母多项式,最终可以得到原系统的结构参数.与传统高阶矩方法相比,该方法对噪声的敏感度更低,辨识的精度和速度也有很大提高.仿真结果表明,当信噪比大于15dB时,该方法可以有效地辨识出系统参数.与高阶矩方法相比,辨识门限信噪比降低了10dB,估计精度提高了20%,辨识速度加快了3倍.     

载波信号瞬时频率的概率密度分布

本文研究了载波信号瞬时频率的概率密度分布模型,在分析相位误差分布以及相位误差近似分布的基础上,提出了两种瞬时频率概率密度的近似分布函数,并通过理论推导和假设检验的方法分别验证分布模型的正确性。同时分析了不同采样速率及信噪比对瞬时频率概率密度分布的影响。最后通过蒙特卡罗仿真验证了本文提出的瞬时频率的概率密度分布的正确性。     

基于经验模态分解的低信噪比探地雷达数据处理

阐述经验模态分解原理及复信号分析理论,着重讨论EMD分解应满足的条件及具体分解过程.应用EMD方法对单道GPR数据及GPR正演加噪剖面分别进行分解,得到从高至低不同频率范围的本征模态函数GPR图.然后,以湖南长沙黑麋峰抽水蓄能电站进厂交通隧洞实测GPR剖面为例,首先对该剖面进行EMD分解去除部分噪声,再利用Hilbert变换求取GPR剖面复信号,并提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率3个参数,绘制出相互独立的瞬时参数剖面图.研究结果表明:EMD分解对于低信噪比GPR数据具有较强的适应性,把EMD分解应用于含噪的雷达信号,并结合GPR复信号分析技术得到的“三瞬”信息,避免了使用单一时距剖面分析所造成的解释偏差,可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,突出雷达剖面中异常体特征,达到提高GPR信号分析效果及解释精度的目的.     

基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计

针对多径多用户低信噪比下的伪码估计,提出一种基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计的算法.该算法在同步接收扩频信号的基础上,利用特征值分解法获得用户特征向量子空间,通过2维Givens矩阵对子空间特征向量组成的2维载荷矩阵进行旋转,当定义的载荷矩阵总方差达到极小值时停止旋转,得到伪码序列的最佳估计.该算法克服了传统特征分解法估计多用户伪码序列时的缺陷,解决了多用户多径低信噪比情况下伪码序列的盲估计问题.仿真结果表明该算法是有效的,且具有抗多径干扰的能力.     

一种新的Ad hoc网络多包接收算法

基于多相位调制实现信号分离的盲干扰消除方法,提出了一种新的Ad hoc网络多包接收算法。该算法采用判决反馈和信道估计机制降低了弱用户数据包恢复的误码率。实验结果证明,该算法不仅能够实现多包接收和多包分离,而且能够有效地改善整个网络的多包接收性能。     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

数字通信信号调制方式识别算法的改进研究

为克服数字通信信号调制方式识别算法识别类型少,步骤复杂,识别率低等问题,在已有识别算法的基础上,通过对信号特征参数的分析和提取,提出一种基于决策理论的数字通信信号调制样式识别的改进算法。该算法通过比较不同信噪比下特征参数的取值概率直方图,选择判决门限值。同时,应用最大似然法则,并采用了可变的判决门限值,以得到最佳判决门限。研究结果表明,在信噪比（SNR：Signal to Noise Ratio）为10 dB时,算法的正确识别率达到96%以上,可识别包括噪声在内的7种信号,且信噪比为6～15 dB时,该算法的正确识别率不低于92%。     

带参数的二阶三角Bézier多项式曲线

分析讨论两类二阶三角Bézier多项式基函数的构造方法以及二阶三角Bézier多项式曲线的概念及其性质,研究利用带调节参数的控制点变换构造带两个调节参数的二阶三角Bézier多项式曲线并分析它与两类二阶三角Bézier多项式曲线的关系.这种曲线本质上是在利用已知的3个控制点生成4个带有参数的新的控制点,通过参数的变化改变控制点的位置从而影响曲线的形状,以便得到最适合的曲线.     

基于重采样的COLD阵列波达方向和极化参数联合估计

针对在低信噪比情形下DOA和极化参数估计性能严重下降的问题,提出了基于重采样的COLD阵列参数估计方法.该算法有效结合了ROOT-MUSIC和重采样技术,并对重采样技术作出了改进,利用COLD阵列ROOT-MUSIC算法,可以降低求根阶数,减少计算量;利用改进后的重采样方法,可以大幅度提升低信噪比下的参数估计性能.并通过参数估计结果可行性判定方法,保留参数估计正常值,剔除异常值.本文提出的这种算法,使在低信噪比情况下,参数估计精度得到提高.仿真实验结果验证了该算法对信号DOA和极化参数估计的有效性.      

OFDM系统中简单高效的时间同步算法

提出一种新的正交频分复用（OFDM）系统中的最大似然时偏估计算法．该算法在高斯加白噪声（AWGN）信道和多径衰落信道2种环境下与H．Minn的算法基于估计的均方误差进行了性能比较．提出的算法由于在高信噪比的情况下不存在性能下限，因而即便是在多径衰落环境下仍能保证较高的估计精度和较低的运算复杂度．     

低信噪比多径-信道下的OFDM带宽自动估计

针对低信噪比多径-信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的OFDM信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间-尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明：在不同多径信道且信噪比为-10dB条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

基于同频等长信号融合的频率估计快速迭代算法

多段同频等长信号十分常见,对其进行信息融合能有效提高信号处理的精度,尤其适用于低信噪比、被测频率持续时间短的情况。为提高频率估计的精度、实时性和扩展已有方法的适用范围,给出了一种基于多段同频等长信号融合的快速迭代算法。在该算法中,设计相位差补偿因子矩阵以克服各段信号之间相位不连续;生成搜索频率序列以修正相位差补偿因子矩阵中的未知参量并得到具有特定形式的功率谱矩阵;采用间接迭代计算以改善算法实时性。在说明上述技术措施的应用原理时,给出了5项重要性质并作为该算法正确性的数学证明,针对多种应用环境状态进行了仿真实验,结果表明,该算法具有普适性、抗噪性好、频率估计精度比现有方法有较大提高,具有重要的理论和应用价值。     

基于带宽估计脉动血流多普勒夹角的方法研究

研究了基于带宽估计多普勒夹角平均时相选择、多普勒带宽的计算、信号频谱的估计方法等问题，提出了一种新方法：先对多普勒信号进行基于主元分析的降噪，然后使用短时傅里叶变换(STFT)进行夹角估计，最后在收缩后期进行平均．通过颈动脉超声多普勒信号的计算机仿真实验，得出：夹角平均应选在收缩后期；STFT估计夹角应用fmean,AR模型估计夹角用fmean和fp均可；STFT和AR模型在估计夹角的性能各有优劣．新方法较大程度地改善了多普勒夹角估计方法的抗噪声性能，可以在信噪比较低的情况下使用。