基于多陪集采样的射电天文信号功率谱密度估计

提出一种利用亚奈奎斯特采样数据估计信号功率谱密度的方法.首先选取适当的多陪集采样(Multi-coset Sampling,MCS)模式对待观测信号采样,然后计算MCS系统各通道输出之间的互相关,最后采用最小二乘法或非负最小二乘法直接估计信号功率谱密度.仿真结果表明算法能在正确估计射电天文信号功率谱密度前提下有效降低采样率,并且对信号稀疏性没有要求.     

基于改进协方差法的风廓线雷达谱分析

针对风廓线雷达回波信号较弱的问题,介绍了一种基于改进协方差的风廓线雷达谱分析方法。该方法利用使前、后向预测误差之和为最小而建立起协方差方程,并通过一种递归运算快速求解,得到回波信号功率谱。对比改进协方差法和现有FFT法分别在仿真与雷达实际数据两种情况下的谱分析效果,结果表明在信噪比较大时,两种谱分析方法都能辨别回波信号谱峰,但改进协方差法分析得到谱峰更尖锐;而当回波信噪比较弱时,FFT谱分析法无法识别出回波谱峰,在改进协方差谱分析中却能清晰辨别,且还具有噪声抑制效果。该方法可用于改善风廓线雷达弱信号的谱分析及谱矩估计性能。     

有限长观测数据的最大熵谱分析与算法

利用长度有限的观测数据估计随机过程的功率谱，是随机信号理论的主要应用之一，常规的谱分析方法，往往无法兼顾分辨力和平滑性两方面的需要，而用最大熵谱分析方法则可得到分辨力很高的，平滑的谱估计，在观测数据较少时，这种方法更能显示出其较之于常规谱分析方法的优越性，本文简要介绍了最大熵谱分析方法的基本概念及算法，通过计算机模拟的结果和常规的谱分析方法进行了比较和分析，从中得出了一些较有实用价值的结论。     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

最小距离谱分析

本文提出了一种新的谱估计方法——最小距离谱分析(MDSA),它是所有满足相同观测自相关函数的谱中与光验谱的距离最小者.该方法具有结果的唯一性、幂等性等性质,是一种凸集投影方法.本文给出的几个具体例子表明了 MDSA的优良性能.     

低信噪比下低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号带宽盲估计方法估计精度低且计算量较大的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法,首先利用修正的周期图求平均(Welch)法得到功率谱,再对其进行最小二乘多项式拟合得到平滑的功率谱,然后通过对功率谱曲线进行求导提取出斜率最大点和最小点的位置进而估计带宽,最后多次循环求统计平均得到信号带宽的精确估计.通过理论分析,确定了OFDM信号带宽盲估计方法的步骤,并在多径信道下进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能够达到98.9％的正确估计率,并且该方法与传统方法相比,带宽估计精度更高,计算复杂度更低.     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其频谱

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自回归（ＡＢ）模型系数的关系．通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号．本文同时给出自适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度．实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法．     

自适应谱线增强技术提取噪声中弱超声Doppler血流信号及其…

从自适应谱线增强原理出发，建立了自适应滤波器系数和自加归（ＡＢ）模型系数的关系。通过对计算机模拟Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号和人体手指Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号的自适应滤波器系数的计算及相应的实验，表明用自适应谱线增强技术可以从噪声中提取弱Ｄｏｐｐｌｅｒ血流信号。本文同时给出血适应ＡＢ谱法，直接估计信号功率谱密度。实验结果表明，它是一种新的有效的现代谱分析方法。     

连续相位调制的信号特性与译码研究

为利于选择合适的调制参数,尽可能提高最小欧式距离,改善功率谱密度,降低译码复杂度,基于Laurent分解,将球形译码方法应用于连续相位调制信号检测中。针对3种典型脉冲函数的连续相位调制信号,在不同调制参数情况下,比较其功率谱密度、最小欧氏距离和译码率等性能之间的关系,并进行了仿真验证。研究结果表明,GMSK的功率谱密度最好,旁瓣衰减更大;无论矩形脉冲还是升余弦脉冲,调制指数0.5时都比调制指数0.75时的最小欧氏距离高,误码率更低。     

多径信道下的OFDM信号带宽盲估计

针对传统的正交频分复用（OFDM）信号的带宽估计方法在低信噪比多径信道下,估计精度低且计算量大的问题,提出一种OFDM信号带宽盲估计方法.本方法首先根据接收到的观测信号建立自回归（AR）模型,通过AR模型计算信号的功率谱;然后将其功率谱等效成矩形谱,并将矩形谱的带宽作为OFDM信号的估计带宽;最后通过多次循环求统计平均...     

宽带信号广义谱相关子空间拟合二维来波方向估计

提出了一种新的宽带信号二维来波方向（ＤＯＡ）估计方法－二维广义谱相关子空间拟合方法。该方法充分利用循环相关运算可以将时延变换为相移这一性质,结合一维ＧＳＣ－ＳＳＦ方法和ＤＯＡ知阵方法的基本思想,可以方便、有效地对各种带宽的信号进行二维ＤＯＡ估计,理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳谱估计方法在信号选择性,测向精度、分辨率、过载能力、检测能力等方面的优势,又具有ＤＯＡ矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点,具有很好的实用性。     

一种基于自相关估计的水声直扩信号检测方法

利用直接序列扩频信号的自相关特性,提出了一种直扩信号相关峰累积检测方法.理论上分析了直扩信号的自相关特性,可知在伪码周期整数倍处可能会出现峰值,利用这些相关峰及其倍数关系可以对直扩信号进行判别.但由于信元信号与噪声的影响,这一系列相关峰并非连续稳定出现.在低载噪比时,一些自相关峰淹没在噪声中,直接对其检测比较困难.利用相关峰出现的周期关系,设计了相关峰累积检测器.该检测器不仅可以实现自动检验,而且可适用于低载噪比情况,具有实际应用价值.计算机仿真结果和海试数据都验证了该方法的可行性与实用性.     

单频信号瞬时频率估计

目的　研究点目标回波信号的瞬时距离信息提取问题; 方法　在详细讨论点目标回波差频信号频谱结构的基础上,利用单频信号瞬时频率ＩＦ（ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）定义、ＦＦＴ方法和计算机仿真,分析差频信号谱结构与信号携带的距离信息的关系; 结果与结论　差频信号的基波频率与目标距离相对应; 所提出的频域最大值跟踪法优于Ｗｉｇｎｅｒ－Ｖｉｌｌｅ 分布（ＷＶＤ）和前向差分法;     

柴油机振动信号谱估计的自回归方法

介绍了经典谱分析和现代谱分析中自回归 (AR)谱分析的各种常用方法 ,比较了各种方法对模拟信号 (样本总数N =32 )和柴油机爆发信号 (N =12 8)的处理效果。结果表明 ,经典谱分析方法的稳定性好 ,但分辨率受信号样本数影响 ,不适于小样本信号。现代谱分析方法比经典谱分析方法有更高的分辨率 ,因而可用于柴油机小样本数据段的分析 ,但使用时要注意模型阶次 p的选择。当 p太高时 ,各种方法都出现不稳定的现象。自相关法的分辨率略低 ,但其稳定性较好 ,可优先考虑使用。柴油机振动过程中有许多小样本信号 ,如爆发、阀开关、喷油信号等 ,它们引起的振动信号都非常短 ,采用AR谱估计方法是非常合适的     

利用修正的Cyclic—SSF对宽带信号波达方向的估计

提出一种修正的Ｃｙｃｌｉｃ－ＳＳＦ方法用于波达方向估计。该方法不仅具有原Ｃｙｃｌｉｃ－ＳＳＦ方法避免了ＳＣ－ＳＳＦ方法所涉及的一系列移位相乘运算,使运算速度大大提高。     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

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。     

色噪声背景下弱信号频率估计互谱方法研究

现代互谱估计是抑制有色观测噪声的一种有效方法.本文针对旋转不变技术来估计信号参量的方法进行了深入的分析,进而提出了在有色观测噪声背景下,基于最小二乘技术的信号估计的互谱ESPRIT方法。这种方法的突出特点是不需要任何色噪声的先验信息准确地估计出待估计信号,不仅避免了以往互谱估计本身所固有的在整个频域上的谱峰搜索,而且克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制（要求噪声为白色高斯噪声）。可直接通过特征值确定信号参数估计值。本文方法只需两次SVD分解,计算量大大降低。仿真结果表明,该方法具有较好的谱估计分辨率和良好的稳定性。