基于匹配追踪的MB-OFDM时域信道估计

针对超宽带信道的稀疏特性,基于MB-OFDM系统提出一种基于匹配追踪的时域信道估计算法(MP-TD).首先利用OFDM数据块的循环卷积特性建立一种时域模型,然后采用匹配追踪(MP)算法探测出非零抽头的位置,最后利用非零抽头位置信息降低了估计维数并通过时域方法估计出信道.仿真证实了算法的有效性.     

基于接收信号自相关矩阵匹配的UWB信道盲估计

 针对TH-PPM调制的超宽带系统,把超宽带系统发射信号的非线性形式转换为线性形式,并推导出接收信号自相关矩阵和信道响应之间关系式,提出一种基于接收信号自相关矩阵匹配的超宽带信道盲估计算法,获得了较好的均方误差性能.当把估计出的信道参数用于接收机设计时,还可以获得较好的误比特率性能,其误比特率比理想信道的误比特率率约1.5 dB.     

一种引入虚拟噪声分量的独立分量分析语音增强算法

简要介绍了有关独立分量分析（ICA）的基本理论和算法后，探讨了独立分量分析在语音增强中的应用。 针对在加噪模型中进行ICA分离时，噪声消除比较困难这一问题通过理论分析，引入了虚拟高斯白噪声的概念，将 其应用在ICA的语音增强算法中得到了解决。仿真试验结果表明，该方法能有效地消除语音信号中的白噪声。     

基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法

跳频通信难以高效抵抗人为的恶意干扰和动态干扰,研究基于盲分离理论的新型抗干扰技术具有重要意义.提出一种基于跳频信号短时平稳的二阶特征窗盲分离抗干扰方法,该方法通过空间预白化和定义特征窗函数,把跳频信号转化为白化的短时平稳信号,利用伪Wigner-Ville分布,提取出有用跳频信号而抑制掉干扰,实现抗干扰的目的.仿真结果表明,新分离算法比特征矩阵联合近似对角化(joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE)算法具有更好的分离效果,分离后的信号通过提取算法能有效地被提取出来.     

超宽带通信压缩感知信道估计与信号检测方法

针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题,利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法).将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测.仿真结果表明,CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1/3或更少,而在中等信噪比(15~25 dB)的情况下,估计性能可以提高约4.5 dB,且可以准确检测出原始信号.     

压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。