短波信道下直扩信号检测与载频盲估计

针对通信侦察识别中广泛遇到的短波信道下直接序列扩频信号(DSSS)的检测与参数估计问题,提出了一种利用广度优先搜索邻居(BFSN)聚类分析提取未知信号高阶循环累积量循环频率的算法。该算法通过聚类比较截获信号的各类峰值,剔除干扰和奇异类信号,克服了短波信道中常见的多径效应引起的码间串扰(ISI)影响,从而实现了在低信噪比条件下,对直扩信号进行检测和载频的盲估计。对算法进行了理论分析,并通过计算机仿真验证了该算法在低信噪比下具有较好的稳健性。     

一种有效抑制窄带干扰的水声直扩信号检测方法研究

针对高斯白噪声背景下的水声直扩信号检测无法抗窄带干扰的问题,提出了一种有效抑制窄带干扰的水声直扩信号检测方法,该方法采用自适应-倒谱联合检测原理,并针对倒谱的低噪声抑制力,提出了一种改进的倒谱检测方法,能够在有效消除窄带干扰的低信噪比情况下,提高水声直扩信号的捕获概率。在推导算法原理的基础上,通过仿真实验分析验证了该算法的性能。     

基于Haar小波变换的直扩信号参数盲估计

为解决低信噪比下直扩信号的参数估计问题,提出了一种基于H aar小波变换实现直扩信号伪码(PC码)速率和符号周期盲估计的新型算法。阐述了小波变换表征和检测直扩信号相位瞬变的原理,给出了直扩信号小波变换的具体形式。通过对直扩信号小波变换频谱特征的具体推导,详细论述了通过小波变换提取这两个参数的算法原理和具体步骤。仿真实验表明,在码元数为400及扩频因子为63的参数条件下,该文所提出的伪码速率和符号周期估计算法可至少工作在-18 dB和-14 dB的低信噪比下,且其性能优于某些典型的算法。     

直扩通信系统中自适应窄带干扰抑制技术研究

直扩通信系统(DirectSequenceSpreadSpectrum,DSSS)由于传输信息所用带宽远大于信息本身带宽，从而其本身具有一定的抗干扰能力.但是由于DSSS射频信号带宽比传统的通信系统射频带宽大得多，在频谱空间比较拥挤的情况下容易受到同频带其它用户的干扰，特别是在军事通信中还会受到敌方有意的干扰.当这些干扰超过接收机的干扰容限时，DSSS将不能正常工作，需要采取抗干扰措施.本文分析了最小均方误差(LeastMeanSquare,LMS)自适应算法及其改进算法对直扩通信中窄带干扰的抑制能力，仿     

一种新的直扩系统综合抗干扰技术

针对FFT-CME干扰抑制算法对以扫频干扰为典型的宽带非平稳干扰抑制效果有限的问题,提出一种新的直扩系统带内综合抗干扰算法.该算法基于DPT算法和牛顿迭代,并联合FFT-CME干扰抑制算法,实现了对窄带单音干扰、平稳宽带干扰、扫频干扰的有效抑制.仿真结果表明,综合抗干扰算法对干信比高达50dB的三种典型强干扰均可起到非常好的抑制效果.     

一种抑制OFDM系统峰均功率比的融合算法

提出了一种抑制正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)的融合算法,该算法在OFDM系统发射端对信号先后进行选择映射(SLM)和压扩变换,从而使信号的峰均比得到二次抑制。仿真结果说明了该算法对峰均比的抑制效果比单独使用SLM技术和压扩技术都有明显的改善,并且对于计算复杂度要求不高的OFDM系统,不同参数的综合技术可相互替代以提高系统的误码性能。     

基于MPSO粒子滤波的单通道扰信盲分离算法

针对单通道接收情况下通信信号与干扰盲分离的难题,提出了一种基于变异粒子群优化粒子滤波的单通道扰信盲分离新算法。首先建立了受扰通信信号的状态空间模型,并利用变异粒子群重采样粒子滤波进行通信码元和未知参数的联合最大后验估计,有效改善了标准粒子滤波中存在的粒子退化现象,在减少所需粒子数量的同时,又保持了序贯估计过程中粒子集合的多样性和优质性,使新算法在干信比较大时也能保持较好的分离性能。仿真实验表明,对单音干扰,在干信比等于30 dB,信噪比大于15 dB的条件下,新算法可以有效地从单路接收的受扰信号中分离出通信信号与干扰。     

改进的频域窄带干扰陷波器

在分析频域算法实现的基础上,引入变异系数(CV)作为一种切换准则,克服了传统傅里叶变换陷波算法的门限效应,使得系统在低干信比时关闭频域陷波算法,切换到扩频系统本身的匹配滤波器进行相关解扩;而在高干信比时切换到频域陷波算法.理论分析和仿真验证了CV作为切换准则的正确性和有效性,说明了作者提出的算法在抑制窄带干扰时具有更高的自适应性能.     

基于Simulink的直接序列扩频通信系统抗干扰的仿真实现

主要研究了直接序列扩频通信系统( DSSS)的抗干扰能力。利用Simulink对直接序列扩频通系统的发射机模块和接收机模块进行仿真设计,在高斯信道中加入不同中心频率、幅度的窄带干扰。通过传输过程中各个波形和频谱变换图,研究直扩系统误码率、信噪比和扩频增益的关系。当窄带干扰强度超过系统抗干扰容限时,使用自适应滤波器中的LMS(最小均方差)和RLS(最小递推二乘)滤波器来抑制窄带干扰。仿真结果表明：自适应滤波具有良好放任窄带干扰抑制效果,但RLS算法复杂仿真时间长,LMS收敛速度较慢。     

在DS-CDMA通信系统中盲多用户检测算法的研究

分析并研究了DS-CDMA(直扩码分多址)通信系统中的三种盲多用户检测算法,即最小均方(LMS)算法,递推最小二乘(RLS)以及Kalman算法。仿真实验了在平稳信道下、同步DS-CDMA系统中接收机应用这三种盲多用户检测算法抑制多址干扰(MAI)的能力,仿真实验与理论推导相吻合。实验与理论都表明,递推最小二乘(RLS)和Kalman算法能快速收敛、信干比大,尤其是Kalman算法收敛速度更快、信干比有更高的稳态输出,更具有实用性。     

基于超完备时频展开的扩频通信抗干扰技术

针对传统的扩频通信变换域干扰抑制算法受基函数时频结构的限制,对干扰特性较为敏感这一不足,提出一种新的基于超完备时频展开的自适应干扰抑制算法．通过建立一个由局部三角基构成的超完备基函数库,库中包含多种具有不同时频特性的基函数,可以紧凑地表示多种干扰信号．然后利用一种有效的凹代价函数自适应地选择最佳的基函数与干扰相匹配,事先不需要知道干扰类型,对于快速时变干扰可自适应地跟踪干扰信号时频结构的变化．仿真结果表明,这种算法可以有效抑制多种干扰,大大改善扩频系统的误码率性能．     

基于 RIE 的自适应窄带干扰抑制算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)通信系统中窄带干扰(narrow-band interference,NBI)抑制问题,将窄带干扰存在性识别技术(recognition of interference existence,RIE)和变换域窄带干扰抑制算法相结合,提出了一种自适应窄带干扰抑制算法.该算法能根据接收到的信号,利用基于能限因子的RIE算法判断接收信号中是否含有窄带干扰信号,从而决定是否需要对其进行干扰抑制处理.理论分析表明,当接收信号中不合窄带干扰或干扰信号较小时,既可减少由于窄带干扰抑制算法对有用信号造成的损伤,提高误码率性能,又能降低系统处理的复杂度.仿真结果表明,自适应窄带干扰抑制方案抑制干扰误码率性能明显优于非自适应窄带干扰抑制方案.     

大规模MIMO系统中基于DFT信道估计的导频污染消除方案

在大规模MIMO系统中,当基站不存在协作时,随着基站天线数的无限增加,快衰落效应和非相关噪声都能被平均掉,导频污染成为制约大规模MIMO系统性能的瓶颈。基于此,本文提出了一种基于离散傅立叶变换(DFT)信道估计的导频污染消除方法,在时域信道冲击响应中通过DFT和IDFT变换把有用的信号长度之外的污染信号当成一个样本,利用有用信号之外的污染信号样本生成一个阀值,通过引入这个预设的判决阀值,筛选出有效的信道冲击响应,消除导频污染造成的干扰。改善了信道估计的性能。仿真结果表明,在大规模MIMO系统的信道环境下,本文提出的方法可以进一步提高信道估计的精度,提高大规模MIMO的性能。     

基于双正交Fourier变换的多径chirp信号检测

多调频斜率chirp信号在双正交Fourier变换（biorthogonal Fourier transform,BFT）域内具有良好的正交性,以此特性能够显著提高chirp调制效率.文中分析了多进制chirp-rate信号的BFT检测性能,并证明BFT正交性在实际的宽带多径信道下会遭到破坏,导致检测输出同时存在码间串扰和码内互扰,通过对多径下的BFT输出信号建模,提出一种抗干扰检测算法.仿真和分析表明,BFT在检测多进制chirp-rate调制信号时具有出众的检测性能,以及在多径环境下改进算法能够有效克服其缺陷,改善了误码率性能.     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

基于分数傅立叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电(Cognitive Radio, CR)由于机会式利用空闲频谱,因此当授权用户突然出现或者和其他认知用户发生碰撞时,产生的干扰将会极大的降低认知无线电系统的性能。本文提出了基于分数傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FrFT)的认知无线电抗干扰系统,通过将在分数傅立叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,能够在接收端通过特定阶数的分数傅立叶变换域的滤波处理提取有用信号的能量,抑制其他用户的干扰。仿真表明：当干扰为正余弦波时,本文系统要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且本文系统能够有效地抑制多径干扰和其他多认知用户的干扰。     

基于加窗DFT的DSSS系统变换域窄带干扰抑制技术

针对基于加窗离散傅里叶变换(DFT)的直接序列扩频(DSSS)系统窄带干扰抑制工程实现中的关键技术,分析了重叠相加法减小加窗对接收信号失真的效果,并首次提出一种基于频域谱线的模平方服从指数分布假设条件下的干扰检测和处理算法——自适应多门限检测干扰抑制算法,分析和仿真的结果表明,该算法有较强的自适应性能,可抑制扩频系统中存在的多种窄带干扰。     

一种DTT域的二维线性卷积算法

提出了一种在二维离散三角变换(DTT)域进行线性卷积的算法.首先推导出N1×N2的二维离散余弦变换Ⅱ型(DCT-Ⅱ)与2N1×2N2的二维离散傅里叶变换(DFT)之间的关系武,并将二维DFT的卷积乘积表达式转换成在对应的二维DTT域表示;然后给出了线性滤波器下输出信号的DCT-Ⅱ与输入信号的DTT之间关系的显式表达式;最后,分析了该算法的复杂度.结果表明,当滤波器大干5×5时,该算法计算复杂度远低于常见的空间域滤波算法.另外,在已知二维信号平移后的DCT-Ⅱ系数情况下,该算法比DFT域滤波算法具有更高的计算效率.     

基于时序卷积生成对抗网络的单通道音域分离

由于音域信号的语音和音乐常常以混叠的形式出现,因此在许多应用中,希望能有效分离音域信号中的语音和音乐. 普通的分离方法一般采用基于频域信号的处理方式,而频域信号还原时需借助相位信息,导致还原的信息有偏差. 针对时域单通道音域信号分离效果差的问题,提出在对抗生成网络中引入联合训练与时序卷积的方法. 首先,对时域语音进行预处理;然后,将预处理过的数据送入时序卷积生成对抗网络生成器中进行分离;最后,将分离的干扰语音和纯净的干扰语音送到生成对抗网络判别器判别,并把判别结果反馈给生成器. 实验采用MIR-1K和data_thchs30数据集进行算法性能测试,结果表明,提出的单通道音域分离模型的PESQ和STOI指标平均提高了0.31和0.07,证明所提算法有效提升了音域信号中语音和音乐的分离效果.