GPS接收机宽带噪声干扰性能分析与仿真

通过分析GPS信号模型,根据接收机的码跟踪环、载波跟踪环抖动门限确定等效载波-噪声功率密度比门限值,最后由干扰信号链路公式得出干扰源距离与干扰功率的关系并进行了仿真验证.     

一种微弱信号的检测技术

针对于实际应用中的小信号,特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

一种微弱信号的检测技术

针对于实际应用中的小信号,特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取问题进行了论证,分析了信号和噪声在时间特性方面和统计特性上的差别,介绍了一种有效的用相关函数检测技术来提取被噪声淹没的极微弱信号的方法.     

一种抗脉冲噪声的宽带电力线通信系统信道估计算法

基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)的宽带电力线通信(power line communication, PLC)系统中信道估计受到了脉冲噪声的严重影响。针对该问题提出了一种确定脉冲噪声出现位置的方法,对其进行“置零”处理。该时域非线性处理虽然消除了脉冲噪声的影响,但引入了子载波间干扰(inter carrier interference, ICI),造成信道估计性能的损失,利用PLC系统中的前导结构设计了一种迭代消除ICI的信道估计算法。仿真结果表明,由于进一步考虑了ICI对信道估计的影响,所提算法显著提高了PLC系统脉冲噪声环境下信道估计的准确性,相应改善了该系统的误码性能。     

一种强弱信号并存时的GPS弱信号检测方法

对于微弱GPS卫星信号的检测,一般采用增加预检测积分时间（PIT）的方法,每颗卫星采用相同的PIT。在实际环境中,很多情况是强弱信号并存的,采用相同的PIT会降低GPS信号检测的效率。为此,提出了一种可变门限的微弱GPS信号检测方法,即先采用较短的PIT对强信号进行检测,再采用较长的PIT对弱信号进行检测。通过对检测概率、虚警概率和漏警概率的分析和实际信号的测试验证,证明该方法可大大提高在强弱信号并存时GPS信号的检测效率。     

基于双谱的噪声信号检测

传统的功率谱分析方法不能提供信号的高阶统计信息,在信号检测中无法有效地抑制噪声．本文根据高阶谱对高斯噪声是零响应的这一特性,提出了一种基于双谱的信号检测方法．通过实验仿真,结果表明：无论是对混有随机噪声还是高斯噪声的信号,在低信噪比的情况下,该方法均可获得比传统FFT方法更好的检测效果．     

一种基于FFT块处理的微弱GPS信号检测新方法

针对微弱GPS信号的高灵敏度检测算法是当前遮蔽环境下GPS软件接收机捕获信号亟待解决的问题.作者提出了基于FFT块处理的1/4字节步进相干积分检测方法,较传统的1/2字节更替检测方法,增长了相干积分区间,更有效地利用了GPS信号,提高了微弱GPS信号的检测灵敏度,缩短了捕获时间.仿真结果表明,在信号长度不超过300 ms的情况下,该算法能成功捕获信号强度低至24dBHz 的微弱GPS信号.     

一种宽带脉冲信号检测算法

提出了一种能够实时检测雷达脉冲信号的自相关算法。相对原有相关算法,该算法提高了窄带脉冲信号脉宽和到达时间的测量精度,并具备对宽带脉冲信号检测和时域参数估计的能力,且易于硬件实现。讨论了不同信噪比下使用最优门限能够达到的测量精度,并将该算法在FPGA中实现。仿真结果证明该算法在实时处理环境中具有较好的检测性能。     

噪声中已知信号的Robust-M检测

本文针对噪声模型 F={f(x)|∫_(-∞)~(+∞)|f(x)-p(x)|dx≤ε,f(x)=f(-x)}求得了噪声中已知信号的又一种Robust检测器——Robust-M检测器。该检测器克服了有限样本检测器不能检测微弱信号的局限。理论分析表明,只要样本客量N足够大,它可用于检测任意微弱的信号。本文通过计算机模拟对Robust-M检测器与参数检测器的性能进行了比较,结果表明,当噪声变化时,Robust-M检测器稳定性更好,性能更可靠。     

不同干扰对铱星机载导航设备接收信号的影响

铱星是目前使用较广泛的低轨道卫通系统,其机载收发信机已在多种民航客机上应用。由于铱星系统研发较早,未考虑后加入的机载通信系统的干扰,且机载电子环境日益复杂,铱星用户链路信号受到的威胁越来越大,需对其进行更完备的电磁兼容分析。首次建立了铱星下行链路信号的接收模型,分析了天线隔离度和不同干扰下的信号误信率,并用实测验证仿真结果。实验测试了不同频率和占空比的宽带和窄带干扰对铱星机载设备接收的信号质量的影响,与仿真吻合程度较好。结果表明：相同功率水平下,宽带干扰的影响大于窄带干扰;不同种类的宽带干扰造成的影响差异不大;带内和带外的宽带干扰造成的影响差异不大,但窄带干扰的影响呈先减小后增加的趋势;脉冲干扰的影响程度与占空比呈正相关。     

一种自适应干扰能量检测算法

干扰能量检测是干扰抑制处理的基础,普通的能量检测算法性能容易受到背景噪声不确定性的影响.提出一种自适应干扰能量检测算法,该算法基于频域干扰抑制算法模型,通过背景噪声估计设定信号处理门限,自适应地调整校标值.仿真结果表明,该算法能够消除背景噪声不确定性对干扰检测性能的影响,窄带干扰的检测性能远好于普通能量检测算法.     

宽带平衡式低噪声放大器的研究与设计

为解决低噪声放大器设计时带宽和驻波的问题,提出一种结合平衡放大结构和负反馈技术设计宽带低噪声放大器的方法。采用ATF38143晶体管,利用ADS软件对其进行匹配优化,以自偏压的形式提供负压简化电路,通过并联谐振电路调节增益平坦度,设计出一个工作在1.5~2.5 GHz内、端口驻波小于1.4,噪声系数优于0.55、最大增益大于14 dB、带内增益平坦度优于2 dB的宽带低噪声放大器,很好地解决了低噪声放大器的带宽和驻波问题。     

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。     

海洋物质干扰检测系统的设计

为提高海洋生态现场检测的灵敏度、精度并降低检出限,针对海水测量产生的信号具有统一幅频的特点,进行幅频特性分析,掌握干扰信号的频域特征,通过过滤海水检测信号,获得真实的监测数据。该系统稳定可靠,可以为海洋生态环境现场监测传感器的开发和应用提供借鉴。     

基于FHN神经元模型的UWB信号检测方法

针对FHN模型检测UWB信号时需要已知UWB信号和调节噪声强度来产生随机共振的局限性,研究分析了FHN模型系统参数与发生随机共振现象的关系,推导了新的输入输出互相关函数,提出了基于新互相关函数的参数调节FHN模型检测新方法。采用新方法对强噪声中的UWB脉冲信号进行检测并对该方法的检测性能进行了仿真比较与分析。仿真结果表明,新方法可以较为准确地检测到淹没在强噪声中的未知UWB脉冲信号,是一种低信噪比非合作下检测UWB信号的方法。     

多径干扰下GPS弱信号跟踪算法研究

在带有多径干扰的、并且低载噪比的GPS信号下,分析了多径带来的码环误差以及因此引起的伪距误差的原理.在此基础上,考虑在码环跟踪的Strobe鉴相算法中,引入一个修正因子σ,使得码环跟踪时,对一定范围内的短多径起到抑制的作用.由于改进后的跟踪算法没有用到Q路输出,并且原信号为弱信号,因此需要跟踪环路提供好的载波跟踪性能.为此,考虑使用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法来替代原有的载波跟踪环路,提高跟踪环路的噪声抑制性能.在此基础上,将EKF载波环跟踪与修正后的码环跟踪结合起来使用,共同进行多径干扰下GPS弱信号的跟踪.     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

语音信号实时降噪软件的设计

介绍基于多媒体计算机的语音信号实时软件降噪的基本实现方法,详细说明了具体的实现流程及设计要点。实验表明:利用该方法可以实时有效地消除语音信号中的噪声,大大提高复杂环境下获取的语音信号的清晰度。