基于小波包分析的时反聚焦算法改进

在桩基检测中,多径效应会造成散射程度相对较小的损伤信号淹没在多径信号中,损伤信号很难分辨,如果信号混有噪声,损伤信号会被淹没,使检测信号的信噪比降低,降低信号检测系统的质量。为解决以上问题,提出了基于小波包分析的时反聚焦改进算法,即对现场测量的信号小波去噪,然后对去噪后的信号进行小波包分析,实现信号在损伤点处的聚焦和噪声抑制。实验结果表明,算法具有更好的聚焦和抑噪效果。     

基于时反处理法的水下目标探测研究

水声信道存在多径效应、多卜勒频偏及各种噪声干扰.时反法能利用声波的互易性原理及波动方程的时反不变性,将收稿日期的信号进行时间反转后再重新发射,使得声音信号能够在原声源位置实现聚焦,可以有效地消除水声信道的多途效应.综述三种基于时反处理的水下目标探测方法:反复迭代法、DORT法(时反算子分解法)及MUSIC法(多信号分类算法).通过反复迭代进行时反操作,可以明显提高聚焦信号能量;DORT法和MUSIC法是在迭代时反的基础上进一步分析时反算子而得出的主动时反定位算法.利用DORT法及MUSIC法,可以对水下目标实现主动探测,定位出目标的具体位置.     

多径Rayleigh衰落信道中二元正交码扩频多址通信系统的性能分析

研究了随机二元正交码直接序列扩频多址信号在多径Rayleigh衰落信道传输中,在非相干RAKE接收机中采用两种不同最大选择接收方案(最大输出信噪比选择及最大输出功率选择分集接收)时,系统的差错特性和差错概率表达式.数值计算结果示出了在多径衰落信道中,分集接收对扩频多址系统性能的影响,同时表明在多径Rayleigh衰落信道中,最大输出功率选择分集接收时扩频系统的差错性能优于最大输出信噪比选择时扩频系统的差错特性.     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

低信噪比条件下的失真PCM/FM信号软解调研究

再入遥测信道是遥测过程中的一种特殊信道情况,当飞行器通过再入遥测信道时,黑障和多径效应会造成PCM/FM遥测信号信噪比降低和频率选择性衰落,甚至突破传统解调方法的解调门限,导致误码率大大增加。针对该问题,研究一种滑动长度为1的多符号检测(Multi-Symbol Detection, MSD)解调算法：对连续观测到的N个码元信号与本地信号进行联合检测,但每次MSD判决较前一次MSD判决有N-1个码元的重合。理论上该算法可以将信道增益提高3dB左右,仿真和测试结果验证了该算法的有效性。     

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。     

低信噪比条件下的失真脉冲编码调制/调频信号软解调研究

再入遥测信道是遥测过程中的一种特殊信道情况,当飞行器通过再入遥测信道时,黑障和多径效应会造成脉冲编码调制/调频(pulse code modulation/froquence modulation,PCM/FM)遥测信号信噪比降低和频率选择性衰落,甚至突破传统解调方法的解调门限,导致误码率大大增加。针对该问题,研究一种滑动长度为1的多符号检测(multi-symbol detection,MSD)解调算法:对连续观测到的N个码元信号与本地信号进行联合检测,但每次MSD判决较前一次MSD判决有N-1个码元的重合。理论上该算法可以将信道增益提高3 dB左右,仿真和测试结果验证了该算法的有效性。     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

多径MIMO CDMA系统中改进的盲空时多用户检测算法

针对多径衰落信道下发射分集采用Alamouti空时分组码的MIMO CDMA系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法.结合目标用户特征波形先验知识和多径信道信息对信号子空间进行预处理,然后使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,并在跟踪初期对信号特征值矩阵进行处理,去除迭代带来的噪声.仿真结果表明这种算法能有效地抑制多径干扰和多址干扰,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现.     

高速无线传输技术正交频分复用(OFDM)

1无线传输环境 无线信道(特别是陆地移动信道),由于地面情况的复杂性,发射的信号往往是经过多条路径到达接收端,即产生多径效应,从而造成接收信号相互重叠,产生信号符号间相互干扰,致使接收端判断错误,严重影响信号传输质量,这种特征为信道的时间弥散性.特别是当信号的传输速率较高时更是如此.这是因为当信号的周期很短,而信号传输速率又非常高时,在接收端信号符号重叠的程度将进一步加深,从而信号的干扰就更加严重.从另一角度看,当信号符号的传输速率较高时,信号带宽较宽,当信号带宽接近和超过信道相干带宽时,信道的时间弥散性将对接收信号造成频率选择性衰落[1].如果没有有效的克服时间弥散性或者说多径效应的方法,为了保证正确的数据传输,必须对信号的传输速率加以限制.可以说时间弥散是无线信道传输速率受限的主要原因之一.多径效应造成频率选择性衰落引起码间干扰,使得接收端正确解调困难.严重时,单靠增加发射功率提高接收端的信噪比并不能降低误码率,而OFDM(正交频分复用)技术是目前进行无线高速数据传输时克服多径效应的最有效的方法.     

基于多径参数模型和混合优化的时变水声信道跟踪

针对海洋水声信道的稀疏特性,将多径水声信道冲激响应建为一个由各多径分量的时延和幅度组成的多径参数模型.该模型中输入信号向量产生的响应与多径时延参数呈非线性关系,与多径幅度参数呈线性关系.基于此特点,针对海洋水声信道的时变特性,分别采用进化算法和LMS自适应算法对模型中的多径时延和幅度参数进行混合寻优,从而解决时变信道条件下模型参数寻优困难的问题.仿真及海试信道跟踪实验结果表明:采用多径参数模型可降低模型寻优对象的维数,减少运算复杂性,提高估计效率;采用混合优化算法可减少多径参数模型的非线性寻优的复杂度,与进化算法相比,该算法具有更优越的时变信道跟踪性能.     

基于空子载波的信噪比估计算法

为了解决传统信噪比估计算法在多径信道下性能显著降低且复杂度较高的问题,提出一种基于空子载波的高性能信噪比估计算法.该算法联合数据辅助和非数据辅助的方法,利用空子载波进行噪声能量的估计,通过接收信号估计噪声与发送信号的能量之和.该算法不但能够在高斯信道下取得较好性能,而且可以提高系统在多径信道下的性能,对多普勒频移和信道时延扩展均不敏感.实验结果表明:与4种传统算法相比,该算法在多径信道下性能提升93.3%,并且具有较低的复杂度.     

无线数字通信的盲信噪比估计

在无线数字通信中,许多算法都需要知道信噪比以获取最优性能.该文提出了一种盲信噪比估计算法.该算法基于接收信号自相关矩阵的特征值分解和信息论中最小描述长度原理,在不需要预先知道接收信号的具体调制方式,也不需要知道信号的波特率和载波频率的前提下,能够对加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道下常用数字调制信号的信噪比作出估计,因此是一种盲估计算法.计算机仿真表明在信噪比为0～25 dB时,估计误差均值小于1 dB,这表明该算法是一种有效的算法.     

基于时间反转的非均匀线列阵超指向性阵元分布模型

以目标信号为前提,建立了基于时间反转(TR)的非均匀线列阵(NLA)的设计模型;采用均匀浅海多径信道的经典射线理论,以直达路径信号分量的时延为参考因子,推导了NLA的TR聚焦性能及方向图的影响因子.仿真结果表明,基于TR的NLA设计通过TR自适应修正多径信道传输时延的特性,不但克服了多径信道对目标方位估计(DOA)的影响,且提高了低信噪比下的DOA准确性,其方向图特性F(θ)与信号频带、阵列排布di、多径数目M以及快拍数K有关.基于7阵元分布的NLA方向图仿真结果相比均匀阵列具有超指向性,且在信噪比-6和-13 dB下均准确估计出目标方位.
     

天波超视距雷达多径信道均衡方法

具有大范围、远距离、隐身和超低空目标探测等特点的天波超视距雷达已成为目前雷达领域研究的重点技术之一.针对天波超视距雷达工作中多径效应对雷达回波信号的污染问题,提出了一种抑制多径污染的信道均衡方法.首先利用已知的训练序列对多径信道进行估计,然后利用具有一定结构的滤波器实现信道的均衡,最终达到了抑制多径信道对雷达回波信号影响的目的.仿真实验证明,该方法可以有效地对多径效应引起雷达回波信号的污染进行抑制,进而提高雷达对目标的检测能力.     

一种基于扩频信号的散射通信信噪比估计方法

针对散射多径衰落信道下信噪比估计误差较大的问题,提出一种基于扩频信号的信噪比估计方法,该方法在散射通信信道模型的基础上,给出散射通信信噪比估计方案并设计数据帧结构,提出基于扩频信号的信噪比估计方法并给出合路信噪比计算公式,同时提出采用特定接收信号处理算法的等效信噪比计算方法,用于准确表征散射通信中的有效信噪比.仿真结果表明该信噪比估计方法估计准确,等效信噪比计算方法正确有效,相比其他信噪比估计方法,估计范围更宽,可有效解决多径信道信噪比准确估计问题.      

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

浅海水声信道自适应均衡算法

浅海水声信道是一个典型的带宽受限、时变衰落信道,存在着时变的多径扩展、频率偏移以及随机相位起伏.在水声相干通信中,自适应均衡是克服多径效应、消除码间干扰的主要手段.针对在实际应用中自适应均衡算法对步长参数选择的敏感性,进行了浅海信道水声相干通信均衡算法研究,结合录制的水声信道数据,通过Matlab软件,从星座图、算法收敛特性以及系统的误码特性这3个方面对几种均衡算法的性能进行了分析比较.结果表明,最小均方(LMS)平行滤波器组算法具有自适应调整步长的性能,且能获得较快的收敛速度和较小的误码率,验证了该算法在水声信道中的实用性.     

时变多径信道中通信信号调制识别算法

为解决时变多径信道中调制分类问题,提出对数字通信信号先分段盲均衡,后星座图匹配的识别策略,保证了每段信号对应的信道环境近似静态以及降低码元速率和载波频率的估计误差对均衡的影响。选取与信号星座图形状无关的分数阶盲均衡算法,以满足调制识别过程中均衡算法对调制类型盲的要求。信道时变使得各段序列均衡效果表现很大差异,采用极大似然比方法挑选最佳均衡段。对最佳均衡段通过星座图匹配实现调制类型判别。仿真结果表明:在典型城市和恶劣城市模型下,信噪比大于5 dB时,平均正确率在90%以上,该算法对时变多径信道非常有针对性。