提高雷达液位测量精度的频率估计算法研究

线性调频连续波(LFMCW)雷达液位测量系统中,回波信号的频率精确估计是实现液位测量的关键步骤.分析三谱线频偏校正法和双线性幅度(RIFE)改进法两种频率估计算法在频率估计中的优缺点及噪声对频率估计的影响.结合两者的优势,提出一种提高雷达液位测量精度的精确频率估计的优化算法,通过matlab实验仿真,该方法测量精度高、计算量小、具有实现简单、快速实时处理等优点,并且在TMS320VC5509A的DSP信号处理芯片上实现该算法应用.     

一种改进的用于TDS-OFDM系统的频率同步算法

本文提出了一种改进的用于采用交替伪随机(PN)序列的TDS-OFDM系统的频率同步算法.改进算法理论支持来源于传统算法中延长频偏估计的相关延迟长度能够极大地改善频偏估计精度,并利用TDS-OFDM系统中两个相邻的PN序列之间存在的最小相同符号以达到延长相关延迟长度的目的.相比于传统的频偏估计,改进后的频率同步算法能够将归一化后的频偏估计方差从10-8降至到10-12.同时改进后的同步算法通过对传统算法的推导理论进行简化,实现只需得到接收信号就可完成频偏误差估计,这比起传统算法需要接收信号与本地产生的PN序列相关后才能得到频率误差估计,改进后的算法会显得更有效率.     

TD-SCDMA系统中的载波频率估计方法

提出了一种用于TD-SCDMA系统的频率估计方法,该算法利用TD-SCDMA系统中的导频序列,通过最大似然函数进行数值估计,并且利用一系列的频率自动调整策略使估计值较为准确、较为收敛.在AWGN和多径条件下的仿真结果均表明,该算法具有比较理想的估计准确度和稳定性,尤其是结合使用自动调整策略算法后,该算法具有更优的估计性能,这说明该算法十分适合应用于TD-SCDMA通信系统中.     

一种基于导频能量分布的OFDM频率同步算法

提出了一种新的频率同步算法,并将其用于无线正交频分复用(OFDM)系统.该算法根据扩散后的导频能量分布特征,充分利用扩散到相邻子载波上的pilot能量,同时完成了频率粗估计和精估计.还设计了一个实用的积累流程来实现该算法,可以在估计性能和同步时间之间做较好的折中.仿真结果表明,在不同多普勒频偏下,该算法都具有良好的性能.     

一种Eureka-147数字声音广播系统频率捕获算法

提出了一种新的Eureka-147数字声音广播(DAB)系统的频率捕获算法.该算法采用了基于相邻子载波之间差分检测的频率估计,消除了符号定时误差引起的相移影响,根据频率估计测度的最高值与其左右邻近值关系将粗频率估计分辨率提高到0.5,频率捕获残留的载波频率偏移减少到-0.25～0.25,避免了通常的精频率偏差估计算法在±0.5左右时性能严重恶化的问题.     

应用于嵌入式设备的指纹图像质量估计方法

现有的指纹图像质量估计算法时间复杂度较高,嵌入式设备的计算资源有限,导致时间复杂度较高的指纹图像质量估计算法在这些设备上应用较为困难,为了解决这一问题,提出了应用于嵌入式设备的指纹图像质量估计方法.该方法首先对梯度场、方向场和频率场进行估计,通过对高质量指纹图和纹理图像的分析,得到了指纹图像质量索引与梯度、方向和频率之间的关系.利用这一关系衡量梯度、方向和频率的准确性,进而作为指纹图像质量索引来表征指纹图像质量.实验结果表明,该方法能够准确地产生质量索引,可以很好地对指纹质量优劣区域进行区分,在保证指纹认证系统性能的前提下,显著降低了指纹质量估计算法时间复杂度.     

恶劣信道下的OFDM公共相位误差消除方法

为了精确消除相位误差影响,获得良好系统性能,提出了一种新的OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)公共相位误差消除方法,该方法给出了在频率同步和信道均衡两级联合完成公共相位误差校正的结构,利用全导频,提出新的公共相位误差估计算法.理论分析和计算机仿真表明,两级联合校正结构非常适合OFDM系统中的公共相位误差校正,全导频公共相位误差估计算法可以获得优于传统方法的估计性能,特别在恶劣信道条件下,提出的全导频估计算法非常适用.     

信号相位匹配原理的正弦信号参数的最小二乘估计

根据信号相位匹配原理,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式,给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法.分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,而且还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高了低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速,具有工程应用前景.     

均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计

研究均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计问题.基于数据矩阵的重新排列、信号子空间的实数化处理、复数移不变方程以及联合特征值估计,推导出联合估计参数的ESPRIT类算法,该算法将参数估计问题转化为3个具有实特征值的实数矩阵的联合特征值估计问题.通过同时对角化算法估计矩阵的联合特征值,获得了参数联合估计的强可辨识性,即允许信号参数在任何一维任意重复,并可以使估计参数实现自动配对.理论分析和仿真证明了所提算法的有效性.     

基于聚焦矩阵的毫米波信号DOA估计

针对毫米波信号源的到达角(DOA)估计随频率变化、导致估计误差较大的问题,提出毫米波信号向窄带信号转化的DOA估计算法.该算法通过在频域内建立毫米波信号接收模型,将接收信号看成多个不相关的窄带信号,并将其“聚焦”在某一参考频率下,减少波束因频率变化带来的影响,进而利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行毫米波DOA估计.仿真结果表明:该算法可有效降低中等信噪比下的DOA估计误差,当阵元数达到70时,可实现相对稳定的DOA估计,随频率变化估计效果保持整体稳定,从而提升毫米波系统定向传输时的链路质量.     

Accurate channel estimation for MIMO-OFDM system by exploiting cyclic prefix

Multiple-input-multiple-output orthogonal frequency division multiplexing （MIMO-OFDM） systems promise to provide significant increase in system capacity for future wireless communication systems. The channel state information is required to achieve the high capacity of an MIMO-OFDM system. In this pa-per, an improved channel estimation scheme is proposed for MIMO-OFDM system by making full use of the training sequence and CP （cyclic prefix）. The method improves the performance of the channel esti-mator because of using the redundant information in CP. Also, the theoretical mean square error （MSE） bound of the improved estimator is derived. The effectivity of the algorithm is demonstrated by the simula-tion results of MIMO-OFDM systems with two transmit and two receive antennas. The MSE gain is en-hanced by about 1dB.     

一种改进的MIMO-OFDM系统频偏估计方法

针对传统的2个训练符号的载波频偏估计算法提出一种改进算法,并设计出一种新的频偏估计器对多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的不同信道的整数频偏和小数频偏进行估计.该算法仅利用单个训练符号来进行频偏估计,其训练符号采用正交性良好的Walsh序列来设计,用以区分不同的信道;利用同一训练符号内相邻的偶数子载波上数据的差分关系完成整数频偏估计.仿真结果表明,新的频偏估计器可以获得较好的载波频偏估计性能.     

MIMO-OFDM蜂窝系统中优选训练序列及信道估计

对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)蜂窝系统中的信道估计进行了研究，推导了用于多小区多天线的最优训练序列条件，给出了一种实用优选训练序列，并在此基础上提出了一种迭代信道估计算法．结果表明，所提出的迭代信道估计算法可以有效抑制同信道干扰对估计精度的影响，使该估计器具有更高的估计精度，在同信道干扰环境中性能更稳健，从而使接收机性能更靠近理想信道估计的性能．     

OFDM系统的盲信道估计

正交频分复用(OFDM)系统中的盲信道估计对能否正确恢复信号起决定性作用,现有的算法存在计算复杂度高、精度低的缺点.为此提出了一种新算法,该算法充分利用时域和频域信息,其计算复杂度从指数次幂降到多项式,即使信道阶数未知也可获得较高的估计精度.本算法既适用于CP-OFDM中又适用ZP-OFDM中,并保证信道可辨识性不受信道位置影响.仿真表明,本文算法的性能优于子空间算法.     

Particle-Based Iterative Blind Receiver for Orthogonal Frequency- Division Multiplexing with Frequency Offset

Orthogonal frequency-division multiplexing （OFDM） systems are sensitive to carrier frequency offset （CFO） which introduces intercarder interference and significantly degrades system performance. This paper describes an iterative blind receiver consisting of a sequential Monte Carlo detector, a CFO estimator, and a compensator to reduce intercarrier interference. The framework is of low complexity due to the separation of tasks in a joint detection problem. In addition, the CFO estimator utilizes soft output of the sequential Monte Carlo detector, which reduces the information loss caused by hard decisions and can obtain the CFO estimate in only one OFDM symbol. Simulation results demonstrate the effectiveness of the algorithm.     

半相依回归系统参数的一种改进有偏估计

对于半相依回归系统（1）的参数提出一种新的有偏估计，并研究这种估计量在均方误差意义下的优良性质和线性可容许性．     

具有随机约束的混合效应模型参数的岭型谱分解估计

对于具有随机线性约束的线性混合效应模型参数提出一种称之为条件岭型谱分解估计的方法.利用均方误差矩阵和广义均方误差对固定效应参数的几种估计量进行比较,给出条件岭型谱分解估计优于条件谱分解估计的充分条件,并给出这两种估计的相对效率的上下界.最后,模拟算例验证了理论结果的正确性.     

一种有效的OFDM符号定时和频率同步方案

基于各种0FDM同步算法，针对Schmidl提出的同步算法存在符号定时难以准确确定的不足，提出了一种利用2个特殊训练序列的有效的同步方案，同时给出了一种整数倍频偏估计的改进算法。理论分析和仿真结果都表明，与传统方案相比，该方案频率同步性更好，符号定时更精确，是一种非常有效实用的方案。     

汽车质心侧偏角观测算法仿真与误差灵敏度分析

车辆质心侧偏角是汽车电子稳定性控制中最重要的状态变量之一,其估计误差直接影响动力学控制效果.为此,针对四轮驱动汽车稳定性控制系统的需要对积分法、简单动力学估计算法、广义龙贝格算法和广义卡尔曼滤波算法4种典型质心侧偏角估计算法进行仿真建模.基于2种典型工况引入变量、参数和噪声误差,分析了不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度.研究结果表明,不同估计算法对变量、参数和噪声误差的敏感度有着很大差异,在稳定性控制系统中应综合使用基于运动学和基于动力学这两种估计算法.论文的研究成果对四轮驱动电动汽车主动安全控制技术的实际应用具有工程指导意义.
     

二阶椭圆方程自适应最小二乘混合有限元法

研究了二阶椭圆方程的自适应最小二乘混合有限元法,利用二次非协调有限元空间和Raviatr-Thomas有限元空间进行逼近,利用最小二乘函数构造了进行自适应计算的后验误差估计子,并进行了后验误差估计。