低信噪比下低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号带宽盲估计方法估计精度低且计算量较大的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法,首先利用修正的周期图求平均(Welch)法得到功率谱,再对其进行最小二乘多项式拟合得到平滑的功率谱,然后通过对功率谱曲线进行求导提取出斜率最大点和最小点的位置进而估计带宽,最后多次循环求统计平均得到信号带宽的精确估计.通过理论分析,确定了OFDM信号带宽盲估计方法的步骤,并在多径信道下进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能够达到98.9％的正确估计率,并且该方法与传统方法相比,带宽估计精度更高,计算复杂度更低.     

低信噪比多径-信道下的OFDM带宽自动估计

针对低信噪比多径-信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的OFDM信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间-尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明：在不同多径信道且信噪比为-10dB条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

低信噪比多径信道下的正交频分复用带宽自动估计

针对低信噪比多径信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的正交频分复用(OFDM)信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间—尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明,在不同多径信道且信噪比为-10 d B条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。     

多径信道下的OFDM信号带宽盲估计

针对传统的正交频分复用（OFDM）信号的带宽估计方法在低信噪比多径信道下,估计精度低且计算量大的问题,提出一种OFDM信号带宽盲估计方法.本方法首先根据接收到的观测信号建立自回归（AR）模型,通过AR模型计算信号的功率谱;然后将其功率谱等效成矩形谱,并将矩形谱的带宽作为OFDM信号的估计带宽;最后通过多次循环求统计平均...     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

STFT和Zoom-FRFT联合的多分量LFM信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的多分量线性调频信号(MLFM)参数估计方法中计算量大,估计精度低等问题,提出了一种短时傅里叶变换(STFT)和Zoom-FRFT联合的参数估计方法.首先,利用STFT得到MLFM信号的短时傅里叶域频谱图,对其进行直线检测得到各个分量参数的粗略估计.然后,利用LFM信号在FRFT域的频谱分布特征和STFT窗函数的主瓣带宽,计算得到待估计信号在FRFT域变换阶次和频谱的分析范围;最后,在Zoom-FRFT域采用优选法对各个分量进行精估计,得到精确的变换阶次和峰值位置.仿真结果表明,该方法可以有效地对MLFM信号进行参数估计,可以根据实际需要灵活选择窗函数的宽度和细化倍数,与传统方法相比,提高参数估计精度的同时大大减小了计算量.     

小麦自发生物光子辐射特性的功率谱分析

将功率谱分析引入生物光子分析技术领域,以郑麦7698、郾展4110、温麦18、矮抗AK58等4种小麦籽粒的自发生物光子信号为研究对象,利用自相关法估计它们的功率谱;选择3 dB带宽、谱重心频率、功率谱熵等3个参数描述各小麦自发光子辐射信号的功率谱分布特性.结果表明,小麦的自发生物光子信号的主要成分分布在低频带0.05 Hz以下频段;且品种不同的小麦自发生物光子信号的3个特征参数较为一致;所提出的方法可以为生物光子分析技术(BPAT)应用研究中的数据分析技术提供一种新的研究思路.     

基于多陪集采样的射电天文信号功率谱密度估计

提出一种利用亚奈奎斯特采样数据估计信号功率谱密度的方法.首先选取适当的多陪集采样(Multi-coset Sampling,MCS)模式对待观测信号采样,然后计算MCS系统各通道输出之间的互相关,最后采用最小二乘法或非负最小二乘法直接估计信号功率谱密度.仿真结果表明算法能在正确估计射电天文信号功率谱密度前提下有效降低采样率,并且对信号稀疏性没有要求.     

甚小线性调频键控调制波形的功率谱优化

甚小线性调频键控(very minimum chirp keying, VMCK)是一种高效的超窄带调制技术,其优点表现在宽带占用窄、边带抑制强、数据传输效率高等方面.直接由VMCK的信号表达式推导出的功率谱解析表达式中包含一个不可积分函数,导致结果复杂且不精确.通过正交拟合方法对功率谱进行分析,发现其功率谱中不仅包含携带信息的连续谱,而且包含携带载波的线性谱.由于线性谱并不携带发送信息,并严重影响功率谱的边带抑制,使得调制信号抑制性能降低.为得到带宽更窄、边带抑制能力更强的VMCK信号,更好地满足超窄带系统要求,对VMCK信号进行波形优化,在滤除线谱的同时,使信号调制性能得到提高.     

交织正交频分多址上行频偏和定时同步联合盲估计算法

提出了一种基于功率谱叠加的交织正交频分多址系统上行链路载波频偏和定时同步联合估计算法.该算法利用同一用户在各个子载波上具有相同载波频偏的特点,采用一个未受之前符号污染的循环前缀样值,通过抽取自相关矩阵,将属于同一用户的子载波在功率谱上进行叠加,得到更尖锐的谱峰,从而实现对载波频偏的精确估计.对不同时刻估计到的谱峰量级进行比较,可同时实现定时同步.仿真结果表明,算法在估计精度上明显优于循环平稳算法,当一帧中的符号数较大时,算法的估计精度略优于子空间法,且计算复杂度更低.     

杂波谱中心Doppler频率和谱宽的快速估计算法

为了能有效地抑制机载下视雷达的地杂波 ,需要对这类杂波的中心 Doppler频率和谱宽进行精确地估计。基于快速傅里叶变换 (FFT)运算和质量中心的概念 ,提出一种快速的高性能估计算法 ,称为质量中心法。该算法直接在频域上对杂波谱参数进行估计 ,具有算法简单 ,易于实现的优点。为了对比它与传统的熵谱估计法以及相关函数法之间的性能 ,给出仿真计算实例。结果表明 ,质量中心法的运算量远小于熵谱估计法 ,但是二者的性能却相差不多 ,尤其是对谱中心的估计。与同样具有小运算量的相关函数法相比 ,在谱宽估计性能上 ,质量中心法更具优势。由于采用短数据即可得到良好的估计性能 ,因此该算法适用于短时平稳的数据     

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.     

welch功率谱估计法在流化床风帽故障检测中的应用研究

利用循环流化床常见故障风帽的实际模型,在搭建的冷态鼓泡流化床的试验台上对流化床正常风帽工况和故障风帽工况下流化床炉膛内复杂多相流动的工况进行模拟。并对正常风帽和故障风帽工况下循环流化床风室内的压力波动信号进行了采集,应用welch功率谱估计法处理采集的压力波动信号,最终得出两种工况下功率谱密度(power spectral density,PSD)的分布情况。对比正常风帽与故障风帽工况下流化床风室内压力波动信号的功率谱密度分布情况,提取故障时的特征值,来实现循环流化床风帽故障的检测与诊断。试验表明,该方法能对流化床风帽的故障进行检测与诊断。提出应用welch功率谱估计法对流化床风帽故障检测的方法,为流化床风帽故障的在线检测提供参考价值。     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

基于带宽估计脉动血流多普勒夹角的方法研究

研究了基于带宽估计多普勒夹角平均时相选择、多普勒带宽的计算、信号频谱的估计方法等问题，提出了一种新方法：先对多普勒信号进行基于主元分析的降噪，然后使用短时傅里叶变换(STFT)进行夹角估计，最后在收缩后期进行平均．通过颈动脉超声多普勒信号的计算机仿真实验，得出：夹角平均应选在收缩后期；STFT估计夹角应用fmean,AR模型估计夹角用fmean和fp均可；STFT和AR模型在估计夹角的性能各有优劣．新方法较大程度地改善了多普勒夹角估计方法的抗噪声性能，可以在信噪比较低的情况下使用。     

功率谱估计在心电信号处理方面的应用

频谱心电图(FCG),即心电信号的功率谱估计图,是一种心脏检查新技术。本文首先在Welch法、自相关法和Burg法中选取综合性能比较好的Burg法作为谱估计方法,其次通过对几种心电图信号的Burg法谱估计结果作分析,发现频谱心电图对病症敏感性强,对心血管疾病的早期诊断有一定的临床意义。相关结果用Matlab仿真。     

利用平稳性提高法估计脉冲多普勒信号的频谱宽度

脉冲多普勒的频谱宽度可用于诊断血管疾病。为了准确估计这一参数，该文阐述了平稳性提高了方法，并把它和传统的短时快速傅里叶变换法进行比较，分析模拟脉冲多普勒信号的实验表明，平稳性提高法比短时快速傅时右变化法对脉冲多普勒集训珠频谱有更高的估计精度。