带限噪声的相关性及其利用

对噪声的相关性进行了数学分析,并通过计算机仿真,证实了人为噪声具有较强的相关性.论文还给出了PISM在双边带系统中的应用实例,并通过实验和仿真证实了PISM-DSB系统确实能大幅度提高信噪比.     

反相对称调制(PISM)通信方法初探

反相对称调制法(PISM)能有效降低接收机的噪声,能将淹没在噪声中的信号检测出来。反相对称调制法和其他降噪声方法的本质区别在于:利用窄带噪声包络间的相关性,对信号和噪声同时处理,尤其侧重于对噪声的处理。通过采用MATLAB对时分复用下反相对称—单边带(PIS—SSB)制式进行抗噪声性能的系统仿真,证实了这种新方法能够用较少的设备实现输出信噪比(SNR)的大幅度改善。     

基于反向对称法的移动通信设备双天线技术研究

在MIMO多天线系统中,由于移动通信设备的空间较小,天线的间距受限,致使信噪比增益达不到预想的效果。将反向对称法(Phase-Inversion Symmetric Method,PISM)与MIMO技术相结合,应用于移动通信设备的双天线设计中,通过噪声的相关性原理达到抑制噪声的目的。通过构建PISM-MIMO系统,理论分析结果表明该系统的信噪比增益为G=4/(1-ρ),(ρ是相邻信道噪声的相关系数)只要ρ0,则本系统就优于常用系统,实验证明噪声具有相关性,即ρ0。用Matlab仿真软件仿真,得到结果与理论推导一致。     

基于反相对称法的双边带通信系统

给出了一种基于反相对称法的双边带通信系统的实现方法,通过MATLAB仿真,证实了这种方法的可行性。     

PISM-DSB原理及其仿真应用

反相对称调制(PISM)与普通双边带(DSB)调制相结合可以在同一载频上同时传输两路不同的信号,而在接收端采用两种解调方法可以分别接收到这两路不同的信号。将这一方法用于实际通信系统中会使信道利用率提高一倍。另外,PISM—DSB对他台干扰也有一定的抑制作用。论述了这一方法的基本原理,并对它进行了计算机仿真,得到了满意的结果。     

局部线性投射算法在混沌键控系统中进行噪声去除的应用

利用局部线性投射算法（LLPA）不需要预知混沌信号动态特性的特点，将其应用于混沌键控系统（CSK）进行接收端的噪声去除，计算机仿真结果表明，该算法能明显提高CSK系统的噪声性能，证实了LLPA算法的实效性，扩大了去噪技术在混沌通信系统中应用范围。     

对时变混沌系统的信号重构

证实了在基于观察者途径的情况下，Takens的嵌入重构定理能扩展到时变混沌系统．Lur‘e系统被特别考虑．作为应用的实例，讨论了在没有信道噪声和畸变的情况下，在基于混沌的通信系统的信息信号的恢复．     

空域反相对称法应用研究

现有的空间分集系统为避免信道噪声的相关性,要求天线间距足够大;而反相对称法则是利用噪声的相关性来抑制噪声的,因此天线间距可以较小。实验证实：当天线间距小于半波长时,噪声相关系数可以达到0.80以上。经理论分析,此时利用反相对称法可使系统输出信噪比提高4.5倍以上,仿真结果验证了系统的抗噪声性能。     

基于双Gold序列的TDCS基函数伪随机相位生成方法

为了提高变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数的随机性与相关性,提出了采用双Gold序列控制产生变换域通信系统基函数伪随机相位的方法。首先通过Gold序列2控制产生相位映射抽头数,然后由Gold序列1映射产生基函数伪随机相位,所产生的基函数具有良好的类噪声性和相关性。仿真表明,与传统一维m序列产生方法相比,采用双Gold序列映射产生的基函数具有更好的随机性和相关性,可有效降低系统误码率,提高变换域通信系统抗截获能力,具有良好的多址接入性能。     

参数控制噪声干扰下的动态电路混沌控制

提出一种基于调制器参数控制噪声干扰下的混沌控制方法，通过利用一种混沌系统驱动另一种混沌系统产生出理想的输出波形，将这种控制方法用于混沌数字通信控制，根据噪声干扰下的系统方程构造出状态调制器，并将其用于具有测量噪声和输人噪声干扰下的混沌系统的控制，改变调制器的作用范围，可以将混沌系统稳定到一定的区域内．仿真结果证实了该方法的有效性．     

基于反相对称法的空间分集技术

针对相邻信道之间噪声存在相关性,使得现有的MIMO系统获得的信道容量总是达不到理论计算值的实际情况,将反相对称法与空间分集技术相结合,提出了一种基于反相对称法的空间分集技术,利用噪声的相关性来抑制噪声,提高输出信噪比。通过实际测试证明,当天线间距小于半波长时,噪声相关系数可以达到0.80以上。此时利用该技术可使系统输出信噪比提高9倍以上,仿真结果与理论分析基本吻合。     

软件无线电中基本调制制式的自动识别

调制制式的自动识别是非合作通信系统接收机设计中的重要研究课题．着重讨论了利用特征参数对几种基本调制制式(DSB^*、FM、PM、2ASK、2FSK、2PSK)自动识别问题，对叠加了高斯白噪声的通信信号的自动识别进行了计算机仿真．实验结果表明，此种识别算法具有较为理想的识别效果．     

基于小波分析的已调信号制式的神经网络自动识别

自动调制识别是非合作通信系统接收机设计中的重要研究课题，讨论了基于小波分析的基本调制制式(DSB、FM、PM、2ASK、2FSK、2PSK)的神经网络识别问题，对高斯白噪声中的通信信号的自动识别进行了计算机仿真．实验结果表明，此种识别算法具有较为理想的识别效果．     

基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合

针对传统两阶段Kalman滤波只能处理单一或部分复杂噪声情形,在充分考虑多雷达跟踪系统的误差噪声有色建模和四类噪声相关性建模基础上,建立一种基于噪声顺序解相关的两阶段Kalman滤波融合算法。首先给出能有效避免噪声相关性耦合化的噪声解相关顺序,进而应用等价变换技术来获得有色噪声、过程噪声和测量噪声三者间不相关的目标跟踪融合模型,最后应用平方根分解和单位下三角阵求逆技术来实现多雷达量测噪声相关系统的集中式Kalman滤波融合,并通过4个仿真实验验证了该算法对复杂噪声情形的有效性和高精度。     

结构损伤识别中部分相关噪声模型

详细地讨论了噪声的来源和产生的物理机制,分析了经典不相关噪声模型的物理意义和适用范围,将测试噪声分为与信号大小无关的测试系统基础噪声和与测试信号幅值和相位有关的环境噪声两部分,提出与结构试验实际环境符合的部分相关噪声模型.计算比较了部分相关噪声模型和传统噪声模型下仿真测试信号的信噪比和方差比,并比较了其对结构振型的识别精度和损伤识别定位的影响.结果表明,所提出的部分相关噪声模型较为符合工程测试实际,而传统噪声模型未能有效模拟系统和环境噪声.