一种应用于 LPLC 通信的信噪比估计算法

首先阐述了基于离散短时傅立叶变换(DSTFT)的多载波FSK通信系统的基本原理,然后提出了一种新的基于时频分析方法和高阶矩理论的信噪比估计算法,并对其进行详细推导,给出了计算公式,最后对该算法的性能进行了仿真.结果表明,其精度能满足低压电力线载波(LPLC)通信的实际需求.     

基于有限样本信息准则的非协作盲信噪比估计算法

针对小样本条件下的盲信噪比估计误差较大问题,结合信号子空间分解方法,提出一种基于有限样本信息准则( finite sample information criterion,FSIC)的盲信噪比估计算法,并推导出基于FSIC盲信噪比估计算法的最大似然形式.在小样本情况下,FSIC的引入克服了传统信息论方法产生的过拟合和欠拟合问题,降低计算复杂度.在不需要已知信号调制方式、载波频率、波特率等先验知识的前提下,能够在加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道(Rayleigh)下对常用调制信号进行有效的信噪比估计.在信噪比-25 dB～25 dB范围内,其平均估计误差小于1 dB,表明该算法可有效应用于小样本盲信噪比估计.     

基于G3-PLC OFDM系统的信噪比估计算法研究

基于G3-PLC OFDM系统,利用系统中的Preamble序列,通过接收端的时域信号估计信噪比.此算法可以很好地适应于时间和频域选择性信道,满足工程上的需要.     

最小平方估计奇异值分解法的分布式算法

提出迭代式分割与合并的算法（IDMSVD）,以改善最小平方估计的奇异值分解法在估计参数时非常耗费时间以及内存空间的问题。基于此又提出一种使用云计算Hadoop平台MapReduce实现的算法,称为分布式IDMSVD算法。实验结果显示,IDMSVD可以有效地改善SVD求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,且分布式IDMSVD算法可进一步改善IDMSVD的运行时间。     

一种使用奇异值分解的岭估计的迭代算法

提出多元线性回归模型的一种使用奇异值分解的岭估计 ,并利用迭代算法给出求参数 μ值的计算方法     

一种M进制数字信号的信噪比估计方法

信噪比估计在许多现在无线通信系统种起着重要的作用，如自适应编码和调制，越区切换，功率配置方案等．无线通信系统中，随时间不断变化的信道需要一种简单精确的SNR估计装置来提高系统性能．本文提供了一种有效的针对M进制数学信号的SNR估计方法．这种方法可以运用很少的观察数据来估计SNR值，并且估计的方差可以控制在1dB以内．文章对不同M值的多进制调制系统进行了计算机仿真和具体的分析，分析和仿真的结果表明本方法对很宽的信噪比范围都可以进行有效的估计．     

改进的子空间盲信噪比估计方法

基于子空间分解的信噪比估计方法广泛的适用于各类调制方式,但是存在低信噪比条件下信号子空间维度计算误差过大,从而导致估计性能下降的问题。通过对有限长度数据样本条件下子空间方法的分析和仿真,确定了信号子空间维度估计不准的原因,并提出一种新的适用于短数据的子空间信噪比估计方法,并分别针对不同的样本长度和信号调制方式进行实验验证。实验结果表明,低信噪比条件下,新方法能将估计误差降低了了0.3~2dB。     

短序列、低信噪比条件下积分三谱计算的改进算法

提出了一种适用于短序列、低信噪比条件下计算积分三谱（Integrated Trispectum)的改进算法,在积分三谱计算中将自回归（AR）谱估计代替离散傅里叶变换（DFT）,得到了一个基于AR谱估计的积分三谱算法,通过计算机仿真与传统的积分三谱算法进行比较,发现在加性色高斯噪声、短序列和低信噪比的情况下,改进的积分三谱算法的性能大大优于传统算法的性能。     

一种新低信噪比下自回归谱估计方法

本文基于周期图谱估计和自回归参数谱模型,在频域中引入目标函数,利用无约束最优化方法,得到一种新的自回归参数谱估计方法。这是种更适合于低信噪比条件的方法。     

色噪声背景下的正弦信号相位估计方法

噪声背景下的正弦信号相位估计在雷达、导航、波达方向估计等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互高阶累计量的正弦信号相位估计方法——奇异值分解法。这种方法通过对互高阶累积量矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间。由于信号子空间不包含噪声信息,因此是提取信号成分与抑制噪声意义下的最优解。信号的自高阶累积量矩阵是共轭对称矩阵,它的左、右奇异矢量是相同的,而两个幅值和频率都相同、只有相位不同的正弦信号的互高阶累积量矩阵却是非共轭对称矩阵,左右奇异矢量也不相同,这说明是谐波信号之间存在相位差导致了这一结果。因此,从这一点出发,证明了谐波信号的互高阶累积量矩阵左、右奇异矢量内积的相角等于正弦信号相位差这一重要定理。并根据这一定理推导出估计正弦信号相位差的奇异值分解法。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

OFDM中利用导频的一种信道估计方法

在移动通信中信道的特性是随时间变化的，为进行信号均衡以提高通信效率和通信质量，有必要对当前信道的特性进行估计，在对OFDM系统进行简要分析的基础上，介绍了OFDM系统中通过梳状分布的导频信号进行估计并而进行信号均衡的方法，以用来抵消由于多径产生的频率选择性衰落，仿真结果表明，该方法可行且有效。     

Nakagami衰落信道的信噪比估计及其在Turbo译码中的应用

在Turbo译码中,需要精确的信噪比信息来计算子译码器生成的外信息,而在无线衰落信道中,Nakagami衰落信道具有通用性,文中对Summer信噪比估计算法进行了改进,使之能够应用于Nakagami衰落信道。最后,对应用了改进Summer信噪比的Turbo译码进行了性能仿真。从结果可以看出,改进的Summer信噪比估计算法能够成功应用到Turbo译码中,使得Turbo译码获得良好的性能。     

遥感图象信噪比的估算

信噪比是衡量遥感仪器性能的一项重要指标,图象信噪比反映图象中信号与噪声的比值．本文回顾了从图象本身来获得信噪比的一般方法,通过分析,采用图象分块统计与半方差图两种方法对两块ＴＭ 与ＳＰＯＴ影象的信噪比进行了计算,同时,给图象加入高斯随机噪声进行对比研究．结果表明,图象信噪比与信号水平以及地物覆盖类型相关,所得出的结果能够正确反映图象质量     

二维正弦信号频率估计的ESPRIT方法研究

为了在噪声背景下估计二维正弦信号的频率,并获得较高的估计精度,给出了二维相关阵的大特征值所对应的主特征向量,位于由信号向量张成的信号子空间的结论,并因此提出了一种新的基于最大特征值所对应的第1特征向量的二维谐波频率估计ESPRIT(Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques)方法.该方法用此第1特征向量构造一个特殊矩阵代替MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)方法中的数据矩阵,进一步用二维ESPRIT方法来估计谐波频率.该方法依赖于信号子空间,对噪声和数据长度敏感性小,同时它不需进行谱峰搜索,可以得到较高的估计精度.同时给出了较为简便的频率配对算法.仿真实验证明了算法的正确性.     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

面向脉冲噪声环境的多径信道鲁棒估计方法

在低压电力线通信(power line communication,PLC)中,由于脉冲噪声的干扰和阻抗不匹配引起的多径信道的影响,传统的在加性高斯白噪声环境下的信道估计算法运用到电力线通信时,往往效果很差,甚至得到的结果毫无意义。针对电力线通信中的脉冲噪声,采用了Middleton Class A脉冲噪声模型。通过基于高阶矩的方法对脉冲噪声的参数进行估计。根据估计得到的脉冲噪声参数,提出了新颖的、在脉冲噪声环境中鲁棒的信道估计算法。通过仿真,验证了提出的算法是可靠的,并且具有一定的灵活性。     

低信噪比的俄歇电子信号提取

当信噪比小于1的时候,俄歇电子信号完全被噪声所掩埋,利用计算机的多次存贮信号,可以把无规律的噪声去除,而有规律的信息被提取出来,再经过平滑处理,可以得到很好的俄歇电子能谱图。     

噪声信号极点估计的一般方法

建立了阻尼指数和信号的状态空间模型，提出了噪声中阻尼指数和信号极点估计的状态空间方法；基于输出方程和状态方程的估计算法，证明了矩阵预测方法等价于状态空间方法的算法二，从而使Ｐｒｏｎｙ方法，Ｋ－Ｔ方法，矩阵束方法以及矩阵预测方法在状态空间意义之下得到统一。