PCMA系统中干扰信号时延估计新算法

对PCMA系统中干扰信号的时延估计问题进行了研究,提出一种基于粒子滤波的干扰信号时延估计新算法.算法首先通过对接收PCMA信号进行动态状态空间建模,然后在贝叶斯估计框架下,利用粒子滤波方法估计干扰信号时延.另外,为说明该算法的有效性,利用Fisher信息阵推导了干扰信号时延估计的克拉美罗限.仿真结果表明该算法能够有效进行的时延估计.     

基于倒谱分析的水声信号被动定位时延估计算法研究

时延估计精度是决定定位精度的重要因素.传统被动定位时延估计往往采用广义互相关法,而相关器需要较宽的频带才能获得较好的时延测量精度,对于窄带信号的处理往往差强人意.采用的倒谱分析方法对宽带信号与窄带信号不仅具有良好的估计性能,且在信噪比满足一定要求的前提下,对窄带信号倒谱估计器在广义倒谱相关函数中比相关器在广义互相关函数中具有更尖锐的峰,从而提高了时延估计精度.通过仿真及对实测数据的分析,说明本方法的有效性.     

一种频域自适应最大似然时延估计算法

提出了一种基于平方相干函数的频域自适应最大似然时延估计算法。该算法构造了一种广义相位数据最大似然加权函数,并通过自适应估计输入信号的平方相干函数加以实现。算法的性能分析和仿真实验表明,该算法有更好的时延估计精度、收敛速度和跟踪性能,能够有效提高低信噪比环境下的低空目标被动声探测的时延估计性能。     

基于独立分量分析的DS-CDMA下行信道延迟估计

将独立分量分析方法引入DS-CDMA系统，通过对DS—CDMA信号模型和线性有噪ICA模型的比较，得出这两种模型具有相同形式。因此，提出了一种基于ICA的DS—CDMA下行信道的延迟估计方法。该方法采用固定点ICA算法来估计多径信道的混合矩阵，从而提取信道的延迟信息。仿真结果表明：与匹配滤波检测方法相比，该方法具有更好的性能。     

基于时延和相位估计的改进位移相位中心算法

多接收元合成孔径声纳是当前研究的热点问题,偏航和侧摆是影响多接收元合成孔径声纳成像质量的关键因素。在深入分析位移相位中心算法的基础上,提出了一种改进的多接收元合成孔径声纳运动补偿算法。改进算法首先修正声信号的实际传播距离与采用等效相位中心近似的传播距离之间的偏差,然后基于时延和相位估计偏航和侧摆,而且改进算法消除了目标回波的相互干涉对估计运动误差的影响,从而在扩大了算法适用的运动误差范围的同时,提高了运动误差估计的精度。计算机仿真结果表明,改进算法有效地补偿了运动误差,改善了成像质量。     

一种低复杂度的频率、时延联合估计新方法

提出了一种基于子空间的正弦信号的频率、时延联合估计快速算法。首先给出一个PM(propagatormethod)算子 ,再由其分块矩阵构造一特殊的矩阵。由该矩阵的特征分解所得的特征矢量给出频率估计 ,而由其特征值及估计的频率得到时延估计。与现有的方法相比 ,由于该算法减少了一次特征分解 ,因而具有较低的计算复杂度。最后 ,用正弦信号及实测语音数据验证了该方法的性能     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

一种GPS信号码片内多径时延估计算法

针对全球定位系统(global position system, GPS)中延迟差小于一个C/A码片的多径时延估计问题,提出一种基于约束增量维纳滤波的多径时延估计算法。该算法利用GPS信号C/A码延时先验估计,对多径冲激信道时延估计值和衰减系数估计值进行区间约束和幅度约束,并将约束条件应用到增量维纳滤波的迭代过程中,从而实现码片内多径时延的估计。理论分析和仿真结果表明,此算法具有时空复杂度低、收敛快,在低信噪比条件下有较高的分辨率等优点。     

一种含参数的概率密度核估计的独立分量分析算法

分析了盲源分离算法中互信息准则与概率密度核函数的关系,利用广义高斯模型,提出了一种基于含参数的核概率密度估计的独立分量分析算法。该算法利用观测样本求峰度,通过分段函数给出相应高斯指数值,并刺用样本数据进一步修正源信号的概率密度函数。实现对分离信号评价函数的精确估计。在此评价函数基础上,采用互信息最小化准则,推导出分离矩阵的迭代更新规则。所提算法在一定程度上解决了ICA算法中信号评价函数估计的难题,且能对任意源混合信号进行有效盲分离,仿真实验验证了算法的性能。     

一种用于CDMA系统的快速信道估计方法

信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 ,且捕获的速度更快     

Study on Cell Error Rate of a Satellite ATM System Based on CDMA

Abstract: In this paper, the cell error rete (CER) of a CDMA-based satellite ATM system is analyzed. Two fadingmodels, i. e. the partial fading model and the total fading model are presented according to multi-path propagation fadingand shadow effect. Based on the total shadow model, the relation of CER vs. the number of subscribers at variouselevations under 2D-RAKE receiving and non-diversity receiving is got. The impact on cell error rate with pseudo noise(PN) code length is also considered. The result that the maximum likelihood combination of multi-path signal would notimprove the system performance when multiple access interference (MAI) is small, on the contrary the performance maybe even worse is abtained.     

Blind reconstruction of convolutional code based on segmented Walsh-Hadamard transform

Walsh-Hadamard transform （WriT） can solve linear error equations on Field F2, and the method can be used to recover the parameters of convolutional code. However, solving the equations with many unknowns needs enormous computer memory which limits the application of WriT. In order to solve this problem, a method based on segmented WriT is proposed in this paper. The coefficient vector of high dimension is reshaped and two vectors of lower dimension are obtained. Then the WriT is operated and the requirement for computer memory is much reduced. The code rate and the constraint length of convolutional code are detected from the Walsh spectrum. And the check vector is recovered from the peak position. The validity of the method is verified by the simulation result, and the performance is proved to be optimal.     

基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法

针对目前极化码码长识别存在抗噪声性能差的问题,提出了基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法.本文算法利用极化码生成矩阵的逆矩阵,与码字比特流构造的码字矩阵相乘得到估计的信息矩阵,在无误码情况下根据分析矩阵所含的信息得到码率,并利用其分布情况来识别码长、信息比特位数和位置分布.在有误码的情况下,引入了零均值比计量,根据峰...     

基于复合序列的多进制正交扩频系统性能分析

提出了一种可用于高速数据传输的多进制正交扩频系统的设计方法。该方法将复合序列与多进制正交扩频技术相结合,在原有多进制扩频系统规模的基础上可实现更高的传输效率,或者在信息速率一致的情况下大大降低系统结构。对在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中的性能进行了仿真,结果说明,在系统结构相近的情况下,不仅传输效率提高了17%,而且在低误比特率时抗噪声性能提高0.1 dB;或者,在同样传送6 bit信息时,虽然系统的抗噪声性能在低误比特率时下降了1 dB,但复杂度仅为原来的25%。     

基于源信号统计独立性的ICA方法的不确定性研究

3种基于源信号统计独立性的ICA方法--极大似然法、最大信息法和最小互信息法是等价的.从这3种方法的计算公式出发,分析了自然梯度算法的收敛条件,指出了ICA问题解的不确定性和近似性的根源.通过论证表明,在源信号都属于指数型的前提下,为亚高斯型和超高斯型源信号适当选择的作为评价函数的非线性函数具有很好的韧性.     

基于近场扫描的移动通信卫星EMC性能评估

针对移动通信卫星射频载荷产生的系统内和系统间复杂电磁兼容性问题,以及批产化研制特点带来的非专门电磁兼容性试验验证评估需求,提出了一种基于近场扫描的电磁兼容性评估方法。针对卫星载荷的辐射影响,采用柱面近场扫描获得载荷的近场辐射特性,用于系统内的电磁兼容性分析。基于近远场变换技术获得远场辐射特性,用于星座系统间的电磁兼容性评估。给出了探头补偿方法和扫描步进优化方法来提高测试准确度和测试效率。仿真和试验校验证明了方法的有效性。将该方法应用到卫星系统内和系统间电磁兼容性(electromagnetic compatibility, EMC)分析评估中,结果表明方法可有效满足工程应用需求。     

基于近场扫描的移动通信卫星EMC性能评估

针对移动通信卫星射频载荷产生的系统内和系统间复杂电磁兼容性问题,以及批产化研制特点带来的非专门电磁兼容性试验验证评估需求,提出了一种基于近场扫描的电磁兼容性评估方法。针对卫星载荷的辐射影响,采用柱面近场扫描获得载荷的近场辐射特性,用于系统内的电磁兼容性分析。基于近远场变换技术获得远场辐射特性,用于星座系统间的电磁兼容性评估。给出了探头补偿方法和扫描步进优化方法来提高测试准确度和测试效率。仿真和试验校验证明了方法的有效性。将该方法应用到卫星系统内和系统间电磁兼容性(electromagnetic compatibility, EMC)分析评估中,结果表明方法可有效满足工程应用需求。     

Study of multi-rate multi-user detection based on supervision decision

Multi-user detection (MUD) based on multirate transmission in code division multiple access (CDMA) system is discussed. Under the requirement of signal interference ratio (SIR) detection at base station and framework with parallel interference cancellation, a supervision decision algorithm based on pre-decision of probabilistic data association (PDA) and hard decision is proposed. The detection performance is analyzed and simulation is implemented to show that the supervision decision algorithm improves the detection performance effectively.     

多相滤波时钟同步系统的设计与性能分析

高精度、高速率的时钟同步技术是现代数字通信系统实现的关键之一. 以QPSK基带通信系统为例, 提出了多相滤波的最大似然定时误差检测时钟同步方法, 详细分析了其工作原理与设计过程, 并用MATLAB进行了性能仿真. 结果表明, 在误码率接近10⁵时, 该方法与无定时偏差的相干解调相比, Eb/N0要求相 差不到0.5dB, 具有比较理想的性能, 而且计算量较小, 容易用现代DSP或FPGA予以实现.     

基于卷积神经网络的串行空时分组码盲识别算法

针对多输入单输出(multiple input single output, MISO)系统中的空时分组码(space-time block code, STBC)盲识别问题, 提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的串行STBC识别方法。首先, 结合STBC识别问题提出了基本CNN (CNN basic, CNN-B)框架; 然后在分析STBC相关性的基础上, 针对空间复用和Alamouti信号混叠问题, 设计了基于相关性的CNN (CNN based on correlation, CNN-BC)模型; 最后将STBC数据集输入到网络模型中, 完成网络的训练和识别测试。仿真结果表明, 相比于基于特征提取的传统算法, 该方法将可识别的STBC扩展到了6种, 并且在低信噪比下的识别准确率更高, 识别过程可控制在微秒级别, 具有较高的工程应用价值。