基于EEMD的发动机失火故障检测

针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。     

对数周期天线方向图的矩量法估计

在宽带二维波达方向估计系统中 ,天线阵列的方向图估计将直接影响波达方向估计的算法及精度。该文从天线辐射的积分算子方程出发 ,采用矩量法和快速多极算法(FMA) ,计算并分析了对数周期天线的方向图和阻抗矩阵 ,计算机仿真及天线外场实测表明 :理论计算方向图与实测天线方向图数据在 E面有较好的一致性 ,而在 H面 ,仿真方向图和实测方向图数据有一些差别 ,这些差别主要由矩量法的物理模型所引起。对数周期天线方向图矩量法估计的完成 ,为宽带二维空间波达方向 (DOA)估计系统天线阵列的工程设计提供了理论基础     

基于等价多入多出结构的多用户检测方法

对于一个异步高斯直接序列码分多址系统的多用户检测问题，现有的解相关线性检测方法存在对高维矩阵求逆，计算量大的问题。该文根据系统基带模型的等价多入多出（ Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ）结构，基于 Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ 和周期时变滤波器的等价性，设计了周期时变的最小均方误差均衡器，并在此基础上设计了用户增益估计的批处理和自适应方法，克服了常规多用户检测方法对用户增益敏感的缺点。仿真结果表明，该文方法的误码率性能与解相关检测方法的基本相同，而计算量减少了，并且减少了解码延迟。     

Variable Bandwidth Smoothing Based on Cluster Analysis

Introduction　　Fouriertransforms,short-timeFouriertransformsandavarietyoffilterssuchastheWienerfilterandtheKalmanfilterarewell-knowntraditionalmethodsfordigitalsignalprocessingtorecoverfunctions.Avarietyofspatialadaptivemethodshavebeenrecentlyproposedinthestatisticalliterature[1].Suchmethodshavebeenshowntobebetterthanthetraditionalmethodswhicharebasedonfixedspatialscales,suchasFourierseriesmethods,fixed-bandwidthkernelmethods(nonparametricestimators),andlinearsplinesmoothers.Anewprinciplefo…     

一种基于模糊系统的信道估计新方法

信道估计是数字移动通信中的一个重要问题。S.Abeta等人提出了一种加权多时隙平均法 (WMSA) ,改善了信号传输的性能。这里提出了一种新颖的信道估计方法 ,即基于模糊系统的半盲信道估计方法 ,利用模糊系统建立数据信道模型 ,利用自适应最小均方 (L MS)方法估计模糊系统的参数。由于模糊系统良好的函数逼近性质 ,该方法可以较好地估计数据信道。计算机仿真实验表明 ,该方法对不同移动速度下的信道都可以得到比较准确的估计 ,与 WMSA方法相比 ,克服了在移动速度增加时会发生信道估计急剧恶化的现象。     

基于倒谱的非因果自回归系统自适应辨识

为解决信号处理中非因果自回归（ＡＲ）系统的自适应辨识问题，本文提出了一种利用倒谱进行ＡＲ系统辨识的新方法。这一方法在倒谱域内把非因果ＡＲ系统辨识问题转化为非最小相位有限冲激响应（ＦＩＲ）系统辨识问题，因此可以利用现有的基于倒谱的ＦＩＲ系统辨识算法构造非因果ＡＲ系统辨识算法，从而实现了非因果ＡＲ系统的自适应参数辨识，并解决了以往文献中未曾解决的非因果ＡＲ系统阶次自适应确定问题。另外，本算法可以保证估计出的ＡＲ模型是稳定的。数值仿真结果证明了本算法具有很高的估计精度。     

一种准最优多用户检测方法

由于 Verdu 提出的最优多用户检测方法采用Viterbi算法 ,它的计算复杂度与用户数成指数关系 ,无法在实际中应用 ,因此提出了一种采用半正定规划 (positive se-mi- definite programming,SDP)的新的准最优多用户检测方法。这种方法将最优多用户检测方法转化成一个二次规划(quadratic programm ing,QP)的求解问题 ,并通过半正定规划松弛来解决这个二次规划问题。由于这种方法采用的半正定规划问题求解方法具有多项式程度的复杂性 ,所以这种新的 SDP多用户检测方法也具有多项式程度的复杂性。仿真表明 :这种新的 SDP多用户检测器的性能十分逼近最优多用户检测器的性能     

CDMA系统中一种结合空时编码的盲自适应接收器

为在有效利用带宽的情况下 ,提高 Code- DivisionMultiple- Access(CDMA)系统接收器在 Rayleigh衰落环境中的性能 ,提高数据发送速率 ,引入了分集技术来设计CDMA接收器。在 Rayleigh衰落环境中 ,利用基于多天线系统的信道估计技术 ,将空时编码技术和 CDMA系统中的盲自适应多用户检测技术相结合 ,设计了一种新颖的 CDMA系统接收器。仿真实验结果表明 :该结合空时编码的接收器的误码率要低于传统 CDMA接收器的误码率     

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.     

Blind Carrier Frequency Offset Estimation via Power Spectrum Analysis in MIMO OFDM Systems

As a generalization of orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems,multi-input multi-output (MIMO) OFDM systems are very sensitive to carrier frequency offset (CFO).This paper proposes a blind CFO estimation method based on power spectrum analysis,which has high bandwidth efficiency and is much less complex.This method can be used to estimate the residual CFO,which is less than half of the subcarrier spacing.The method uses a cosine cost function to get a closed-form CFO estimate.Simulation results illustrate that the method is effective for MIMO OFDM systems.