基于双门限判决修正Rife算法的正弦信号频率估计

针对正弦信号频率估计复杂度和性能难以兼顾的问题,提出一种基于双门限判决修正Rife算法的频率估计算法。将信号频点划分为3个区域分别采用不同处理方案,具有估计精度高、运算量小的特点,适用于低功耗、低延时等应用场合。仿真结果表明,该方法克服了经典Rife算法在部分频点估计误差大的问题,其频率估计均方根误差距离克拉美罗界仅有0.5dB。与现有其它改进Rife算法相比,该方法在保证估计性能基本不变的前提下大幅降低所需计算量,有利于工程实现。      

低信噪比、高动态环境突发信号检测与估计

针对高动态环境下突发信号检测问题,提出基于高阶项逐级消去的非线性调频 (non-linear frequency modulation,NLFM) 信号参数估计算法,利用合理近似,将其转化为相对简单的线性调频 (linear frequency modulation,LFM) 信号参数估计问题,并提出两级调频率逼近法用于LFM信号参数估计,具有原理简明、计算复杂度低等特点,便于实际工程应用. 针对接收信号功率动态变化的问题,提出自适应快速傅里叶变换 (fast Fourier transform,FFT)峰均比门限信号检测算法. 仿真结果表明,所提算法能够在信噪比为-27dB的高动态环境下准确实现信号检测与参数估计.      

高速数字接收机中位同步与滤波联合实现方法

针对高速数字接收机中的位同步问题,提出了一种位同步与滤波联合实现结构.该结构利用一次快速傅里叶变换(FFT)运算将信号变换至频域,从中提取定时信息并实现定时恢复,同时完成滤波处理,极大地降低了系统的运算量,节约了硬件资源,并且能够先于载波同步稳定工作.理论分析与仿真结果表明,该结构算法复杂度低,比常用时域方法减少了约60%的运算量,能够在中等信噪比条件下(15 dB以上)准确实现位同步,适用于高速调制解调系统.     

机动目标模型匹配卡尔曼滤波载波跟踪算法

针对传统卡尔曼滤波器用于高动态载波跟踪时性能不够理想的问题,提出一种基于机动目标模型匹配的卡尔曼滤波载波跟踪算法,能够在载波参数剧烈变化的条件下实现稳定的载波同步。所提算法较传统算法更加契合实际环境,具有实用价值高、应用范围广等优点。使用线性卡尔曼滤波器,无需矩阵求逆运算,计算复杂度低,便于工程实现。仿真结果表明,所提算法在跟踪具有剧烈动态特性的载体信号时能够显著提高跟踪精度,且跟踪门限信噪比能够降低约3 dB。     

高动态接收机载波同步模块设计

研究高动态环境下的载波同步技术. 借鉴雷达系统中的目标建模方法,提出基于动目标模型结合卡尔曼滤波的载波跟踪器,具有较强动态跟踪能力,且结构简单,无需矩阵求逆,硬件实现复杂度低. 同时,深入探索载波捕获模块对跟踪器的辅助方案,通过理论分析与仿真结合的方式证明高动态接收机中的最优辅助方案为频偏补偿-频率变化率预置方式. 仿真结果表明,本文所提跟踪器能够在低信噪比条件下稳定工作,无论在跟踪精度或锁定概率指标上均大幅超越传统卡尔曼滤波跟踪器.