基于信号频域特性信号信噪比提高及分离

针对信道化接收机资源消耗大且大瞬时带宽信号可能被分裂的缺点,提出了一种基于信号频域特性信噪比提高及信号分离算法.利用信号的频谱特性,信号傅里叶变换对信号进行信噪比估计及快速分离.信号在分离后进行频率滤波,提高了信号的信噪比,从而为后续的时频分析、信号平方谱分析和四次方谱分析提供可能.本文算法主要是基于傅里叶变换、逆傅里...     

基于差分变换的语音信号压缩感知

信号在某种变换下可以稀疏表示是压缩感知研究的先验条件,正交傅里叶变换则是应用非常广泛的一种稀疏变换。但是,由于语音信号是准周期信号,对其进行傅里叶变换会造成频谱泄漏,因而引起信号重构性能的降低。本文基于语音信号准周期性的特点,提出了一种基于差分变换的语音稀疏化变换矩阵,在此基础上采用OMP优化算法来重构语音信号。实验表明,与采用正交傅里叶变换方法对语音信号进行稀疏化变换、OMP算法对语音信号进行重构的方法相比,差分变换方法的性能明显优于正交傅里叶变换的方法,即在相同重构性能时,差分变换的压缩比小于正交傅里叶变换,因而差分变换的方法大大提高了信号的压缩性能。PESQ对重构语音质量评测的结果表明差分变换方法重构的语音信号MOS得分较高,这也说明对于语音信号这一特殊信号,差分变换法具有很大的优越性。      

基于傅里叶变换的双音多频信号识别实验设计

傅里叶变换是建立信号时间域与频率域之间的一种变换关系。针对傅里叶变换的学习难点,分析了不同类型信号的傅里叶变换关系。结合工程应用,设计了电话拨号的双音多频音频信号按键识别综合实验,通过信号分段、滤波处理和快速傅里叶变换算法提取信号的特征频率,实现了双音多频音频信号的按键号码识别功能。     

匹配傅里叶变换快速算法及在雷达信号处理中应用

为了减小匹配傅里叶变换分析的计算量,提出了一种基于快速傅里叶变换的快速算法。根据匹配傅里叶变换的分解将积分形式转化为离散形式,推导出快速算法表达式。该算法与直接的数值离散匹配傅里叶变换算法相比较,计算量大大减少。同时给出了其在雷达信号处理中线性调频信号的检测与参数估计的应用。理论及计算机仿真结果表明了该算法的有效性和精确性,有良好的工程应用前景。     

基于DMFT的LFM信号参数估计

线性调频信号是低截获概率雷达常用的一种信号形式,如何在低信噪比情况下检测线性调频信号一直是人们研究的焦点之一.在离散匹配傅里叶变换的基础上对算法进行改进,并利用改进后的算法分别对单分量和多分量线性调频信号进行仿真,仿真结果表明离散匹配傅里叶变换能够在低信噪比情况下比较准确地估计出线性调频信号的参数,不存在交叉项问题.离散匹配傅里叶变换是一种针对线性调频信号有效的参数估计方法.     

基于时频加窗短时傅里叶变换的LFM干扰抑制

通过对线性调频(LFM)信号分数阶傅里叶变换的分析,该文提出了一种基于时频加窗短时傅里叶变换(TFW-STFT)的LFM干扰抑制算法。由于提出的时频窗对LFM干扰具有较好的频域能量聚集性能,因此TFW-STFT对信号的影响要小于无聚集性能的短时傅里叶变换。仿真结果证明该算法在信噪比损失和系统误比特率上明显优于基于短时傅里叶变换的算法。     

加权分数傅里叶变换在采样重构中的应用

针对频域非带限信号的重构问题,提出了一种基于加权分数傅里叶变换的采样与重构算法,并利用信号加权分数傅里叶变换在加权分数域的特性,得到了信号可完全重构的条件.理论分析和仿真结果表明,在满足给定误差的条件下,该算法能够以低于香农重构所需的采样率实现对信号的恢复,且简单易行,可利用FFT快速算法实现.     

离散时间信号频域分析中的概念辨析

本文辨析了"信号与系统"课程中离散时间信号频域分析中的三个概念,提出了以离散傅里叶级数为切入点,顺序引出离散时间傅里叶变换和离散傅里叶变换的内容编排方式,其特点在于将离散傅里叶变换作为离散时间傅里叶变换在离散频点上的计算工具。这种编排方式避免了离散傅里叶级数与离散傅里叶变换的形式和概念混淆,适应了计算机仿真在"信号与系统"课程中广泛应用的趋势。对实现中的几个细节问题进行了具体分析,并给出基于门信号的信号仿真实例。     

基于双FFT的单频信号高精度频率估计

在分析单频复信号离散观察值的傅里叶变换的基础上,提出利用傅里叶变换主瓣内多根谱线的相位进行频率估计的算法.该方法具有临界阈值低、频率估计为无偏、频率估计范围大等特点.仿真表明,该方法对单频复信号频率估计的精度仅比克拉美—罗限(CRLB)差2dB左右.     

一种高精度单频信号频率估计算法

根据离散傅里叶变换(DFT)理论和其系数的特点,提出了一种信号离散傅里叶变换系数来构造频率修正项的单频信号频率估计算法。算法利用峰值及前后1个位置的DFT变换系数得到频率修正项的初始值,再迭代计算修正后峰值前后位置的DFT系数来得到频率修正项的精细值。理论分析和仿真结果表明,算法在低信噪比下具有好的频率估计精度并能减少迭代次数。     

一种基于分数阶傅立叶变换的时变信道参数估计方法

时变衰落信道环境对准确的信道估计提出了巨大挑战.本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的时变信道参数估计方法.该方法根据信道参数模型,通过发射多分量线性调频信号探测信道,在接收端应用分数阶傅立叶变换对接收信号进行参数估计,从而获得时变信道参数.分析和数值仿真结果表明,这一方法具有较高的估计精度,并且计算简单.     

可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提升用户移动性场景下信道估计的灵活性。在所考虑系统中,首次使用低复杂度的2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法对角度进行估计,并考虑信号补零以获得更加精准的角度估计值,最后利用信号2维空间谱的谱峰和其对应的辐角得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法具有压倒性的复杂度优势。     

基于改进广义Steiner估计的MC-CDMA系统空时多用户检测

研究了频率选择性瑞利衰落信道中的同步MC-CDMA系统上行链路空时信道估计及多用户检测算法。考虑对应于子载波的衰落系数是信道冲激响应的离散傅里叶变换,通过在两个数据块之间插入训练序列(midamble)进行所有用户的联合信道估计。首先采用广义Steiner估计器(GSE)来进行阵列天线信道冲激响应的初始估计,然后提出一种简单有效的适用于均匀线阵的互相关波达方向(CCDOA)估计算法,用以改进阵列天线信道冲激响应的估计,从空间的角度降低了信道响应中的噪声。在估计出所有用户空时信道参数的基础上,构造最大比合并(MRC)、解相关检测和最小均方误差检测(MMSE)来进行信号检测。仿真结果表明基于互相关DOA估计的改进信道估计算法与广义Steiner估计器相比在系统性能上有显著的改善。     

均匀圆阵中盲联合角度和时延估计方法

提出了均匀圆阵中一种盲联合角度和时延的估计方法（BJADE）。对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析，表明此信号具有三线性模型特征。该算法先利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出方向矩阵和时延矩阵，然后利用时延矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘方法进行时延估计；利用方向矩阵结构特点和基于最小二乘方法进行二维角度估计。仿真结果说明BJADE方法具有较好角度和时延估计性能，且在过载情况下仍有较好的性能。该方法无须信道冲激响应，是一种盲、健壮的联合处理方法。     

一种实用性强的MC-CDMA盲信道估计方法

基于子空间分解的MC-CDMA盲信道估计算法运算量大,实用性差.本文根据在MC-CDMA中信号子空间维数远小于噪声子空间维数的特点提出从信号子空间的角度进行MC-CDMA盲信道估计,并采用PASTd算法对信号子空间及其维数进行动态跟踪.本文还通过对子空间跟踪的结果进行正交化处理的方法,显著提高了盲信道估计的性能.本文的盲信道估计方法运算量低,实用性强,仿真结果表明其盲信道估计性能接近特征值分解法.     

基于部分数据的叠加序列慢时变信道估计

针对OFDMA通信系统,提出了一种基于部分数据的叠加序列慢时变信道估计算法,并在接收端给出了数据恢复的方法。时变信道采用复指数基扩展模型来描述,对OFDMA系统的导频序列进行了精心设计。提出在频域减去一个基于部分数据的序列,从而使发送数据经过反傅里叶变换后,特定位上的数据能量变低,进而大大减少了数据在信道估计时产生的误差。由于在发射端信号已经产生了畸变,在接收端采用特定的方法对数据进行补偿,消除了这种影响。实验仿真证明该方法在一定程度上提高信道估计的性能。     

分布式MIMO-OFDM系统的同步捕获算法

该文提出了一种分布式多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统初始信号检测和同步捕获算法。该算法设计了导频符号,采用谱分析方法实现可靠的初始信号检测、粗定时和粗频偏估计,并在快速傅里叶变换(FFT)之后进行精确地频偏和定时估计。仿真结果表明,该算法在低信噪比多径瑞利信道条件下具有很好的性能。     

基于频域稀疏性的时间交替模数转换器时间相位失配盲测量算法

该文研究时间交替模数转换器(TIADC)的通道间时间相位失配参数的盲测量问题。基于TIADC系统架构、输入模拟信号的频域稀疏性和非混叠频率点,以采样定理和欠采样理论为基础,探索TIADC系统输入信号、输出信号以及与子ADC输出信号之间的频谱关系,推导出了一种新的基于非混叠频率点的相对频谱的离散傅里叶逆变换序列的相位信息的TIADC通道间时间相位失配参数的盲测量算法。仿真实验表明该文所提出的盲测量算法具有可以与正弦拟合算法相比拟的参数测量精度,并且具有对噪声不敏感,对输入信号频率无限制,对TIADC系统通道数无限制,不需要对输入信号过采样等突出优点。TIADC系统真实捕获数据测试进一步验证了该算法的准确性和有效性。     

基于压缩感知的大规模MIMO信道估计与反馈

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题,在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定,从而较快地选出与原始信号相关性强的原子,达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明,与CoSAMP算法相比,所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下,信道估计精度平均有5 dB的提高,同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。     

A new algorithm for the estimation of the frequency of a complex exponential in additive Gaussian noise

The letter presents a new algorithm for the precise estimation of the frequency of a complex exponential signal in additive, complex, white Gaussian noise. The discrete Fourier transform (DFT)-based algorithm performs a frequency interpolation on the results of an N point complex fast Fourier transform. For large N and large signal to noise ratio, the frequency estimation error variance obtained is 0.063 dB above the Cramer-Rao bound. The algorithm has low computational complexity and is well suited for real time digital signal processing applications, including communications, radar and sonar.