Alpha稳定分布脉冲噪声下MPSK信号的自适应解调

通信系统经常工作在理稳定分布脉冲噪声环境下。提出了一种基于自适应滤波算法对脉冲噪声下MPSK信号的解调方法。高斯噪声是α稳定分布噪声的一个特例,提出的解调方法同样也适于高斯噪声下MPSK信号的解调。仿真结果表明,无论是在高斯噪声还是脉冲噪声下此方法都有很好的韧性,同时该算法不需要滤波器完成收敛。处理速度快。     

电力负控系统无线信道智能滤波FSK的研究

电力负控系统无线通信采用二进制FSK调制方式,针对信号在调制速率要求高的情况下,载波周期数少、频带窄、带通滤波器灵敏性较差的问题,运用神经网络滤波的二进制频移键控信号的数字化解调方法对该问题进行了研究,提出一种基于余弦基神经网络FIR滤波器的设计方法,构建了一个智能化的算法模型。在解调时使用码元稳定区中若干个载波周期内的采样值作DFT变换提取幅值来进行解调判定。通过数值仿真,取得理想的效果,验证了该算法的有效性,具有较好的应用价值。     

麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法

在麦克风阵列语音增强方法中,传统的广义旁瓣抵消器在处理存在显著脉冲噪声的语音信号时效果较差。为提高在脉冲噪声干扰下的语音信号增强效果,提出一种麦克风阵列的协同自适应滤波语音增强方法。该方法采用协同自适应滤波取代线性自适应滤波,基于NLMS算法导出了滤波器权值和协同因子的自适应更新算法。仿真实验结果表明,所提方法能有效地消除掉语音信号的脉冲噪声和高斯噪声,克服线性自适应滤波对非线性脉冲噪声的不敏感性,比广义旁瓣抵消器效果优越很多。     

主动声纳的混沌波形设计和解调方法

该文为解决主动声纳隐蔽性差的问题,提出了一种新的波形设计方法:将特定编码调制到混沌信号中,作为主动声纳的发射信号。文中全面考虑了水声信道滤波和加性噪声对回波的影响,采用自适应滤波器解调回波,通过识别编码检测回波信号。提出了改进的相平面Lyapunov自适应滤波器作为解调算法。仿真结果表明:该解调算法在加性白噪声和滤波情况均有较好的解调效果,并能满足实时性的要求。与现有的主动声纳发射信号相比,提高了主动声纳的隐蔽性。     

海洋激光雷达的自适应深度提取算法

海洋激光雷达发射的激光脉冲在海水中传输,脉冲波形随深度会发生展宽,相应的雷达接收系统接收到的信号与激光发射脉冲差异会增大,该现象会导致以发射脉冲作为匹配滤波器的固定匹配滤波方法在处理深水激光雷达回波信号时产生误判。为了改进匹配滤波算法对于海洋激光雷达回波数据的性能,使用蒙特卡罗法研究在测区条件下不同深度的激光脉冲在雷达探测器上的波形,并以这组波形作为深度自适应的匹配滤波器来代替匹配滤波算法中的固定匹配滤波器,并用南海的实测数据检验算法的性能。实验表明,自适应深度提取算法相比于匹配滤波算法稳定性和准确性更好。为了验证算法的正确性,以单波束声呐测深在同一测区的测深数据为基础,对雷达测深数据进行精度评定。     

一种新型的基于块自适应滤波的MSK信号解调技术

本文针对MSK调制信号在军用和民用领域都得到了广泛应用的这一事实,首先简单地分析了MSK信号非相干解调性能和差分解调性能的不足.然后根据MSK数字调制信号的特点,将频域块自适应滤波技术和码元FFT求模判决算法相结合,提出了一种新型的MSK信号数字解调算法.最后在详细阐述新型MSK信号解调算法的基础上,利用计算机基于蒙特卡洛方法对新算法的解调性能进行了性能仿真,并对仿真结果进行了较为详细的分析.计算机仿真结果表明该新算法不仅简单有效,而且对噪声有很好的抑制作用.与经典的非相干解调和差分解调相比,该新算法具有较低的解调误比特率和较低的频偏敏感度,并且解调性能得到了明显的提高,具有一定的实际应用价值.     

混叠周期信号的自适应分离

本文采用脉冲相关自适应滤波器,较成功地分离了周期极其接近而且在频域有混叠的信号。当信号叠加有白噪声时,这种算法同时具有滤波器的功能.此算法采用多个周期不同的脉冲串作为参考信号进行多信道处理,首先使用均方误差准则准确搜索被分离的周期信号的周期.文中证明了当参考信道中脉冲信号的周期与原始输入中某一信号的周期相同时,其自适应滤波器输出即是该周期的信号.因此我们使用脉冲相关自适应滤波器成功地分离了混叠的周期信号.在实验中我们使用了变μ自适应滤波技术以加快收敛速度及减少收敛后的失调。     

自适应QAM解调及频偏估计方法研究

提出了一种新型的基于自适应滤波的QAM解调算法和频偏估计方法.以最小均方误差自适应算法(LMS)为例,讨论了采用本解调算法解调的过程及其性能.本解调算法无需自适应滤波器完成收敛,从而降低了对采样频率和处理速度的要求.仿真结果表明:本解调算法的误码率理论值与仿真结果一致性好.同时,基于本解调算法的频偏估计,能方便地给出频偏大小.     

基于小波变换与形态学运算的ECG自适应滤波算法

针对ECG信号常用滤波算法存在的缺陷,提出了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波新算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,利用自适应滤波器调整对含噪ECG信号进行滤波处理。最后,经实验验证了本文算法的有效性。     

自适应滤波器在激光陀螺抖动解调中的应用

在激光陀螺信号解调领域,很难寻找到一种兼顾实时性和解调精度的方法,这大大限制了激光陀螺的应用领域。针对此问题研究了一种新的机械抖动激光陀螺的抖动解调方法。这种方法采用LMS自适应滤波器原理,分别将陀螺信号和角速率传感器的角位移信号作为基本输入和参考输入,经自适应滤波后得到解调结果。首先分析了这种新方法用于抖动解调的理论基础,并提出设计实现方法,最后给出一些与传统方法的对比结果。仿真结果表明,LMS自适应滤波器在静态和动态工作情况下都有很好的解调效果,解调残差明显减小,可有效降低系统解算负担。