分数阶Fourier域上非均匀采样信号的频谱重构研究

 本文研究了分数阶Fourier变换域上非均匀采样信号的重构问题.首先得到周期非均匀采样信号经非均匀分数阶Fourier变换后的频谱表达式,研究了该分数阶频谱和信号连续分数阶频谱之间的关系,并基于该关系式提出了一种分数阶Fourier域周期非均匀采样信号的频谱重构算法;其次,讨论了分数阶Fourier变换域上更加一般情况下非均匀采样信号重构问题;最后,给出了周期非均匀采样信号频谱重构的仿真结果.     

一种非均匀采样信号重构方法

针对周期性非均匀采样信号,推导了其频谱和均匀采样序列频谱之间的关系,并基于此给出了一种信号重构方法。仿真结果验证了该方法的可行性。     

非均匀采样信号的分数阶数字频谱研究

利用分数阶Fourier变换对实际采样过程中出现的非均匀、非理想采样信号进行了分数阶频谱分析与研究,得到了这类非均匀采样信号在分数阶Fourier变换域的数字频谱表达形式.由此进一步得到了非均匀采样Chirp信号在分数阶域的频谱表达式,并分析了非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的分数阶频谱性质,最后仿真结果证明了结论的正确性.     

基于分数阶Fourier变换的一种新的非均匀采样方法

由于采样设备和被采样信号的限制,完全均匀采样是无法实现的,因此不得不进行非均匀采样.根据信号的时变特征,在信号的低频部分,用较低的频率对信号进行采样;在信号的高频部分,用较高的频率对信号进行采样.在此基础上,应用分数阶Fourier变换对非均匀采样Chirp信号进行分析,得到非均匀采样Chirp信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并分析其在分数阶域的频谱性质.该方法解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,满足了实时性要求,且具有较好的抗噪声能力.这里提出的非均匀采样方法满足了采样定理的要求,并得到了均匀采信号在分数阶域的频谱表达式.     

非均匀采样下小信号检测与重构的陷波方法

非均匀采样由于其具有不受采样频率限制和抗混叠等优点,使得其应用十分广泛.但非均匀采样会引起频谱噪声,使得信号中的幅度小的频率成分不易检出.本文分析了非均匀采样引起频谱噪声的原因,根据非均匀采样检测得到的大幅度信号,应用陷波器将其消除,降低频谱噪声,从而检测和重构出小信号.文中详细说明了陷波方法的原理以及陷波器在非均匀采样下的应用,最后给出实验结果.理论和实验表明,采用陷波方法可以检测和重构出非均匀采样下的小信号.     

SAR方位向非均匀采样频谱重构算法及误差分析

SAR DPCMAB（方位向多相位中心多波束模式）能够提高方位向采样率,同时却带来非均匀采样的问题,通过频谱重构算法能够有效恢复原信号频谱。但是在SAR传感器运行过程中存在通道特性不一致、采样时刻偏差、噪声等干扰因素,导致重构后的信号出现频谱噪声,重构精度受到影响。文中通过对混叠干扰因素后的非均匀采样LFM信号进行频谱重构,分析各种干扰因素变化与重构误差的关系。通过仿真,得到了干扰条件下的重构频谱,并通过改变干扰条件进一步得到了频谱误差与干扰强度的关系曲线。仿真结果表明．超过一定阈值后,随着干扰强度的增加,重构频谱误差呈线性增长趋势,最终逼近重构前非均匀采样时的频谱误差。     

分数阶Fourier域非均匀采样LFM信号的检测概率

为了减少分数阶Fourier域线性调频(LFM)信号处理的计算量,满足实时性要求,提出了一种新的非均匀采样方法.与传统的非均匀采样方法相比,该方法既解决了整个采样时段内由于过采样造成的数据冗余性,也消除了信号时变特征造成的局部冗余性.最后,应用该方法得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier变换域的频谱表达式,并对不同信噪比(SNR)条件下信号的检测概率进行了研究.结果表明,该方法具有较好的抗噪声能力.     

一种抗混叠的非均匀周期采样及其频谱分析方法

非均匀采样可以突破采样定理的限制,但非均匀采样信号的频谱在所有频率段均存在混叠频谱噪声,这些频谱噪声会淹没真实信号中的一些频谱幅度较小的信号,使得非均匀采样无法检测小信号。本文提出一种非均匀周期采样方法,该方法既具有非均匀采样抗混叠的特性,又具有均匀采样的消除混叠频谱噪声的特点。文中详细分析了非均匀采样产生混叠频谱噪声的原因,提出了基于非均匀周期采样的傅里叶变换方法,并给出了实验结果。理论和实验表明,非均匀周期采样方法是一种行之有效的采样方法。     

分数阶Fourier域多分量微弱LFM信号的检测

为了提高对多分量微弱LFM信号的检测能力,提出了一种基于分数阶Fourier域非均匀采样理论的信号检测方法。首先提出了一种自适应非均匀采样方法,建立了该方法的模型,得到了非均匀采样LFM信号在分数阶Fourier域的频谱表达式。在此基础上,对多分量非均匀采样LFM信号进行了检测研究。计算机仿真结果表明,同传统的信号检测方法相比,该方法对微弱LFM信号具有较好的检测能力,而且减少了运算量,满足了实时性要求。     

SAR非均匀采样信号频谱重构

在常规星载SAR系统中,测绘带宽和分辨率之间存在矛盾,采用方位向多相位中心多波束模式可以很好地解决这个问题。但在方位向多相位中心多波束SAR系统中,要想实现宽幅成像,其方位向上回波的采样时刻大多是不均匀的。文中主要分析和研究如何重构非均匀采样信号的频谱。非均匀采样信号频谱重构的仿真结果证明了该重构算法的正确性。     

一种改进的NLMS算法在声回波抵消中的应用

收敛速度和残余均方误差是衡量最小均方算法性能的重要指标。在声回波抵消算法中,为了寻求收敛速度快和计算量小的自适应算法,在归一化最小均方误差算法基础上,把当前时刻以前的误差引入归一化收敛因子中得到一种新算法,可以减小信号样本波动对权重带来的影响。该算法比传统的归一化最小均方算法收敛性能更好,稳态失调也比其小。计算机仿真结果表明,新算法在自适应回波抵消中的综合性能要优于传统的归一化最小均方误差算法。     

一种无循环前缀迭代单载波频域均衡算法

单载波频域均衡（SC—FDE）技术可以有效消除符号间干扰（ISI）,相对于正交频分复用（OFDM）,具有较低的峰均比,因此成为宽带无线通信关键技术之一。传统的SC-FDE系统需要在发送帧前加入循环前缀（CP）,且CP长度要大于信道最大多径时延,这就降低了频带利用率,使得发射机功率增加。本文在取消CP情况下,提出一种辅助补零算法,恢复发送信号和信道的循环卷积,并通过迭代处理消除干扰。仿真结果表明,在信噪比大于3dB后,所提算法误码率更接近相同信噪比条件下的高斯白噪声信道,性能也较为理想。     

UFMC系统中的载波频率同步技术

针对UFMC系统对频率偏差敏感的问题,提出一种适合用于UFMC 系统的频率同步算法。为了保留UFMC系统的良好特性、降低UFMC中滤波器的设计复杂度,该算法设计了一种子带间正交的导频序列,并采用非线性最小二乘（NLS）法进行CFO估计。通过序列构造和计算该构造序列与估计信号的相关性对算法进一步改进,使得低信噪比下的估计性能得到改善。理论分析和仿真表明,在高斯和瑞利衰落信道下,子带间正交导频序列的误码率、CFO性能均优于全1导频序列;在低信噪比环境下,改进算法的CFO性能优于NLS算法。     

连续相位调制信号的信噪比估计

针对连续相位调制（CPM）信号信噪比估计子空间分解算法运算量较大和最大似然估计（MLE）算法信噪比小于0dB时精确度差的问题,提出了一种精确度较高的快速算法。该算法是对常用的最大似然算法的改进,利用接收信号的统计和互相关特性,无需获得信号的初始相位,便可快速准确地估计出信号的信噪比。信噪比在-20dB～20dB之间时,估计误差小于1dB。MATLAB和FPGA仿真验证了该算法的有效性。     

基于ESPRIT算法的超宽带SAR射频干扰抑制方法

有效的射频干扰（Radio frequency interference,RFI）抑制技术是超宽带合成孔径雷达（Ul-tra-wideband synthetic aperture radar,UWB-SAR）成像质量的重要保证。通过对超宽带回波信号的特性分析,得出RFI具有短时间内平稳的特性,这样便可借助谱估计方法对其进行估计。旋转不变技术估计信号参数方法（Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT）是谱估计中一种频率估计性能较好、运算量较小的方法,文章对该算法在UWB-SAR RFI抑制中的应用进行了研究分析,并通过仿真实验表明该算法对RFI具有良好的抑制性能。     

低精度ADC下大规模多输入多输出系统基于三对角迭代法的软输出信号检测

受硬件成本制约,大规模多输入多输出（massive Multiple Input Multiple Output, mMIMO）基站通常配置低精度模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）。低精度ADC下,如果多用户mMIMO系统采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）检测,将导致过高复杂度。为此,本文基于三对角迭代法（Tridiagonal Iterative Method, TDIM）,结合分块矩阵求逆的初始值确定,提出一种低复杂度的MMSE软输出信号检测算法。数值仿真表明:基于TDIM的软输出信号检测算法经4次迭代即可达到收敛,同时,数值结果验证了ADC量化比特为4时,该算法可取得接近全精度ADC的性能,为低精度ADC下mMIMO系统的上行链路信号检测实现提供了切实可行的方案。      

基于FPGA的3 GHz宽带信号产生器设计

为适应通信对抗装备的发展,设计了能产生3GHz带宽任意波形的信号产生器。现场可编程门阵列(FPGA)产生数字波形信号,通过高速数/模转换(DAC)芯片输出模拟信号。在FPGA中采用多路并行处理算法,利用内部集成的并串转换器以及专用的复用芯片(MUX),实现DAC数据速率8Gsps,输出信号瞬时带宽3GHz以上。最后测试了信号产生器的技术指标。     

伽利略搜救信号FOA和TOA精确估计算法

针对伽利略搜救系统中到达频率(FOA)和到达时间(TOA)高精度估计的需求,考虑到实际接收的信标信号中信息位宽未知的情况,提出了多维联合极大似然估计算法和体积重心算法相结合的FOA和TOA估计算法。在介绍信号模型的基础上推导了算法原理,给出了估计算法的具体实现过程。Monte Carlo仿真和实测结果表明,在34.8 dBHz的处理门限下,该算法得到的FOA和TOA估计的均方根误差分别小于0.03 Hz和9.5μs,优于0.05 Hz和11μs的系统指标要求。该算法目前已应用于伽利略中轨卫星地面用户终端(MEOLUT地面站)。     

基于循环相关的GPS信号捕获

介绍传统的GPS（Global Position System）捕获算法,分析信号捕获的基本原理。根据C／A（Coarse Acquisition）码的特点,提出一种基于循环相关的捕获算法,减少相关运算量,且具有硬件易于实现的特点。实测数据Matlab仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于局部保持投影的M-QAM调制信号识别

针对基于统计的QAM信号识别算法,忽略了信号的局部特性,导致算法性能不好等问题,提出了一种基于流形学习的16QAM、32QAM、64QAM信号识别算法。该算法利用高阶累计量特征描述信号,在此基础上利用邻接图描述特征的内在几何属性,较好地刻画了数据的相似性几何属性,最后利用最近邻分类器算法进行分类。实验结果表明,该算法具有好的识别率,尤其在低信噪比下,算法性能比较突出。