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.     

基于小波变换的非均匀采样信号频谱的研究

该文提出基于小波变换的非均匀采样信号频谱的检测方法,给出变换函数关系使得非均匀采样信号满足小波变换的两个基本条件。文中说明了小波的非均匀化过程,从均匀小波得到非均匀小波,以非均匀小波分析非均匀采样信号,得到非均匀采样信号的频谱。文中还说明了非均匀小波变换的抗混叠的原理以及对信号频谱的检测方法,最后给出实验结果。理论和实验表明,非均匀采样信号的小波变换方法是一种行之有效的非均匀采样信号的频率检测方法,使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果。     

迟延相位差结合FFT多信号频率估计

提出了一种针对多信号频率估计的欠采样无模糊测频算法。该算法通过迟延相位差求出频率大致取值区间,利用欠采样频谱图得到的混叠频率与欠采样频率求出高精度频率估计值,并重点解决了当不同信号在欠采样频谱图中出现谱峰重叠时测频不准确的难题。仿真表明,该算法降低了高估计精度对信噪比的要求,且稳定性好,具有实用价值。     

基于频率位置多项式的稀疏混叠频谱快速恢复算法

论文提出一种基于频率位置多项式的稀疏混叠频谱快速恢复算法。该算法使用不同延时的多通道欠采样得到的信号混叠频谱,通过建立频率位置多项式,快速定位非零频点,并有效地将非线性的频谱恢复问题转换成一系列线性方程组的求解问题。该算法的计算速度相对国外同类算法(BigBand)有显著提高,并且实验结果表明该算法具有更低的频谱恢复错误率。     

一种减少频谱泄露的幅值和相位自校正算法

频谱泄露是影响谐波检测和频谱分析的重要原因,而采样频率与信号频率不同步是造成频谱泄露的根本原因。现提出一种幅值和相位自校正的算法,可通过自动校正减小异步采样时DFT产生的幅值和相位的误差,降低频谱泄露造成的影响,对同步采样条件下的DFT没有影响,并给出算法的实现步骤和仿真结果,证明了该算法能精确地得到信号的实际幅值和相位,对于采样点数较少的信号也能给出较高的测量精度,而且该算法具有迭代特性,原理简单,是频谱分析中的一种有效方法。     

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.     

LFM信号参数估计的DAF插值算法

为实现LFM信号起始频率和调频斜率的高精度参数估计,对基于离散模糊函数的DAF算法进行了研究。该算法具有计算量小的优点但估计精度受到采样频率和采样点数的限制。针对此问题,提出了一种可提高参数估计精度的DAF插值方法:首先利用DAF将LFM信号转换为正弦信号,分别通过两次FFT并进行峰值搜索得到起始频率和调频斜率的粗估计值,然后基于Rife插值利用最大谱线和次大谱线进行修正得到预估计值,再利用两次单点DFT的频谱细化技术得到该值两侧相邻0.5个量化频率点处的谱线,最后重新进行插值计算。该算法突破了频谱离散化带来的频率分辨率限制,在增加运算量较少的情况下,提高了参数估计的精度。仿真实验结果验证了算法的有效性。      

利用稀疏傅里叶变换的哈希映射法的宽带频谱感知算法

宽带频谱感知一般要求对高达数 GHz带宽信号进行频谱分析,信号的采样点数大,计算量大。稀疏傅里叶变换算法利用信号频谱稀疏性,高效计算宽带信号频谱,其计算复杂度低于快速傅里叶变换算法。本文详细研究了稀疏傅里叶变换的哈希映射法,证明了频谱重排性质。为了降低频谱漏采的概率,需先对信号进行频谱重排和时域加窗处理;然后进行时域混叠以实现频谱降采样;最后利用哈希反映射和循环投票方法尽可能准确地从降采样的频谱中恢复宽带信号原频谱,从而实现频谱感知。仿真结果表明当采样长度由1024点增加到2048点时,本文方法的运算时间分别比OMP算法减少约19倍和47倍。      

调频遥测信号载波频率的精确估计

传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换，实现方法虽然简单，但测量精度较差，无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此，提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿，低通滤波后完成降采样处理，削弱调频频率的频谱影响；频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿，经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算，提高载波频率的检测性能。试验与分析表明，所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。     

RFRFT域非均匀采样信号重构算法研究

讨论了非均匀采样信号简化分数阶傅立叶变换（RFRFT）域频谱重构的方法,推导了利用原信号的连续频谱无偏估计重构信号的算法,并得到了重构公式,验证了RFRFT域非均匀采样信号重构的可实现性.同时仿真了RFRFT域上非均匀采样信号的重构实施例,验证了该方法在RFRFT域上非均匀采样信号重构的准确性和稳定性.     

低频电磁信号的频率细化技术

在低频电磁信号中,为了得到某一个窄带内频谱的精细结构,提高频谱的频率分辨率,满足良好的实时性要求,文中提出了基于快速傅里叶变换算法的频率细化技术。通过复调制频率细化,将某一局部频谱放大,以便对低频电磁信号的频谱进行快速、准确的分析。利用复调制频率细化方法,对低频电磁信号进行Matlab仿真,其仿真结果表明,该方法比线性...     

基于多抽样率系统的频谱多分辨率算法研究

快速傅里叶变换作为最常用的变换只能得到单一分辨率的频谱,给实际应用带来很多问题。本文介绍的基于多抽样率系统的变频谱多分辨率算法可以得到变分辨率的频谱,并针对多分辨率算法可能丢失突变信号频率的问题,提出了多分辨率改进算法。从仿真对比研究的结果看出,该方法比传统的信号分析方法更为优越。     

频域内的卡尔曼滤波语音增强算法

提出了在频域内实现的卡尔曼滤波算法,该算法利用语音和噪声幅度谱的时变特性,先对语音幅度谱进行初步修正,提取较为准确的LPC系数,然后在每一频率点下对语音幅度用卡尔曼滤波进行递推估计,最终得到效果更好的增强语音.实验结果表明,本文算法有效地提高了增强语音的SNR,尤其是在高信噪比的情况下,效果更加明显.     

循环相关熵谱密度估计高效算法研究

针对循环相关熵谱估计循环周期图检测(CPD)算法存在计算效率低、频谱分辨率低和易产生“频谱泄漏”的问题，该文提出一种循环相关熵谱估计的Correntrogram算法。Correntrogram算法借鉴Wigner-Ville 分布(WVD)时频分辨率高的优势，将WVD算法中瞬时自相关函数替换为时变自相关熵函数，即可得到一种循环相关熵谱密度估计算法，称为Correntrogram。首先计算信号的时变自相关熵函数矩阵，再计算时变自相关熵函数矩阵各行的FFT，得到循环自相关熵函数矩阵，最后计算循环自相关熵函数矩阵各列的FFT，得到循环相关熵谱密度。通过仿真调幅信号的处理结果证明:Correntrogram算法有效提高了循环相关熵谱估计效率，避免了“频谱泄漏”，提高了频谱分辨率，该算法程序运行可靠。     

基于加权平均一致算法的宽带压缩频谱感知

在认知无线电(CR)网络中进行频谱共享接入,首要的任务是进行频谱感知,并发现频谱空洞。基于认知无线网络中信号频域的固有稀疏性,本文结合了压缩感知(CS)技术与加权平均一致(weighted average consensus)算法,建立了分布式宽带压缩频谱感知模型。频谱感知分为两个阶段,在感知阶段,各个CR节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并做出本地频谱估计;在信息融合阶段,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,并得到最终的频谱估计结果,获得分集增益。仿真结果表明,结合压缩感知与加权平均一致算法增强了频谱感知的性能,比在相同的CR网络中使用平均一致算法时有了性能上的提升。      

一种有限误差线谱频率参数暂时分解量化算法

本文对线谱频率参数量化提出了一种有限误差的暂时分解算法.新算法以原有的暂时分解算法为基础,重新定义了误差约束条件下的插入事件产生规则,并引入了事件消除机制.实验表明,在相同的编码速率下与原算法相比,该算法在对线谱频率参数量化过程中能够取得更低的平均谱失真度,从而获得更高的语音质量,更适用于低速率语音编码系统.     

一种非数据辅助的连续相位调制信号符号速率估计算法

在对连续相位调制信号（Continuous Phase Modulation, CPM）的循环平稳性分析的基础上,本文推导了其谱频率为载频的循环截面上离散谱线与调制参数的关系,提出一种非数据辅助的CPM信号符号速率估计算法。该算法采用频域谱平滑的方法得到循环谱估计,利用非线性滤波方法进行离散谱线提取,根据信号的谱线特征,判断信号为单指数或多指数CPM信号,进而得到符号速率的有效估计。仿真实验结果表明,该算法不需精确载频估计,具有较好的抗噪声性能,并能用于频率选择性衰落信道。      

高山阵地米波雷达测高方法研究

合成导向矢量最大似然算法对平坦阵地的米波雷达测高具有较高的精度,但在高山阵地下,会出现仰角空间谱模糊的现象,测高精度较低。鉴于此,本文提出了一种基于合成导向矢量最大似然算法的雷达变频测高方法,依据不同频点空间谱模糊的周期不同的特点,通过变频计算得到真实的目标仰角,仿真数据验证了该方法的有效性。     

噪声估计和谱熵结合的语音激活检测算法

本文提出一种语音激活检测的改进算法。首先在传统噪声估计的基础上,用Bark子带代替了DFr频域变换,目的在于降低计算复杂度;其次将估计的噪声谱进行白化滤波,并运用于子带谱熵算法中的谱熵计算中。把谱熵值作为VAD算法提取的特征参数,通过门限设定与比较,得出最初的VAD判决结果。增加拖尾延迟保护机制得出最终的VAD判决结果。     

基于频域插值的信道化原型滤波器设计

针对信道化原型滤波器设计复杂度较高的问题,提出一种满足线性相位要求的原型滤波器频域插值设计算法。该算法采用无约束迭代优化办法获得了阻带衰减较高的低阶滤波器模型,然后根据所推导的频域插值模型构建满足线性相位特性的原型滤波器频谱,最后通过快速傅里叶逆变换获得了满足信道化滤波器组完全重构特性要求的原型滤波器。所提设计算法将频域插值与迭代优化相结合,有效地解决了设计高阻带衰减的原型滤波器时待优化参数数目较大的问题,并且不会产生镜像频谱,省去了镜像抑制滤波器的设计。仿真结果表明,所提算法相比传统的时域插值设计算法具有显著的性能改善,并且降低了设计复杂度。