基于相参处理的宽脉冲信号参数估计快速算法

提出了一种宽脉冲信号参数估计快速算法,利用抽取的方法来降低宽脉冲信号参数估计的计算量。首先,对宽脉冲正弦波信号进行抽取构造相参脉冲串,利用相参脉冲频率估计算法进行频率估计。其次,对于宽脉冲线性调频信号,对其做延时相关之后即可转化为宽脉冲正弦波信号,然后在上述抽取和相参处理方法的基础上即可得到宽脉冲线性调频信号参数估计值。性能分析和仿真结果表明,该算法在保证一定的参数估计精度前提下,大大降低了算法的计算量,有利于宽脉冲信号参数估计的实时处理。     

基于相参积累的距离多普勒二维航迹关联方法研究

为了改善多目标跟踪雷达在相参积累工作模式下的航迹关联性能,提出了基于距离-多普勒速度二维信息联合处理的多目标航迹关联方法.针对典型的雷达线性调频信号模型,讨论了回波信号相参积累的具体实现方法,分析了脉冲雷达在相参积累工作模式下的速度分辨力;利用相参积累工作模式下显著的径向速度高分辨力,结合目标距离分辨信息,研究了雷达目标回波的距离-多普勒二维分辨能力,以及利用距离-多普勒二维分辨力进行多目标航迹关联的可行性.实测数据表明:利用距离-多普勒速度联合处理的多目标航迹关联方法能有效提升雷达对密集目标的分辨与跟踪能力,特别是对目标分离过程和交错过程的跟踪性能有明显改善,其效果明显优于只采用距离信息进行航迹关联的结果.     

STLFMCW信号的周期FRFT检测与参数估计

结合对称三角线性调频连续波（STLFMCW）信号的时频特性,提出了一种采用周期分数阶傅里叶变换（FRFT）的STLFMCW信号检测与参数估计方法。分析了STLFMCW信号在周期FRFT域的能量积累特性,推导了信号周期FRFT的处理增益表达式。利用噪声在周期FRFT域的概率统计特性实现了检测门限的自适应确定。由于具有周期积累特性,在低信噪比下,该方法对调频周期、起始时间偏移、调频斜率和载频具有较好的估计性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

一种高阶QAM信号多普勒频率参数估计算法

为了解决高阶QAM信号载波同步中动态多普勒参数估计问题,提出一种基于调频信号相位多项式系数估计的方法。该方法针对QAM信号去调制后的信号表达式构造二次相位(QP)函数,通过估计二次项系数得到多普勒频率变化率的估计值。进一步依据最大似然准则估计一次项相位系数得到多普勒频率估计值。最后用取主值的方法进行相位估计。计算机仿真实验表明,该算法能有效应用于高阶QAM信号的动态多普勒参数估计。     

一种基于抛物线预测去卷叠的LFM参数估计方法

针对受噪声污染的线性调频(LFM)信号参数估计中提取瞬时相位会发生卷叠的问题,本文提出一种快速去卷叠的LFM信号参数估计方法,该方法首先使用希尔伯特变换提取瞬时相位,再利用抛物线预测进行去卷叠处理,最后使用最小二乘对瞬时相位进行二次拟合,从而估计出LFM信号的初始频率和调频率参数。仿真结果验证了本文方法的有效性。     

基于分段拟合的非线性组合调制雷达信号设计

线性调频与伪随机码组合调制的雷达信号可增加信号复杂度,在降低信号被截获概率方面有突出优势,但该组合具有线性调频高旁瓣,且无法克服加窗处理后主瓣宽度增大的缺点。利用驻留相位产生的非线性调频信号能够抑制旁瓣的特点,提出分段拟合的非线性调频与巴克码调制相结合的方法,将其各自的优点加以结合,不仅可以减小距离与速度模糊度,而且可以抑制旁瓣。对该组合信号的显函数模型仿真曲线和模糊函数图进行分析,仿真结果表明,该方法不仅可以降低距离与速度模糊度、降低信号被低截获概率,而且产生了比传统非线性调频更低的旁瓣,说明了该方法用于雷达信号的可行性与优越性。     

基于广义加权的AMDF时延估计方法研究

时延估计是声源定位常用的方法。多途效应严重影响声源信号时延估计性能,传统方法难以克服。提出一种基于广义加权的平均幅度差函数（Average Magnitude Difference Function,AMDF）时延估计方法,利用改进的AMDF方法提高对多途效应的抑制,通过广义加权方法降低算法的噪声敏感性。仿真及实验表明,对于窄带信号,该方法能够获得比传统广义互相关方法更高的时延估计性能,估计结果的误差减小,稳定性能提高。     

调频脉冲串相参合成研究与FPGA硬件实现

介绍了利用调频脉冲串合成宽带信号的原理,进行了合成宽带信号的仿真。给出了基于FPGA的调频脉冲串产生的硬件实现电路。利用该电路得到了中频信号的测量波形,通过后处理将3个30MHz带宽的子脉冲合成了等效带宽90MHz的信号。验证了用调频脉冲串合成宽带信号来提高雷达距离分辨率方法的正确性和有效性,及其工程可行性。     

一种用于跳频信号参数估计的时频表示方法

在时延和频移两个方向上,对跳频信号的模糊函数进行了分析,提出了一种基于跳频信号模糊函数自项特征的时频表示方法。其核函数在信号的模糊域能够有效地滤除噪声和交叉项,并保留绝大部分的自项能量。仿真试验结果证实,与平滑伪维格纳分布相比较,该方法提高了信号项的时频聚集性,具有更好的参数估计性能。     

OFDM多载波系统中子载波调制识别新方法

针对OFDM （Orthogonal Frequency Division Multiplexing）信号在非合作通信系统中,具有多种子载波调制类型且有些子载波调制类型难以被调制识别的问题,提出了一种对其子载波分类识别的新方法.此方法结合并改进了星座图聚类投影法和对数似然函数（Logarithmic Likelihood Function,LLF）算法,先对不同子载波调制信号进行星座图聚类投影从而识别出常规子载波调制类型,再进一步通过对数似然函数对常规子载波调制类型和偏移正交（Offset QAM,OQAM）调制类型进行分类识别,并在此基础上推导出子载波组的对数似然函数使其计算结果值更容易被判决门限分类.理论推导和计算机仿真结果表明这种方法能在信噪比高于15 dB的情况下完全识别子载波的调制方式.     

基于IMF能量谱的水声信号特征提取与分类

经验模态分解（EMD）是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法,该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解,从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数（IMF）。提出了一种基于IMF能量谱的水声信号特征提取与选择方法,通过对水声信号进行经验模态分解,提取信号的本征模式分量并转换为能量谱特征向量,从而观测不同信号子频带能量谱的特征变化。分类实验采用支持向量机（SVM）分类器进行。实验结果表明,相对于小波能量谱特征提取法而言,利用IMF能量谱作为特征向量的分类实验具有更佳的分类效果,平均正确率达88%以上。     

超宽带系统非理想因素的联合估计算法

分析基于正交频分复用调制技术的超宽带无线通信系统中物理层受到的模拟前端非理想因素,提出一种联合估计算法。该联合估计算法能在存在频率相关性I/Q失配的情形下准确获得载波频率偏差和采样频率偏差的估计,并获得频率相关性I/Q失配和信道冲击响应的联合估计信息。系统仿真证明,该计算法能较好地适用于多载波正交频分复用超宽带系统。     

恶劣天气环境下退化图像的清晰化算法

针对恶劣天气环境下的户外检测系统,提出一种退化图像清晰化算法.将近似点扩散函数估计算法与改进的部分重叠子块直方图均衡化去雾算法相结合,以去除影响图像质量的气象因素,根据图像大小选择子块的尺寸和步长,使用固定参数经验值进行图像处理,实现降质图像的复原.实验结果表明,该算法具有较强的自适应性和实时性.     

宽带系统中载波频偏与采样频偏的联合估计

提出一种针对多波带正交频分复用系统中载波频偏与采样频偏的联合估计算法。为了在频偏较小时获得对噪声干扰足够的鲁棒性,用预偏转技术把频偏预旋转到一个较大的值作估计。该算法在频域处理3个连续相同的前导符,它对频率相关性I/Q失配和频率无关性I/Q失配都具有很好的鲁棒性。基于多波带正交频分复用超宽带无线传输系统的仿真结果,验证了提出的载波频偏和采样频偏联合估计算法的有效性。     

MB-OFDM系统中频偏的估计与补偿

分析了超宽带MB-OFDM系统中载波频率偏差和采样时钟频率偏差对系统性能的影响。提出了一种频域载波频偏和采样频偏的联合估计与补偿算法。该算法利用四个连续的训练符号对这两种频率偏差进行综合估计与补偿。系统仿真证明,即使同时存在较大的载波频率偏差和采样时钟频率偏差时,提出的联合估计与补偿算法仍然能够提供较好的系统误码性能。     

改进的基音检测算法

提出了一种改进的基音检测算法。利用LMS自适应滤波器对带噪语音信号进行语音增强,再求语音信号的自相关函数（ACF）和平均幅度差函数（AMDF）,对ACF峰值和AMDF谷值进行分析,提取改进的ACF/AMDF加权平方特征进行基音检测。实验结果表明,改进算法的检测效果明显优于传统方法,在低信噪比环境下,鲁棒性较好,提高了检测精度。     

一种多径信道直扩信号伪码序列盲估计方法

针对多径信道下直接序列扩频信号伪码序列盲估计的难题,拓展了基于加性高斯白噪声信道提出的子空间法,提出了一种基于子空间法和三阶相关函数法相结合的多径信道直扩信号伪码序列盲估计的新算法,进行了理论推导。该算法对接收到的多径直扩信号按照伪码周期的两倍进行分段形成数据向量,构造自相关矩阵并进行特征值分解得到不同增益伪码序列的延迟叠加,运用m序列的三阶相关特性估计生成多项式进而估计伪码序列。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

OFDM水声通信多普勒频移采样率转换算法

对于OFDM水声通信系统,传统的基于数据辅助多普勒频移因子估计算法会降低系统的信息传输速率,对接收信号进行采样率转换通常采用重采样的方法,计算量较大。针对上述问题,提出基于过采样技术的多普勒频移因子估计算法及采样率转换算法,通过采用对系统发射信号与接收信号采样点数进行比较的方法,得到多普勒频移因子的估值。在此基础上,利用上述过采样数据和线性插值算法对接收信号进行采样率的转换。理论分析和仿真结果表明,改进算法在保证系统性能的同时,可以大幅减小接收机的计算量,适用于高速实时水声通信系统。     

基于深度自编码网络语音识别噪声鲁棒性研究

为了解决传统径向基（Radial basis function,RBF）神经网络在语音识别任务中基函数中心值和半径随机初始化的问题,从人脑对语音感知的分层处理机理出发,提出利用大量无标签数据初始化网络参数的无监督预训练方式代替传统随机初始化方法,使用深度自编码网络作为语音识别的声学模型,分析梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC）和基于Gammatone听觉滤波器频率倒谱系数（Gammatone Frequency Cepstrum Coefficient,GFCC）下非特定人小词汇量孤立词的抗噪性能。实验结果表明,深度自编码网络在MFCC特征下较径向基神经网络表现出更优越的抗噪性能;而与经典的MFCC特征相比,GFCC特征在深度自编码网络下平均识别率相对提升1.87%。     

OFDM系统中同步偏差的联合估计算法

研究基于IEEE 802.11a的正交频分复用(OFDM)系统,分析同步偏差对该系统的影响,提出一种联合估计算法。利用导频序列估计频域中OFDM系统的同步偏差,包括符号定时偏差、载波频率偏差和采样时钟频率偏差。仿真结果证明,该算法的误包率较低,能较好地应用于OFDM系统。