基于FastICA算法的盲源分离

近年来,ICA(Independent Component Analysis,独立成分分析)已成为处理BSS(Blind Source Separation,盲源分离)问题的主要手段,同时也受到人们越来越多的关注,为此讨论ICA的原理及其优越性.首先介绍ICA,然后引入FastICA算法的推导过程,最后通过MATLAB仿真将其与梯度算法、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)算法所得的仿真结果进行对比分析.通过算法验证,经FastICA处理得到的分离信号与源信号相关系数的绝对值不小于0.99,与其他两种算法比较可以明显地得到FastICA是一种更为有效的盲源分离方法.     

基于谱相关的直接序列扩频信号参数估计

直接序列扩频信号(direct sequence spread spectrum,DSSS)是抗干扰低截获概率信号,实现其参数的估计具有重要意义。针对直扩信号载频、码元速率、相位的估计问题,结合谱相关的基本理论,提出了对直扩信号载频、码元速率、相位估计的谱相关方法。理论分析和仿真结果表明:在没有伪随机码序列及相关参数先验信息的条件下,该方法能够完成低信噪比时对信号的检测和载频、码速率、初相的估计,可有效提高计算效率。     

基于BOPPPS模型的数字电路实验教学设计

针对目前军队院校“数字电路”课程实验环节中存在的学员参与度不高、实验方式固化、灵活性不够等问题,提出将BOPPPS模型和Multisim软件引入到实验过程中。以“时序逻辑电路设计”一节内容为例,按照导入、目标、前测、参与式学习和后测、总结等六个环节进行“四人抢答器实验”的实验教学设计。实践结果表明,该方法能有效解决传统实验环节存在的问题,激发学员学习兴趣,取得了较好的教学效果。     

低信噪比下RSC码快速迭代寻优识别算法

为了解决现有算法在RSC码多项式参数识别过程中,实时性不好和容错性差两大缺点,提出了具有低信噪比适应能力的RSC码快速迭代识别算法.首先根据RSC码元之间的线性约束关系,定义了双曲正切符合度概念,该概念能够表征在某一多项式参数下,截获码元之间的线性关系成立的可能性大小;其次将截获码元总的双曲正切符合度值作为代价函数,然后将待识别的多项式参数的概率值作为代价函数自变量,从而将RSC码参数识别问题转化为多元函数极大值求解问题;最后利用变步长梯度上升方法,在有限次的迭代下,完成在连续概率空间中代价函数极大值求解,最终完成RSC码参数识别.提出的算法收敛速度快且稳定,除了具有较强的低信噪比适应能力外,其计算量与编码器寄存器个数以及码元路数成平方倍数增长.仿真实验表明：提出的算法最多在第5次迭代时,就能完成参数的收敛,同时低信噪比的适应能力较强,即使在0dB条件下,RSC码多项式参数识别率能达到90%以上;与现有的相关算法相比,所提算法的低信噪比适应能力提高了近3dB,同时完成一次参数识别的时间大大降低.     

低信噪比下随机交织器识别

针对Turbo码随机交织器参数识别问题,充分利用信道截获数据的软判决信息,提出了一种基于对数符合度的交织映射关系识别算法。该算法从计算总的编码方程成立概率出发,定义了能很好衡量概率大小的对数符合度概念,极大地简化了计算复杂度,使得计算量仅与截获码块数目和交织长度的平方有关,计算方式仅为大小比较与符号提取;再利用正确交织位置能够使总的编码方程成立的概率达到最大这一特性,依次实现各个位置的交织关系的识别。与现有算法相比,所提算法识别性能稍差,但计算复杂度更低。仿真结果表明,在信噪比为0 dB、交织长度为200时,仅需要截获码块数目为500,其正确识别率就能达到100%。     

基于改进Walsh-Hadamard变换的(n,1,m)卷积码盲识别

针对高误码率情况下(n,1,m)卷积码的盲识别问题,该文提出一种新的基于改进Walsh-Hadamard变换(Walsh-Hadamard Transform, WHT)的方法。首先将原问题等效为多路1/2码率卷积码的盲识别问题,并建立关于其生成多项式系数的线性方程组。然后分析了现有基于WHT的方法直接求解该方程组所存在的不足,重新建立更稳健的判决门限,同时通过缩小解的取值范围降低计算量,进而在求得正确解向量的同时完成对码长的识别。最后,将多路等效1/2码率卷积码的生成多项式按一定条件组合,得到(n,1,m)卷积码的生成多项式矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性,且性能优于传统方法。     

基于二元域等效的RS码编码参数盲识别

现代数字通信中常常进行信道编码识别处理.目前RS（Reed-Solomon,RS）码盲识别需对高阶域下所有谱分量进行求取,计算较为复杂,因此提出了一种基于二元域等效的识别方法.首先根据有限域性质将RS码等效为二元域上的线性分组码,然后建立码长、信息分组长度、生成多项式和本原多项式的关联模型.通过遍历各阶本原多项式,并验证二元线性分组码的校验向量,完成各参数的联合识别.仿真结果和理论分析表明,该方法在提升抗误码性能的同时有效减少了计算量,可用于智能通信和通信侦察等系统中.     

一种软判决下的RS码识别算法

针对现有RS码识别算法需要对码字符号在不同域之间进行转化,且容错性能较差的问题,该文提出一种直接利用软判决序列完成RS码识别算法。算法首先从RS码定义出发,给出了RS码校验关系从GF(2m)到GF(2)上的等价转换方式,从而避免了不同域下复杂的符号转化;其次引入了能够衡量校验关系成立大小的平均校验符合度概念,然后基于其统计特性以及极大极小判决准则,遍历可能的码长以及对应的m级本原多项式,进行初始码根校验匹配,从而完成码长以及本原多项式识别;最后利用识别出的码长以及本原多项式,构建本原多项式下GF(2m),进行连续码根匹配判决,最终完成码生成多项式识别。仿真结果表明:推导的平均校验符合度统计特性与实际情况一致,算法能在低信噪比下有效完成参数识别;同时该算法具有较好的低信噪比适应能力,在信噪比为6 dB条件下,工程中常见的RS码识别率均能达到90%以上。与现有算法相比,该文算法性能明显好于硬判决算法,且比传统算法提升1 dB以上性能。     

基于最大余弦比的LDPC码闭集识别

为改善低信噪比条件下LDPC码闭集识别的性能,本文提出了一种基于最大余弦比的软判决识别算法。该算法在分析了最大均值似然比算法存在的问题的基础上,利用LDPC码的编码结构特点,将识别过程归结为二元域中线性关系的检测问题;同时引入能够有效表征线性编码约束关系成立可能性大小的余弦检验函数,基于正确校验矩阵与错误校验矩阵下的余弦检验函数统计特性不同的事实,将两种情况下的余弦比作为编码器判定依据,从而实现低信噪比下LDPC码闭集的有效识别。仿真结果表明,在信噪比为0dB条件下,算法能够可靠识别出常用的IEEE802.16e协议中LDPC码,同时与现有算法相比,算法性能提升近1dB。