脉冲噪声下基于分数低阶矩的MQAM信号载频与符号率联合估计

针对传统MQAM信号载频与符号率估计算法在脉冲噪声下性能不佳甚至失效的问题,该文结合分数低阶矩与共变理论,推导了MQAM的分数低阶循环谱密度函数,并分析了升余弦脉冲成型条件下的MQAM信号循环谱特征。将分数低阶矩引入离散频域平滑谱(DFSM)估计。提出了一种基于分数低阶矩的MQAM载波频率与符号率联合参数估计算法,采用相邻谱切面求平均的方法,有效的避免了由于分辨率不足造成估计误差。仿真实验结果表明,与二阶DFSM循环谱估计算法相比,本文算法不仅能够抑制脉冲噪声的影响,而且在较为恶劣的噪声条件下均能有效的估计MQAM信号的载频与符号率,具有更好的抗干扰能力与适用性,适用于不同调制阶数的MQAM信号。      

一种基于改进Mel倒谱的语音质量评估方法

在语音质量客观评估方法中,通常以Mel倒谱系数作为语音特征参数。但是Mel倒谱阶数的变化对评估效果有着直接的影响,同时Mel倒谱系数中各个分量对语音质量评估的贡献度不同,而以往的研究没有涉及Mel倒谱阶数和分量贡献度对语音质量评估效果的影响。实验确定了最佳阶数后,结合增减分量法对Mel倒谱系数进行贡献度的研究,通过对特征参数的选择重组,得到维数更低的IMFCC(Important Mel Frequency Cepstrum coefficient)。经检验,改进后的方法提高了2%的评估效果,降低了2%的预测误差。     

一种新颖的LDPC编码系统码率识别方法

LDPC码编码识别是信道编码识别中的难点。随着LDPC码在通信领域的广泛应用,LDPC码编码识别技术也引起越来越多的关注。针对在低信噪比条件下,现有算法对LDPC码编码参数识别率低的问题,首先利用信道输出的软信息,将编码校验关系映射到对数似然比域,并定义编码校验对数似然比（Check log-likelihood ratio,CLLR）。然后,分析CLLR模值的统计特性,建立CLLR与待识别LDPC码参数之间的联系。最后,充分利用在不同校验矩阵下CLLR统计特性的区别,设计一种综合CLLR均值和方差特征的最大均方比判决器。从仿真结果看,在给定先验编码集合的闭集应用模式下,本文算法明显优于已有算法,识别增益在低信噪比环境下可达2~5 dB。而且对于高码率LDPC码的识别,本算法可以显著提高识别性能。     

Alpha稳定分布下基于RHMy滤波的MQAM信号码元速率估计方法

针对Alpha稳定分布噪声环境下,传统的MQAM信号码元速率估计方法性能恶化甚至完全失效的问题,本文结合了改进的Myriad类滤波与小波变换法的优点,提出一种基于递归混合Myriad滤波(Recursive Hybrid Myriad filter, RHMy)的高阶消失矩二次小波变换法对MQAM信号进行码元速率估计。首先采用RHMy滤波充分抑制噪声中的脉冲成分,再采用高阶消失矩小波估计码元速率。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声环境中,相比于多尺度Haar小波变换法、分数低阶循环谱法与基于加权Myriad滤波(Weighted Myriad filter, WMy)的小波变换法,该方法有效的提高了低广义信噪比下的估计精度,同时在不同的脉冲噪声条件下具有较好的鲁棒性。