低信噪比条件下的调制方式识别

传统的调制方式识别方法通常假设接收信号是平稳随机过程,一般要在信噪比不低于10dB时才能取得较高的识别率。本文根据模拟调制信号的谱特性和谱相关特性,给出了低信噪比下的调制方式识别算法,理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法,在低信噪比(3dB)条件下,仍然具有很高的识别率。     

有效扩展阵列孔径的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。针对广义信号模型和窄带信号模型，利用前后向循环相关函数分别构造出一种新的伪快拍，由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对这两种伪快拍应用传统的MUSIC算法时，可分别比SC-SSF和cy-clic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果证明了该结论。     

基于实值分解技术的Unitary Cyclic ESPRIT算法

针对多径传播环境中的信号到来方向估计问题,提出了一种基于实值分解技术的Unitary Cyclic ESPRIT算法,通过重新构造了循环自相关矩阵的数据模型,使其具有厄尔米特特性,较好地解决了多径传播环境中信号高度相关问题,通过实值分解降低了计算量,而且具有信号选择特性.仿真实验结果证明,与Cyclic ESPRIT算法相比,该算法适应多径传播环境,具有计算量小和性能好等特点.     

近场源DOA、距离和极化参数联合估计新算法

研究近场源波达方向(DOA)、距离和极化参数联合估计问题.利用特殊的线性极化阵列,提出一种基于三阶循环矩的新方法.该方法利用信号的循环平稳特性以及空、时域信息,通过时空矩阵的构造和特征分解获得各参数的闭式解.估计过程中无需谱峰搜索,并且能够抑制任意分布的加性平稳噪声以及具有不同循环频率的干扰信号.计算机仿真实验验证了该方法的有效性.     

Blind Multiuser Channel Identification Based on Rate Doubling and Modulation-Induced Cyclostationarity

1　IntroductionInthemultiuseruplink ,eachuser’ssignalgoesthroughitschanneltothebasestationreceiver,wherethechannelhastobeidentifiedinordertoperformmultiuserdetection .Mostofthemultiuserdetectorsarelinear,includingZeroForcing (ZF)andMinimumMeanSquareError (MMSE)detec tors.Andtheyalldependontheestimationofthemultiuserchannels.Thetraditionalwayofestimat ingchannelsisbytraining .Buttheblindestimationofchannelsareadvantageous;besidesthefactthatitmaysaveagreatdealofbandwidth ,therearesitua ti…     

基于最小方差谱估计的循环平稳信号 到达角估计方法

文章提出了基于最小方差谱估计的多循环频率到达角估计方法.通过对指数函数进行Jacobi-Anger展开,将目标方向矩阵近似分解为两个独立矩阵相乘的形式,并构造相应的变换矩阵,将多个不同循环频率处阵列输出信号循环相关函数矩阵进行叠加,再利用最小方差谱估计方法实现对目标到达角的估计.新方法克服了已有基于信号循环平稳特性估计方法只利用信号单个循环频率信息的不足.仿真结果证实了新方法的有效性,同时也证实该方法确实具有较单循环频率SC-SSF方法和传统宽带聚焦方法更好的估计性能.     

实值循环ESPRIT算法

为了降低循环ESPRIT算法的计算复杂度,提出了一种实值循环ESPRIT算法,通过构造了循环自相关矩阵的数据模型,使其具有厄尔米特特性,将复数自相关矩阵映射成实值矩阵,通过实值分解降低了计算量,而且具有信号选择特性。由于空间平滑技术的引入,较好地解决了多径传播环境中信号高度相关问题。仿真实验结果证明,与循环ESPRIT算法相比,该算法适应多径传播环境,具有计算量小和性能好等特点。     

通信中的盲源分离问题及解决方案探讨

主要阐述了盲源分离技术应用于无线通信系统时面临的若干问题和解决方案的研究现状。在无线通信系统中,参与混合的源信号是射频通信信号和干扰,这些源信号往往具有循环平稳特性;完成源的混合的无线信道往往受环境影响而发生变化,即具有时变特性;受客观实际条件的限制,观测信号数目往往少于混合源的数目,即表现为欠定混合特性。因此,将盲源分离理论应用于无线通信系统中时,需要特别关注的是循环平稳源、时变、欠定等条件下的盲分离问题。     

Detection efficiency of cooperative spectrum sensing in cognitive radio network

Sensing the spectrum in a reliable and efficient manner is crucial to cognitive radio. To combat the channel fading suffered by the single radio, cooperative spectrum sensing is employed, to associate the detection of multiple radios. In this article, the optimization problem of detection efficiency under the constraint of detection probability is investigated, and an algorithm to evaluate the required radio number and sensing time for maximal detection efficiency is presented. To show the effect of cooperation on the detection efficiency, the proposed algorithm is applied to cooperative sensing using the spectral correlation detector under the Rayleigh flat fading channel.     

基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计

针对现有稀疏恢复算法在到达角(DOA)估计中存在的网格失配问题（即off-grid问题）,提出基于连续稀疏恢复循环平稳信号的DOA估计。首先,对传统的谱相关信号子空间拟合算法进行分析研究;然后,在循环域利用连续稀疏恢复的思想来构造循环平稳信号的稀疏恢复模型。与传统Cyclic MUSIC算法和现有基于离散稀疏恢复算法相比,文中算法能够克服off-grid问题,具有较高的稀疏恢复精度和较好的稀疏恢复性能;同时,也适用于信号个数多于阵元个数的场合。理论分析和仿真实验证明了算法的有效性。