MIMO系统中应用张量分解进行半盲信道估计的算法分析

针对多输入多输出系统半盲信道估计问题,提出一种基于张量分解的半盲联合信号检测和信道估计算法。其思想是利用张量分解的唯一性,对接收信号构造基于张量分解的平行因子模型,并利用正则交替最小二乘算法对信道和发送信号进行联合迭代估计。仿真结果表明:与传统基于导频信道估计方法相比,所提算法只需少量的导频序列即可获得较高的信道估计精度;与已有的交替最小二乘算法相比,所提算法消除了矩阵求伪逆时可能带来的病态问题,收敛速度较快。文章还详细的分析了正则系数和收敛条件等参数对正则交替最小二乘算法性能的影响。      

BICM-OFDM系统中基于叠加导频的迭代信道估计

传统叠加导频算法应用在正交频分复用系统中存在信道估计精度差的缺点。针对比特交织编码调制（BICM）联合正交频分复用（OFDM）的系统（BICM—OFDM）,提出一种利用叠加导频的迭代信道估计算法。该算法充分利用了均衡器的反馈信息,分两步进行。首先,导频信号叠加在发送信号上,接收端采用一阶统计量进行初始信道估计;然后利用均衡器的硬判决反馈信息,在信道估计与均衡之间进行信息交换,通过迭代的方式提高信道估计精度。在短波宽带信道下的仿真结果表明,与传统叠加导频算法相比,新算法经过二次迭代可有效提高信道估计精度和系统误码率性能。     

BICM-OFDM中利用叠加导频的迭代信道估计

提出了一种利用叠加导频的迭代信道估计算法。将导频信号叠加在发送信号上,利用一阶统计量进行初始信道估计。利用比特交织编码调制（BICM）中迭代译码的硬判决反馈信息,进行迭代信道估计。该算法在不牺牲信息速率的前提下,有效提高了系统带宽利用率。在BICM-OFDM系统中的仿真结果表明,与传统叠加导频算法相比,文章提出的算法可有效提高信道估计精度和系统性能。     

基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法

针对多跳频信号特征提取算法整体精度不高,算法适应性能较弱的问题,提出了一种基于跳周期变换的多跳信号特征盲提取方法。采用生成跳周期谱线的方法提取多跳频信号特征参数,与传统方法相比,所提算法提高了多跳频信号的参数估计精度,尤其解决了丢跳等情况发生时估计性能不佳的问题。仿真实验表明,在相同条件下,所提算法的跳周期估计方差比传统算法低一个数量级。     

基于改进小波阈值的时差频差联合估计

针对低轨卫星信号分布式中时差和多普勒频差联合估计的问题,提出一种基于改进小波阈值的时差频差联合估计算法。该方法在利用二阶互模糊函数进行时差和多普勒频差联合估计的基础上,引入小波变换,选择合适的阈值函数和自适应阈值,从而对两路接收信号进行去噪,提高联合估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于改进小波阈值的时差频差联合估计法抑制了噪声的影响,提高了联合估计的精度。     

一种基于直接判决的OFDM快衰落信道估计新方法

为了解决正交频分复用（Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，OFDM）无线局域网信道估计和跟踪问题，采用直接判决算法进行信道估计，并从中选择可靠的估计结果，结合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值，利用传输信号直接判决的统计特性进行信道估计，并利用改进的导频算法进一步跟踪信道在时间上的变化。Simulink仿真结果表明，该算法优于基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法。     

基于欠定盲源分离的同步跳频信号网台分选

针对同步跳频(FH)网台分选问题,该文提出一种基于时频域单源点检测的欠定盲源分离(UBSS)分选算法.该算法首先对观测信号时频变换,利用自适应阈值去噪算法消除时频矩阵背景噪声,增加算法抗噪性能,然后根据信号绝对方位差算法进行单源点检测,有效保证单源点的充分稀疏性,并通过改进的模糊值聚类算法完成混合矩阵和2维波达方向估计,降低噪声和样本集分布差异对聚类结果的影响,提高估计精度.最后采用变步长的稀疏自适应子空间追踪(SASP)算法对源信号进行重构恢复.仿真实验表明,该算法在低信噪比(SNR)条件下,跳频信号波达方向估计和恢复精度较高,能够有效完成同步跳频信号的盲分离.     

基于直接判决和导频跟踪的OFDM系统快时变信道估计

提出了一种基于直接判决的OFDM系统的快时变信道估计方法。采用了直接判决算法进行信道估计，并从中选择有效的估计结果，联合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值，利用传输信号直接判决的统计特性进行了信道估计，并利用改进的导频算法进一步地跟踪信道在时间上的变化。Simulink仿真结果表明，该估计算法适用于时变信道，比基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法效果都要好。     

双边阈值补偿隐藏导频UWB系统信道估计新方法

在隐藏导频信道估计系统中,导频和数据叠加同时发送,造成接收端分离的导频信息中掺杂着数据成分,从而严重干扰信道估计,目前尚无针对这方面的解决方案,因此提出双边阈值补偿算法,该算法应用于发送端。发送数据经过双边阈值补偿算法处理后迫使数据均值为零,然后叠加导频信息并发送出去,接收端用传统的导频数据分离方法就可以得到高质量的导频信息,从而提高信道估计精度。仿真结果表明:和传统隐藏导频信道估计系统相比,在最小二乘和最小均方误差算法下信道估计精度和误码率方面均有明显改善。     

跳频信号互模糊函数相参积累时差和速度差估计方法

在运动多站定位场景下，宽带跳频通信信号的载频跳变会产生变化的多普勒频移，因此无法直接利用跳频信号的多个不同脉冲估计多普勒频率差，若仅估计单个跳频脉冲的时频差，则精度低而无法满足定位要求。针对此问题，提出了一种基于互模糊函数相参积累的宽带跳频信号时差和多普勒速度差估计方法。首先将宽带跳频信号的多普勒效应差建模为多普勒速度差，从而无需对多普勒频差进行估计，避免载频跳变对多普勒效应差估计造成影响，并建立了时变时差的时差和速度差信号模型。然后对各单跳信号的互模糊函数进行相位补偿以实现相位对齐，通过对相参积累后的互模糊函数进行时差和速度差的二维峰值搜索，可以得到多跳频脉冲信号初始时刻时差和速度差的相参估计结果。最后以Link16数据链信号为例对算法进行了仿真实验，验证了算法的正确性与精度优势。     

改进的SC-FDE块迭代判决反馈均衡器

在单载波频域传输(SC-FDE)系统中,块迭代判决反馈均衡器(IBDFE)明显提升了传统线性频域均衡器的性能.未知发送信号与迭代判决信号的相关因子估计是其关键技术,直接影响均衡器的性能.首先对IBDFE相关因子估计算法进行了改进,同时提出一种基于独特字(UW)帧结构的估计方法.该方法利用独特字的已知性和恒包络性进行判决,基于此判决方式使相关因子得到更精准的估计.实验结果表明,两种方法对IBDFE的性能有较为明显的提升.     

Off-grid DOA estimation algorithm based on unitary transform and sparse Bayesian learning

A rapid off-grid DOA estimating method of RV-OGSBL was raised based on unitary transformation,against the problem of traditional sparse Bayesian learning (SBL) algorithm in solving effectiveness of signal’s DOA estimation under condition of lower signal noise ratio (SNR).Actual received signal of uniform linear array was generated through constructing augment matrix as the processing signal used by DOA estimation.Then,estimation model was transformed from complex value to real value by using unitary transformation.In the next step,off-grid model and sparse Bayesian learning algorithm were combined together to process the realization of DOA estimation iteratively.The accuracy of estimation could made relatively high.The simulation result demonstrates that the RV-OGSBL method not only maintains the performance of traditional SBL algorithm,but also reduces the computational complexity significantly.Under the situation of lower signal noise ratio (SNR) and low number of snapshots,the running time of algorithm is reduced about 50%.This shows the RV-OGSBL method is a rapid DOA estimation algorithm.     

信号排列组合的子空间快速盲信道估计算法

针对传统子空间算法进行MIMO-OFDM信道估计时,存在收敛速度慢、鲁棒性差的问题,提出一种基于收发信号排列组合的改进子空间盲信道估计算法。该算法通过对接收端信号进行有选择地取舍,并利用取舍后接收端数据块的无关联性,对信道矩阵进行类Toeplitz扩展,然后对收发两端信号进行相应的排列组合,增大发送数据块矩阵的秩,从而实现算法的快速收敛。理论分析与仿真结果表明,与传统的子空间算法相比,本文算法在复杂度略有提高的条件下能够实现快速收敛。      

复调制ZOOMFFT在车辆发动机声信号谱估计中的应用

针对传统方法在车辆发动机声信号频谱研究中分辨率低的问题,提出将基于复调制的ZOOMFFT算法应用于车辆发动机声信号频谱研究中,基于复调制的ZOOMFFT算法可以很好地局部放大信号频谱、大大提高细化倍数及运算速度从而提高信号的频谱分辨率,并将ZOOMFFT算法与传统谱估计算法FFT及最大熵算法进行了比较.利用MATLAB...     

无线传感网中面向到达时差估计的数据压缩方法研究

基于传感网的无源定位系统中,数据压缩是解决TDOA估计所需大规模数据传输与节点有限的能量、通信能力之间矛盾的重要方法。本文梳理了该领域的研究现状,着重介绍了基于费舍尔信息的数据压缩方法,针对原方法比特分配运算效率低的问题,提出了以各频率分量在总的费舍尔信息量中的占比确定比特分配初始解的方法;针对部分比特用于量化不携带时延信息的幅度谱,提出了仅压缩和传输待定位信号的相位谱的方法。仿真证明,改进的比特分配运算仅需要3次迭代即可完成,运算效率有较大提高;在相同的压缩率下,改进后的数据压缩方法可获得更高的TDOA估计精度。      

基于Root-ISM算法的宽带非相干信号DOA估计

传统的ISM算法在对宽带非相干信号进行DOA估计时,会存在计算量大,低信噪比下估计性能较差的问题,在ISM算法的基础上,提出了一种Root-ISM算法,该算法不仅能有效降低计算量,而且在DOA估计的性能上也优于传统的ISM算法。文中还针对这一新算法结合已有的两种算法做出了改进。仿真实验验证了改进后的算法能进一步改善DOA估计的性能。     

基于SC-FDMA系统的噪声估计算法研究

为了提高单载波频分多址接入(SC-FDMA)系统的性能,一种简单且有效的基于探测参考信号(SRS)的噪声估计算法是必要的.针对传统基于离散傅里叶变换(DFT)算法的缺陷,提出了一种改进的基于DFT的算法.另外,在该改进的基于DFT的算法的基础上,又通过增加汉宁窗进行修正,减小了高信噪比下信号能量的泄露.仿真结果表明,在低信噪比下,改进的基于DFT的算法的性能相比传统的算法性能上有4 dB的改善.但是,在高信噪比下,改进的基于DFT的算法的性能逐渐变差,而通过添加汉宁窗却能修正这一缺陷,使其性能得到至少4 dB的改善.     

基于贝叶斯压缩感知的子空间拟合离格DOA估计

针对传统的基于稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning,SBL）的波达方向估计算法对噪声鲁棒性不高的问题,提出了一种基于SBL的子空间拟合离格波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。首先对接收数据的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,构造等价信号的稀疏表示模型并利用贝叶斯学习算法进行参数求解。同时对于网格划分带来的建模误差问题,采用了离格贝叶斯推导（Sparse Bayesian Inference,SBI）算法进行求解,利用期望最大化算法迭代更新相应的参数。仿真结果表明,相对于传统的DOA方法,该方法具有更好的估计精度。     

基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法

针对基于Hermitian分解的协方差角度估计算法在低信噪比(SNR)时性能差的问题,提出了基于自适应重采样次数的协方差角度估计算法。该算法首先用接收信号扫描角度空间内的所有导向矢量,划定正确的角度估计区间,并给出判断角度估计结果是否可靠的标准。然后构造协方差矩阵,得到角度估计结果,接着以角度估计结果是否可靠为判断标准自适应地对原始信号进行重采样。若重采样后对应某一信号的多个角度估计结果都不可靠,则对原信号重采样并估计到达角,直到所有信号均有可靠结果为止。仿真结果表明,所提算法修正异常的角度估计结果,提高协方差角度估计算法在低信噪比时的精确度。     

一种实用性强的MC-CDMA盲信道估计方法

基于子空间分解的MC-CDMA盲信道估计算法运算量大,实用性差.本文根据在MC-CDMA中信号子空间维数远小于噪声子空间维数的特点提出从信号子空间的角度进行MC-CDMA盲信道估计,并采用PASTd算法对信号子空间及其维数进行动态跟踪.本文还通过对子空间跟踪的结果进行正交化处理的方法,显著提高了盲信道估计的性能.本文的盲信道估计方法运算量低,实用性强,仿真结果表明其盲信道估计性能接近特征值分解法.