基于自适应对角加载的源数估计算法

为解决对角加载技术用于信源数估计时对角加载量确定困难的问题,提出了一种新的基于自适应对角加载接收信号协方差矩阵的信源数估计算法。首先,分析接收信号协方差矩阵与噪声信号功率的之间的协同变化关系,基于协方差矩阵的对角元素特征值分布特点,给出一种自适应的对角加载量确定方法。然后,将对角加载处理后的接受信号协方差矩阵与信息论准则结合,得到改进后的估计信源数算法。仿真实验结果表明：在白噪声与色噪声环境中,本文算法能在不同信噪比与不同快拍数条件下较好的估计信源数;相较于基于信息论准则与盖氏圆盘估计法则的源数估计算法,本文算法在估计正确率以及稳定性上得到了不同程度的提升,具有较好的估计性能。     

基于支撑矢量机的信源数估计

为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线...     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

一种相邻相干信号的DOA估计新方法

提出一种估计相邻相干信号方位的新方法.该方法首先对传统空间平滑算法得到的数据协方差矩阵进行修正,然后对修正后的协方差矩阵进行奇异值分解,由左奇异矩阵得到噪声子空间;再构造新数据协方差矩阵,进行奇异值分解得到噪声子空间;最后取两次噪声子空间的平均值得到噪声子空间,利用MUSIC算法找到极大值对应的信号方向.计算机仿真表明,该方法能有效地估计出小信噪比下角度相隔较小的相干信号.     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

一种基于巴克域噪声估计的语音增强算法

为了在保证语音增强算法性能的同时,降低算法复杂度,提出了一种巴克域最小统计量控制递归平均噪声估计算法.将带噪信号在巴克域进行分解并进行最小统计量分析,基于此最小统计量控制噪声的递归平均估计.算法基于听觉模型,充分利用巴克带内频带间的相关性,具有较好的噪声跟踪估计性能.该算法复杂度低,适用于常见语音增强方法.仿真结果表明,基于该噪声估计的语音增强可以有效地抑制噪声,增强后语音失真较小,在低信噪比条件下能够有效改善语音编码合成后的语音质量.     

一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

基于求根MUSIC算法的低复杂度OFDMA频偏盲估计

为了解决OFDMA系统频率同步困难的问题,针对子载波交织分配的OFDMA上行链路提出了一种基于多项式求根的多用户载波频偏盲估计算法.首先对接收信号的协方差矩阵进行特征值分解,并利用噪声子空间的特征向量构造一个多项式,然后求解最接近于单位圆的K个根来获得各个载波频偏.此算法的优点是能够在一个OFDMA符号块内同时估计出所有用户的载波频偏而无需信道状态、训练序列和导频等先验信息,同时在低信噪比下也具有良好的准确性.通过仿真表明,相对于一般的谱峰搜索方法,算法不仅减少了噪声对频偏估计的影响,而且有着更低的计算复杂度和更高的分辨率.     

无线数字通信的盲信噪比估计

在无线数字通信中,许多算法都需要知道信噪比以获取最优性能.该文提出了一种盲信噪比估计算法.该算法基于接收信号自相关矩阵的特征值分解和信息论中最小描述长度原理,在不需要预先知道接收信号的具体调制方式,也不需要知道信号的波特率和载波频率的前提下,能够对加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道下常用数字调制信号的信噪比作出估计,因此是一种盲估计算法.计算机仿真表明在信噪比为0～25 dB时,估计误差均值小于1 dB,这表明该算法是一种有效的算法.     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB（Cram6r-Raobound）。     

OFDM信号过采样率盲估计的新方法

针对低信噪比多径信道下过采样率估计性能低的问题,根据正交频分复用( OFDM)基带采样信号的频谱特性,提出了基于采样信号频谱逼近的过采样率盲估计方法.该方法首先利用改进的移动协方差方法估计信号的载波频率,采用修正的周期图平均法估计信号的功率谱;然后通过选择最佳的滚降系数,设计一个最佳余弦滚降滤波器,使余弦滚降滤波器的截止频率逼近信号的截止频率;最后根据过采样信号的频谱特性原理估计出接收信号的过采样率,实现了不同类型OFDM信号的过采样率的盲估计.仿真结果表明,在信噪比为-2 dB,多径信道条件下OFDM信号的过采样率估计的均方误差不超过0.2.可见该方法无需任何先验知识,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能.     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计

针对多径多用户低信噪比下的伪码估计,提出一种基于Givens旋转多用户多径DS-CDMA信号伪码盲估计的算法.该算法在同步接收扩频信号的基础上,利用特征值分解法获得用户特征向量子空间,通过2维Givens矩阵对子空间特征向量组成的2维载荷矩阵进行旋转,当定义的载荷矩阵总方差达到极小值时停止旋转,得到伪码序列的最佳估计.该算法克服了传统特征分解法估计多用户伪码序列时的缺陷,解决了多用户多径低信噪比情况下伪码序列的盲估计问题.仿真结果表明该算法是有效的,且具有抗多径干扰的能力.     

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

脉冲噪声环境下信噪比的盲估计

正交频分复用(OFDM)系统中,多径信道下的传统信噪比估计采用的大多是加性高斯白噪声,本文提出了一种基于脉冲噪声环境下信噪比的盲估计方法。该方法首先设置合适的门限值抑制脉冲噪声,而后利用自相关函数的平稳特性估计出信道阶数,然后利用循环前缀数据为有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,最后求出总的功率值从而估计出信号功率。实验仿真结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低。     

一种基于扩频信号的散射通信信噪比估计方法

针对散射多径衰落信道下信噪比估计误差较大的问题,提出一种基于扩频信号的信噪比估计方法,该方法在散射通信信道模型的基础上,给出散射通信信噪比估计方案并设计数据帧结构,提出基于扩频信号的信噪比估计方法并给出合路信噪比计算公式,同时提出采用特定接收信号处理算法的等效信噪比计算方法,用于准确表征散射通信中的有效信噪比.仿真结果表明该信噪比估计方法估计准确,等效信噪比计算方法正确有效,相比其他信噪比估计方法,估计范围更宽,可有效解决多径信道信噪比准确估计问题.      

低信噪比多径-信道下的OFDM带宽自动估计

针对低信噪比多径-信道条件下正交频分复用(OFDM)信号带宽估计精度低的问题,提出一种基于小波变换的OFDM信号带宽自动估计方法。首先利用修正周期图法(Welch法)得到信号瞬时功率谱,通过多次观察测量并对功率谱曲线进行统计平均。然后对功率谱曲线进行连续小波变换,计算小波变换后时间-尺度平面上同一时间不同尺度能量累计曲线,提取曲线局部峰值位置,进而估计信号带宽。实验仿真结果表明：在不同多径信道且信噪比为-10dB条件下,估计偏差均不超过1.2%,准确度优于传统方法,且鲁棒性较强。