OFDM系统信噪比估计新方法

根据无线OFDM通信系统中自适应控制处理的需求,针对Boumard方法的缺点,提出了一种基于前导符号的OFDM系统信噪比估计新方法．该方法充分利用了前导符号和无线信道的频率自相关特性,估计信号和噪声的平均功率,获得系统的平均信噪比．进一步利用信道估计系数,估计出各子信道的信噪比．仿真结果表明,该方法的估计性能优于Boumard方法,且在低信噪比时,估计精度提高了10倍以上．     

一种新的恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法

载波频偏(CFO)的存在直接影响正交频分复用(OFDM)系统的性能,为了提高CFO的估计精度,提出一种新的适用于恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法。该算法假设连续两个OFDM符号之间的信道变化缓慢,根据相邻OFDM符号各子载波的信号功率差建立代价函数,通过使得代价函数最小化完成CFO的盲估计。通过理论分析获得了该代价函数的闭式解,从而达到有效降低算法复杂度的目的。仿真结果表明:所提算法在高信噪比下与经典算法相比具有较高的估计精度,且对信道阶数变化具有鲁棒性。     

低复杂度的OFDM信号信噪比的盲估计

针对非合作通信系统中,多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号信噪比盲估计方法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号信噪比盲估计方法。该方法首先根据接收到的观测信号建立自回归(AR)模型,通过AR模型估计出信号的功率谱,然后基于高阶累积量的2阶和4阶的组合特征量与寻求跳变值的方法相结合估计出信号的带宽,最后通过计算出带宽之内的信号总功率和带宽之外的噪声功率估计出接收信号的信噪比。实验仿真结果表明,作者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,更适合于实时的非合作通信系统。     

基于倒谱的OFDM信号盲检测方法研究（增刊）

提出一种基于倒谱的OFDM 信号盲检测方法，该方法充分利用了OFDM信号谱线的隐含周期性，具有较强的抑制加性干扰和乘性干扰的能力，能够在较低的信噪比条件下快速准确地检测OFDM信号，可以精确估计出OFDM信号的子载波频率间隔、符号周期、信号带宽、子载波数目，具有运算量小、精度高、适于硬件实现等特点。仿真结果进一步说明了该检测方法的有效性。     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

基于高斯和功率谱特性的小波调制识别研究

小波调制是一种全新的多载波通信调制方式,该文基于OFDM和小波调制信号的渐近高斯分布和频谱特性,探讨了加性高斯白噪声信道条件下小波调制信号的识别。利用调制信号的高阶统计量和功率谱峰度为分类特征,采用信噪比与特征参数联合估计的方法,分别实现多载波与单载波调制信号、OFDM与小波调制信号的识别。仿真实验结果表明,该方法具有良好的识别性能,且能很好的抑制高斯噪声的干扰。     

基于高阶累积量的OFDM信号子载波的调制识别

提出一种在多径信道下的OFDM信号的子载波调制方式识别算法,利用两个高阶累积量特征先后识别出OFDM信号中空子载波信号和导频子载波信号,再通过一个特征矢量对OFDM子载波的调制方式进行识别,从而完成OFDM信号子载波调制方式的识别。该方法不但可消除多径效应带来的影响,而且减小了噪声对识别性能的影响。通过仿真可以看出,在信噪比为10d B时,正确识别率可达95%以上。     

一种快速OFDM调制信号识别算法

利用固有时间尺度分解对接收信号提取瞬时参数,结合方向数据的统计分析方法,提取了3个特征参数作为联合特征向量组,对正交频分复用(OFDM)信号和常见单载波调制信号进行类间识别,并对载波频率、符号速率和采样率等系统参数对识别性能的影响进行了分析．该算法可直接在中频对信号进行处理,避免了载波恢复过程．仿真结果表明,该算法可以在信噪比较低的条件下很好地区分OFDM信号和单载波,并对系统参数表现出了一定的鲁棒性．     

正交频分复用信号的码速率估计

针对正交频分复用(OFDM)信号参数估计和解调的实际应用,提出一种精确估计码速率的方法．利用高阶循环累积量精确估计出的OFDM信号子载波构造辅助信号,对其进行小波变换获得码元跳变信息,进而采用谱分析实现信号码速率的精确估计．该算法无需信号的先验信息,易于通信侦察接收设备的实现．仿真实验表明,对信噪比大于0dB采用相移键控(PSK)和星形正交幅度(QAM)调制的OFDM 信号,码速率估计误差小于0.1％,该算法的估计正确率均在99％以上．     

OFDM系统相关矩阵的分块结构及同步算法

根据载波加权可增强OFDM系统周期平稳性,实现系统盲同步的基本原理,分析了OFDM系统相关矩阵的分块结构,给出相应系统的盲同步算法.该方法通过检测相关矩阵的分块Toep litz矩阵结构,实现系统定时和载频偏差的估计.同时,在特定系统同步性能交换误码率的情况下通过分析载波加权、系统误码率和载频同步误差之间的互相制约关系,进一步给出了载波加权的确定方法.实验仿真结果表明,采用分块相关矩阵的同步方案与采用循环谱的同步方案相比,可获得更好的系统载频和定时同步效果.     

一种改进的基于秩检测的信道有效阶数估计算法

信道阶数估计是SOS类盲辨识算法的前端步骤。针对Liavas阶数估计算法对信噪比要求高的问题,通过对接收序列自相关矩阵进行"降噪"处理和改进秩检测目标函数,提出一种改进算法,有效降低了对信噪比的要求。分析了在不同信道条件下,各种阶数估计算法的性能,阐明随着信噪比降低,阶数估计误差不可避免,该结论是进一步研究对阶数估计误差鲁棒的盲辨识算法的重要依据。     

基于独立分量分析的噪声消除技术研究

为了消除观测信号中的噪声,利用独立分量分析的冗余取消特性,提出一种新的信号消噪方法.引入虚拟噪声分量对观测信号进行扩展,将一维带噪观测信号变换为多维虚拟观测信号.利用高阶累积量,对扩展的多维加噪观测信号进行盲源分离,得到源观测信号,从而实现噪声的有效消除.进行仿真研究以及转子实验台的松动故障振动信号的实验研究,结果证明了这种消噪方法在消除各类加性噪声的有效性.该方法不需要大量的观测样本,无需观测信号为确定性信号的前提假设,实现了对单个观测样本的实时消噪处理.     

一种基于 JADE 与小波去噪的自适应盲分离方法

针对传统盲分离算法忽略噪声影响的问题,引入小波去噪,在JADE算法的基础上,研究了前、后去噪盲分离算法与JADE算法在不同输入信噪比条件下的分离性能。仿真表明,输入信噪小于约-5dB时,后去噪盲分离算法输出信噪比最佳;大于约25dB时,JADE输出信噪比最佳;其它情况下,前去噪分离算法性能最佳。在此研究基础上,给出一种可估计信噪比的带噪信号自适应盲分离方法,实现对信号信噪比动态变化情形下目标信号的有效分离。     

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法.该算法利用OFDM循环前缀（CP）重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程.为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解.通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能.仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度.     

Improved Multi-channel Blind Image Restoration Algorithm for UWB Radar

The imaging problem of low signal to noise ratio (SNR) echo is very important for ultra-wide band (UWB) through-wall radar.An improved multi-channel blind image restoration algorithm based on sub-space and constrained least square (CLS) is presented and applied to UWB radar system to deal with this issue.The high resolution of radar image is equivalent to multi-channel blind image restoration based on the improved model of the through-wall radar echo.And a new cost function is proposed to the multi-channel blind image restoration by considering the concept of sub-space as the limitation of blur identification.The proposed algorithm has all advantages of CLS and sub-space,and converts the image estimation to alternating-minimizing the two cost functions.Experimental results prove that the proposed algorithm is effective at improving the resolution of radar image even at low SNR.     

低信噪比下非周期性直扩信号的盲估计

为解决低信噪比下非周期性直扩信号PN码序列的盲估计难题,提出了以两倍信息码元宽度为分段长度的分段矩阵特征分解法(SEVD)对PN码序列进行初步估计,然后对得到的各段估计序列进行拼接,再通过基于最优移位相加特性的信息码剥离算法得到原始PN码序列的盲估计方法,该方法采用并行处理以提高运算速度,并具有无需事先提取同步信息、能够消除“反码”现象的优点。仿真结果表明该方法能够在信噪比大于?17 dB条件下对扩频码码长为1 023的m序列的非周期性直扩信号做到无误码盲估计。     

多径CDMA系统基于新的信号波形估计的盲多用户检测

针对天线阵CDMA系统,提出了一种基于新的待检用户信号波形估计的盲多用户检测方法。该方法利用接收信号的循环平稳特性求得所有用户总的信道卷积矩阵,然后根据估计出的信道卷积矩阵求解待检用户的信号波形。其解在信噪比略高是更为精确。仿真结果表明,该方法在信噪比略高时性能要优于现有的一些方法。     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

Component number estimation of time-frequency overlapped signals in underlay cognitive radio

This paper proposes a novel method to estimate the number of signal components of time-frequency overlapped signals in low signal to noise ratio environment of the underlay spectrum sharing mode. First, the virtual array signal is constructed by dynamic delay, and then the feature quantity and estimation criterion are constructed by using the characteristic that the noise singular value is not changed very much, and the number of signal components of time-frequency overlapped signals in the underlay spectrum sharing mode is estimated. Simulation results show that the performance of the proposed method is better than that of the existing methods under the conditions of low SNR and high spectrum overlapped rates.