基于接收信号信噪比预测的自适应跳频信道质量评估

针对自适应跳频通信的特点,提出基于接收信号信噪比预测算法的信道质量评估方法.在FFH/BFSK系统中采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误码率性能分析法进行仿真.结果表明,在0～25dB的信噪比变化范围内,估计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估,可用于快速自适应跳频通信系统.     

一种基于MUSIC改进算法的宽带水声信号DOA估计

提出一种适用于水声宽带信号的DOA估计算法。该方法首先将时域宽带信号变换到频域,然后划分子带,在每个子带上进行不同的加权得到信号的DOA估计。同时子带算法采用改进的MUSIC算法,降低了DOA高分辨力估计所需要的信噪比。计算机仿真对比了MUSIC算法和改进后算法的空域分辨力,同时也对比了不同信噪比下2种算法的性能。仿真结果表明,改进后的算法无论在适用信噪比条件还是分辨能力上均有较大提高。最后采用某型水下航行器的实航数据对算法进行验证,验证结果表明该算法可在实际应用环境中获得良好的DOA估计。     

一种短波扩频通信系统的信号接收方案

给出了一种短波扩频通信系统的信号接收方案.该方案针对短波信道的特点,设计了一种可靠信号同步捕获方法以消除多径对信号捕获的影响,同时利用多径信号的有效能量,采用了RAKE接收技术来提高输出信噪比.经仿真证明,该方案使得误比特性能有了明显的改善.     

基于叠加序列的信道估计的研究

通信的主要任务就是在接收的信号中恢复发送信号。这就需要知道信道的冲击响应。因此信道估计是通信系统中的重要一环。文章介绍了一种在发送序列之上叠加周期训练序列,利用周期训练序列来进行信道估计的方法,并提出了基于叠加周期训练序列的信道阶数估计方法。并对其进行了仿真分析。     

多路直扩信号并行IMPA捕获算法仿真实现

针对长PN序列作扩频地址码的多路直扩信号的快速捕获问题,提出多路直扩信号并行IMPA(迭代信息传递算法)捕获方案,该方案能够根据接收信号的信道信息直接生成与各路接收信号序列粗同步的本地伪码序列,改变了传统捕获方法中本地伪码序列的生成方式,大大缩短了信号的捕获时间。详细说明了该方案的实现原理和实现方法,并对该方案进行了仿真和实际验证。结果表明该方案能够在低信噪比下实现多路直扩信号的快速捕获,而且实现的复杂度较低。     

舰船多信道无线网络抗干扰算法设计

为提升舰船设备通信质量及稳定性,设计舰船多信道无线网络抗干扰算法。建立舰船多信道模型,获取舰船多信道网络信号,提取舰船多信道网络干扰信号特征、计算干扰信号特征数据邻域距离、可达距离和异常因子,从信号中挖掘干扰信号;改进小波阈值算法对舰船多信道无线网络干扰信号进行抑制,实现舰船多信道无线网络的抗干扰。实验结果表明：该算法应用后,舰船的多信道无线网络的频率变化稳定,抗干扰效果较好,可保证接收端完整接收发射端的信号。     

相关瑞利衰落信道最大比合并建模仿真研究

通过建立相关瑞利衰落信道最大比合并的仿真模型,从理论上研究瑞利衰落信道中分集支路相关时最大比合并的误码性能.通过对对流层散射通信的信道进行理论分析和相应的公式推导,建立了相关瑞利衰落信道最大比合并的数学模型;基于MATLAB通过数值仿真的方法,系统地分析不同条件下误码率与信噪比之间的关系,并对分集接收中最大比合并的误码率性能进行讨论.研究结果表明采用最大比合并的分集接收策略能有效地改善瑞利衰落对无线信道传输信号的影响.同时该分析方法对于研究实际的分集接收系统具有理论指导作用.     

基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计

针对传统船舶通信网络信道估计方法调控响应性能较差的问题,提出一种基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计方法。在物理层LTE协议中定义导频序列,基于gold序列设计船舶通信网络信道的导频序列,通过奈奎斯特定理决定导频信号的插入密度,在设计的船舶通信网络信道导频序列中按照该密度插入导频信号,基于机器学习算法拟合不同时间点同一子帧内的信道估计值,以实现船舶通信网络的信道估计。为了证明基于机器学习算法的船舶通信网络信道估计方法的调控响应性能较强,比较该方法与传统船舶通信网络信道估方法。实验结果证明该方法的调控曲线拟合性最强,即该方法的调控响应性能优于实验中的传统方法,证明了该方法的优越性。     

基于训练序列的盲分离算法性能分析

信息最大化(Infomax)盲分离算法是一种基于神经网络的自适应算法,其主要问题是收敛速度较慢.盲分离技术(BSS)在通信中使用时有助于提高接收信噪比,提出通过一种利用通信信号的训练序列来改善Infomax算法的收敛性能的方法,并分别以相关系数和性能指数作为比较标准进行仿真,结果显示该方法能改善接收信号的信噪比,加快Infomax盲分离算法的收敛速度.     

基于分布式声矢量传感器MIMO声呐的OMP-DCD成像算法

针对声压传感器条件下,声呐成像的左右模糊问题;针对常规MIMO声呐成像算法分辨力受瑞利限的限制问题;针对压缩感知算法重构信号中的数值不稳定问题,本文利用声矢量传感器接收到的信号振速信息和声压信息,利用目标在空间域分布的稀疏性,在压缩感知理论下,提出了基于声矢量传感器的二维坐标下降法(DCD)算法改进的正交匹配追踪(OMP)算法。仿真结果表明,提出的算法可以精准地估计出空间目标的方位;与传统的分布式MIMO成像算法反向投影(Back Projection,BP)相比,使用更少的实验数据,降低了运算的复杂度;当信噪比为10 d B的条件下,BP算法当主瓣级为0 d B时,在x,y,z轴最大的旁瓣级分别为–24.5 d B,–24.3 d B,–5.5 d B,而提出的算法可以获得一个稀疏解,且有效的避免左右模糊问题;避免重构信号中的矩阵求逆运算,数值不稳定得到了解决;并在信噪比为–5 d B以下时,定位精度高于声压OMP-DCD算法,具有更高的抗噪声能力和系统辨识能力。     

基于卡尔曼滤波的水声信号线谱增强（英文）

To detect weak underwater acoustic signals radiated by submarines and other underwater equipment, an effective line spectrum enhancement algorithm based on Kalman filter and FFT processing is proposed. The proposed algorithm first determines the frequency components of the weak underwater signal and then filters the signal to enhance the line spectrum, thereby improving the signal-to-noise ratio(SNR). This paper discussed two cases: one is a simulated signal consisting of a dual-frequency sinusoidal periodic signal and Gaussian white noise, and the signal is received after passing through a Rayleigh fading channel;the other is a ship signal recorded from the South China Sea. The results show that the line spectrum of the underwater acoustic signal could be effectively enhanced in both cases, and the filtered waveform is smoother. The analysis of simulated signals and ship signal reflects the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种短波非正交跳频网台信号分选方法研究

分析用于跳频网台信号分选的特征参数，提出一种基于特征指纹提取的时间相关算法进行短波非正交跳频网台信号分选，实验结果表明，在适当的信噪比条件下，该算法能够有效地完成二部非正交跳频网台信号的分选。     

Instantaneous frequency estimation of multi-component Chirp signals in noisy environments

A classical time-varying signal,the multi-component Chirp signal has been widely used and the ability to estimate its instantaneous frequency(IF) is very useful. But in noisy environments,it is hard to estimate the IF of a multi-component Chirp signal accurately. Wigner distribution maxima(WDM) are usually utilized for this estimation. But in practice,estimation bias increases when some points deviate from the true IF in high noise environments. This paper presents a new method of multi-component Chirp signal IF estimation named Wigner Viterbi fit(WVF) ,based on Wigner-Ville distribution(WVD) and the Viterbi algorithm. First,we transform the WVD of the Chirp signal into digital image,and apply the Viterbi algorithm to separate the components and estimate their IF. At last,we establish a linear model to fit the estimation results. Theoretical analysis and simulation results prove that this new method has high precision and better performance than WDM in high noise environments,and better suppression of interference and the edge effect. Compared with WDM,WVF can reduce the mean square error(MSE) by 50% when the signal to noise ration(SNR) is in the range of -15dB to -11dB. WVF is an effective and promising IF estimation method.     

高分辨率罗兰C天波延迟估计新技术

提出了一种基于特征分解的多信号分类算法估计罗兰C接收机天波延迟的信号处理新技术。它为接收机基准点的实时设置提供了一种新方法。常规接收机为了防止天波干扰，将基准点设置在一个固定位置上，导致基准点处信噪比受包络限制而较低，从而大大增加了对准基准点的时间。利用这项技术，我们在低信噪比条件下分离出了地波和天波的到达时刻。这就使得接收机能根据天波延迟变化实时选择基准点最佳位置，并能利用地波到达时刻进行周期选择。由于此法有助于增加基准点处的信噪比，减少对准基准点的时间，因而能极大地提高现有罗兰C接收机的性能。还显示了新方法较IFFF方法有更高的分辨率。     

基于小波变换与变步长LMS算法的船舶磁场信号检测

针对检测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种基于小波变换与变步长LMS算法的检测方法.根据船舶磁场信号的实际特征,首先对信号进行小波分解,并提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用变步长LMS算法对低频分量进行自适应滤波,进一步滤除噪声,提取船舶目标特征信号.船模实验的结果表明,该算法可以显著提高信噪比,增强...     

时变强多途干扰下基于差分编码的水声OFDM通信算法

时变强多途干扰影响水声通信系统性能,针对时变强多途干扰问题,提出基于差分编码的水声OFDM通信(Underwater acoustic OFDM communications based on differential coding,DC-OFDM)算法。利用循环前缀技术和OFDM通信技术固有的抗多途特性,有效消除时变多途干扰,避免信道估计环节,直接进行解码判决。南海实测信道仿真(信噪比为8dB时,DQPSK100组仿真试验,2×10⁶个源码,全部正确解码)和水箱试验(信噪比为15dB时,DQPSK100组水箱试验,2×10⁶个源码,在时变强多途干扰下全部正确解码)。结果表明,所提算法能有效解决时变强多途干扰问题,实现时变强多途水声信道下的可靠水声通信。     

基于压缩感知的正交偶极子阵列信号参数估计

[目的]针对传统的极化敏感阵列的波达方向(DOA)估计算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出基于压缩感知的正交偶极子极化敏感阵列结构.[方法]将数据压缩思想应用于阵列结构设计,压缩接收信号矢量维度,减少射频前端链路数量,以控制系统的复杂度,使阵列结构设计具有高度的灵活性.基于结构降维多重信号分类(MUSIC)算法;首先...     

基于STFT与WVD的LPI雷达信号检测

魏格纳分布（WVD）因具有高分辨率、能量集中性和时频边缘特性而成为时频分析的有力工具,然而当处理多分量信号时不可避免的存在交叉项的干扰,因而阻碍了WVD的应用.短时傅里叶变换（STFT）不存在交叉项,但时频分辨力较差.为此本文提出了基于STFT与WVD联合的低截获概率（LPI）雷达信号检测算法,该算法在保证优良时频聚集性和分辨力的同时可以处理多分量信号.仿真实验表明该算法能有效抑制交叉项的干扰,并且在低信噪比条件下可以对LPI雷达信号进行检测.     

OBF分解与BP网络在船舶磁场信号检测中的应用

针对水中兵器探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,提出了基于OBF分解与BP网络的船舶磁场信号检测算法。首先采用BP网络对测量数据进行预处理,滤除大部分环境磁噪声;再采用OBF分解算法对网络输出信号进行检测,提取归一化能量信号作为检验统计量。试验结果表明,本文算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力,性能明显...