超声海流信号模拟与平均频率的计算

给出了一种简化的超声海流信号仿真模型,并利用频率分析法、复相关法进行了平均频率的估计.仿真结果表明,在高信噪比(超过15dB)情况下,复相关法适用于估计多频率成分信号合成的复杂信号的平均频率.     

基于复数无迹卡尔曼滤波的电力系统频率和谐波估计

针对噪声干扰条件下传统的扩展卡尔曼滤波方法在电力系统频率和谐波估计精度问题,本文提出了基于复数无迹卡尔曼滤波的频率和谐波估计方法.利用欧拉公式,对电力系统信号进行适当变换,获得电力系统信号复数状态空间模型,实现了系统信号频率和谐波估计.为了验证噪声干扰条件下本文方法参数估计有效性,通过在系统信号中增加不同信噪比噪声干扰,分别利用本文方法和通用扩展卡尔曼滤波方法对参数进行估计.结果表明,在噪声干扰条件下,本文方法的估计精度优于通用扩展卡尔曼滤波方法,这表明本文方法更适于强噪声干扰条件下的系统信号频率和谐波估计.     

一种基于单切面循环谱的MPSK信号的载频的快速估计法

通过分析MPSK信号的循环谱,得到信号载频与循环谱图中峰值的关系.利用循环谱图的对称性,提出一种根据频率f=0的单切面循环谱图法检测和估计MPSK信号载频的方法.只需搜索切面中的峰值就可以计算出信号的载频,在计算量上从二维降低到了一维,同时抗噪性相比于全序列域平滑法得到了提升.最后通过仿真验证了论文方法适用于各种MPSK信号,能够在较低信噪比下估计出信号载频.     

基于高阶累积量的近场源三维参数估计算法

针对近场源距离、频率和到达角三维参数的联合估计问题,采用了一种基于高阶累积量理论的对对近场源三维参数联合估计算法。利用几个四阶累积量矩阵构造一个高维的累积量矩阵,然后对其进行特征分解,以求得信号子空间,最终估计出各信号源参量。算法不需要谱峰搜索,适用于任意的加性高斯噪声环境,仿真结果表明算法可以较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数。     

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。     

基于水声信号的瞬时频率估计算法

为了获得水声信号稳健的瞬时频率值,本文综合相位差分法和M-估计方法对瞬时频率进行估计,获得理想的估计值.通过计算机仿真分析,给出采用该方法获得的瞬时频率估计值,并与真值进行对比.     

基于CSM方法的水下宽带相干源方位估计

通过设计适当的聚焦(Focusing)矩阵将信号各个频带的能量聚焦到同一个参考频率上，对各子带的阵列相关矩阵进行频域平均，得到一个信号子空间，然后使用窄带高分辨算法进行方位估计。本文将该算法应用于水下宽带相干源方位估计，实现了高分辨率。     

低信噪比下非线性调频信号瞬时频率估计

多项式Wigner-Vill分布(PWVD)能很好地对非线性调频信号进行分析.利用PWVD平面七的尖峰值作为非线性调频信号的瞬时频率的估计.在PWVD上,对估计的瞬时频率进行差分,利用信号差分方程的特征,结合直方图统计方法在低信噪比情况中从PWVD平面提取方差很小的瞬时频率点,从而达到精确估计的目的.     

基于叠加训练序列的稀疏水声OFDM信道估计(英文)

针对稀疏多径的水声OFDM信道,提出了基于叠加训练序列的信道估计方法,能够提高带宽传输效率.在发送端的信息序列中叠加一个低功率的周期性训练序列,在不占用额外的信号带宽的情况下估计信道参数,未知的信息序列会对叠加训练序列的信道估计方法产生干扰,在本文中采用迭代方法提高估计性能.水声信道具有延时时间长,信道稀疏的特点,本文采用匹配跟踪的方法估计信道非零系数的位置,降低加性白噪声对信道估计的影响.仿真结果显示,本文的方法能达到很好的信道估计性能,同时能够降低OFDM的峰均比.     

总体最小二乘的改进与信道估计应用

总体最小二乘法同时考虑了数据矩阵和观察值的误差,在参数估计中得到广泛应用。然而总体最小二乘法没有针对具体问题利用误差的先验信息。总体最小二乘的改进算法—结构总体最小二乘法设定了误差矩阵的结构,通过迭代运算估计参数及误差。基于叠加训练序列的时不变信道估计中,信息序列均值构成的误差矩阵为Toeplitz矩阵。结构总体最小范数法作为一种结构总体最小二乘法,可以设定误差矩阵具有Toeplitz结构,有效提高叠加训练信道估计性能。论文对比了最小二乘,数据最小二乘,总体最小二乘和结构总体最小范数在叠加训练序列信道估计中的应用,仿真结果表明,基于结构总体最小范数的估计算法的归一化信道均方误差最小。