OFDM系统时频二维信道估计研究

针对短波信道时变色散的特点,设计了OFDM系统信道估计所需的时频二维棱形插入导频图案,并根据时频域两方向导频插入的稀疏程度,选择了二维插值的方法和插值次序,另外,提出了改进的变换域DFT信道估计算法.该算法通过适当选取变换域补零的位置,有效减小了非整数倍采样间隔信道时延引入的能量泄露,并滤除了噪声的影响.最后,在短波多径环境下仿真算法的性能,并与常用频域插值算法和维纳滤波方法进行了对比.仿真结果表明：改进方法的增强了算法对多径延迟分布的鲁棒性,提高了信道估计精度,同时还保持了较低的计算复杂度.     

OFDM中基于变换域DFT信道估计算法研究

针对梳状导频模式的OFDM系统,提出了一种改进的基于变换域DFT的信道算法。通过适当选取补零的位置,有效减小了非整数倍采样间隔信道时延引入的能量泄露,同时,将较弱能量点置零可以抑制白噪声的影响,进一步提高系统性能,特别是在信噪比比较低的场合。仿真结果表明,该文的改进信道估计算法相对一般的频域插值算法和原补零方法有较大的性能改善,具有较好的实用价值。     

不同变换域下LMS算法收敛性能分析

现代舰船由于电子系统集中,空间狭窄,存在严重的电磁干扰问题.解决此问题的有效途径是自适应干扰抵消,其核心则是自适应滤波算法.在提出自适应干扰抵消模型的基础上,就目前改进LMS自适应滤波算法的域变换算法进行了研究.叙述了LMS算法,对比分析研究了其在时域和一般变换域下的收敛性能.结合Walsh域与小波域的变换实例进行了计算机模拟仿真,结果表明,通过域变换后的自适应滤波算法的收敛性能明显得到改善.最后提出了未来自适应滤波算法发展方向.     

基于UT变换改进多模型滤波的水下航行器导航方法

为了提高水下航行器组合导航系统的精度,针对滤波算法存在较大的截断误差和累积误差等问题,提出了一种基于无迹变换改进多模型滤波算法,并利用辅助信息对估计结果进行修正。首先通过无迹变换产生Sigma点对非线性测量方程进行近似,构造伪观测量进行偏差估计,然后利用基于加权因子的辅助信息融合算法,消除累积误差,进一步提高系统估计精度,最后给出算法的实现过程。仿真结果表明:与常规的多模型滤波算法相比,本文方法提高了估计精度。     

DCT插值算法在水声信道估计中的应用

水下通信是海上远程通信的重要手段,其信道环境直接决定通信质量。本文对水声信道进行研究,分析水声信道的特性,介绍了信道的建模方法。给出了基于DCT插值算法的信道估计方法和能够去除噪声干扰的DCT插值算法。实验结果表明DCT插值算法能够有效提高水声信道估计的性能。     

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。     

MIMO-OFDM系统时频快速同步算法

提出了一种基于单训练符号的用于多输入多输出 - 正交频分复用(MIMO OFDM)系统的时频同步算法.该算法利用移相脉冲码的自相关特性构造用于同步和大数频偏估计的训练序列,并通过引入逆向搜索窗以及门限的概念,解决了多径衰落信道中第1径不是最强径时,滞后的FFT窗定时导致的符号间干扰影响系统性能的问题.仿真结果表明,本算法不仅时频率估计精度高、频偏估计范围大,而且具有较快的同步收敛速度.     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。     

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法.该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态.Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定.     

MIMO系统训练信道估计的导频优化设计

论文考虑了在莱斯信道和干扰下,多输入多输出(MIMO)系统中估计信道状态信息(CSI)可以处理以改善干扰抑制。论文分析如何通过设计导频矩阵来最大化估计性能,简化原始数据信号的检测。在接收机处对信道矩阵进行估计,对信道矩阵及其均方误差(MSE)的最小均方估计量(MMSE)表达式进行了数学推导。显示了接近最优的性能以及如何设计导频矩阵来优化估计性能。     

一种面向水下无人航行器的实效图像增强算法

针对水下图像存在严重模糊、对比度低、噪声多等问题,根据小波的时频特性及多分辨率特点,提出一种基于小波变换的水下模糊图像增强算法。利用小波变换对RGB图像进行二层小波分解,把原图分解为高、低频子带,利用导向滤波算法估计低频子带上的照射分量并进行去除;利用软阈值算法对高频子带上的图像边轮廓信息进行去噪和增强处理;对水下图像进行小波逆构,并进行伽玛校正;最后利用改进的灰度世界算法对水下图像进行颜色校正。试验结果表明,使用文章中算法处理所得到图像的对比度及信噪比都较高,且清晰度较高,满足水下无人航行器的要求。     

相关跳频系统中一种高效FFT变换算法

相关跳频是一种先进的扩频技术，具有跳速快、实现简单、抗干扰性能力强等优点。FFT变换算法是相关跳频的重要技术。对FFT变换算法进行了研究并提出了一种改进，减少了运算次数，从而大大加快了运算速度。该算法可以用于相关跳频系统中。     

基于EMD自适应滤波的信号积分方法研究

针对从测量所得的加速度信号通过直接积分变换为速度信号和位移信号时精度不够的不足,提出了基于FFT时频转换和EMD自适应滤波的积分变换新方法.通过对海浪模拟信号的仿真,表明该方法可以有效实现测量信号的高精度积分变换,对某船模水池Z型试验中角速度/航向数据的分析验证了该方法在实际信号测量和分析中的有效性.     

水声MIMO-OFDM通信系统中基于导频的信道估计算法研究

正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)的结合可以有效地对抗多径衰落和码间干扰,大幅度提高水声通信系统的信道容量和传输效率,在高速水声通信中有着重要的发展前景。在分析梳状导频水声MIMO-OFDM通信原理的基础上,结合水声通信及信道传播特点,建立了信道模型,研究水声MIMO-OFDM系统中的信道估计原理和LS(最小平方误差)、MMSE(最小均方误差)算法。通过仿真试验比较两种算法在信道估计中的性能差异,为实际系统设计提供了理论参考。     

基于导频的OFDM系统信道估计算法的研究

信道估计作为OFDM的一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响。文章针对LS线性插值和LS二阶插值信道估计算法分别提出了改进,并对这几种算法性能进行仿真。实验结果表明,这两种改进算法在不增加计算复杂度的情况下,有效改善系统的性能。     

工程船动力定位系统滤波器设计与研究

为了解决卡尔曼滤波器在给定艏向线性化和过程噪声矩阵难以精确计算的问题,在建立船舶动力定位系统数学模型的基础上,设计了基于Sage-Husa自适应滤波算法的动力定位系统滤波器,并针对具体船型进行了滤波器设计,通过实船试验表明此方法能够很好的滤除高频运动信息的干扰,准确地估计出船舶低频运动信息,在工程上是可行的。     

轮式水下无人探测器姿态估计仿真研究

轮式水下无人探测器在水下信息战、海底资源开发方面具有广阔的发展和应用前景。针对轮式水下无人探测器的姿态估计问题,提出了1种基于Stirling多元插值的DD1型滤波算法。仿真结果表明,该算法具有滤波精度高、数值稳定好的特点,能够更好地估计轮式水下无人探测器的姿态。     

基于QR分解的低复杂度RLS算法研究

为避免RLS算法在迭代过程中的数值发散现象,研究了复数域下基于QR分解的RLS估计算法,推导了基于Givens旋转的免开方、免除法的逆QR-RLS算法,通过变换可直接得到滤波系数更新所需增益向量,避免了QR-RLS算法的回代运算,同时消除了逆QR-RLS算法在每次迭代时的N次开方、2N次除法运算,有效降低了运算量。     

基于IDMA的水声通信自适应Turbo迭代接收机技术研究

有效的多用户多址接入方式一直是水声通信网络研究的重点与难点;在十分有限的水声可用带宽条件下常规的基于频分技术的多址接入方式并不适用;而基于CDMA的码分多址接入方式则又存在着严重的难以克服的远近效应问题,且水声信道的多途效应使接收信号产生严重的码间窜扰(ISI)。针对以上问题,本文提出了基于交织分多址接入(IDMA)的自适应Turbo迭代接收机技术的研究。接收机采用联合均衡过程和译码过程的Turbo迭代接收机,通过迭代的方式获得反馈的外信息从而提高系统性能。针对未知参数的信道,采用递归最小二乘(RLS)自适应均衡算法对信道参数迭代估计,从而指导均衡器消除码间窜扰(ISI)。RLS算法利用每次迭代译码器反馈的外信息再次估计信道参数,直接的增加了除训练序列外的可利用数据长度,从而提高估计精度。通过仿真得出在未知信道条件下接收机的性能比已知信道系统接收机的性能降低0.4 d B。     

粒子滤波和无轨迹粒子滤波算法比较

解决水下水声目标的定位跟踪问题,需要建立动态的非线性非高斯模型,粒子滤波直接采用未含有最新量测信息的状态转移先验分布函数作为重要性密度函数来逼近后验概率密度函数,无轨迹粒子滤波是在粒子滤波的过程中引入重采样技术,通过无轨迹变换设计重要性密度函数,使其更加接近系统状态后验概率密度。仿真结果表明粒子滤波和无轨迹粒子滤波算法都可以提高定位跟踪精度,但无轨迹粒子滤波算法的估计精度更高,更适用于工程实践。