采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

长码直扩信号的符号速率盲估计方法

针对长码直接序列扩频(DSSS)信号的符号速率估计的难题,提出了基于相关处理的方法。该方法首先估计长码直扩信号的相关函数二阶矩,然后将相关函数二阶矩的估计作为输入信号进行预处理,以去除扩频码周期处的峰值。对预处理后的信号再次进行自相关处理,则所得的信号的频谱中含有符号速率谱线。理论分析和计算机仿真证明了所提出的算法的有效性。     

基于码相扩展的TTCM直序扩频系统研究

提出了一种基于码相扩展扩频信号集上的TTCM直接序列扩频系统方案,通过将Turbo编码与扩频映射相结合,使得信号之间的最小欧氏距离增加,从而在不增加发射功率、不减小信息速率、不改变调制方式的前提下提高了系统的误码率性能.仿真结果表明,基于码相扩展的TTCM直序扩频系统可以比单纯直序扩频多获得1～3dB的编码增益,同时对载波初相估计误差和相位噪声的敏感程度并不增加.     

BOC调制信号相关检测算法

针对BOC调制信号的相关特性,提出一种针对BOC调制信号载波频率、扩频伪码速率和方波副载波速率的相关检测算法.为验证算法的有效性,在仿真环境下对算法进行仿真,并在不同信噪比下对算法性能进行分析.仿真结果表明,BOC调制信号相关检测算法能有效的实现对BOC调制信号的载频、扩频伪码速率和方波副载波速率的检测.     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

基于双PN周期的短码DS-SS信号扩频波形及信息序列盲估计方法

针对短码DS-SS信号盲解扩,研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列联合盲估计算法,该算法在低信噪比条件下同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了肓估计的正确率.最后仿真验证了算法的有效...     

基于TDDM的BPSK信号同步捕获算法

TDDM(时分数据调制)是一种新的扩频方式,以其良好的伪码跟踪精度不断推动着卫星导航技术的发展.然而,新的TDDM机理的应用却为有效的伪码信号同步提出了非常大的挑战.为此,以GPS P码为例,对TDDM扩频的BPSK信号特性以及BPSK直扩信号同步捕获算法进行了深入研究,并在此基础上,提出了一种适合基于TDDM的BPSK信号同步捕获算法.通过仿真实验,验证了该算法的合理性、有效性和可行性.     

高阶BOC信号电离层色散效应的模拟算法*

导航信号模拟器需要模拟电离层引起的信号延时和色散效应,对于传统BPSK信号,模拟器基于单频假设,通过直接调整码相位和载波相位之间的相对关系来模拟电离层的影响。新一代卫星导航信号广泛采用的BOC (Binary Offset Carrier)调制信号具有更宽的带宽,作单频假设会引入不可忽略的电离层延迟建模误差。论文提出了基于双边带模型的高阶BOC信号高精度模拟方法,并仿真验证了算法的正确性。该方法可应用于导航信号模拟器实现BOC信号电离层色散效应的模拟。     

基于完全互补码的DS-UWB无线通信系统性能

基于完全互补码极好的相关特性,采用其作为扩频码,提出了基于完全互补码的DS-UWB系统模型.为了多个用户使用该系统,其中发射端采用码片移位方式实现.接收端则采用相关接收机解调用户信息.N路接收信号分别相关运算后叠加并进行判决,对前后码元的关联性使得系统性能有很大提高.在AWGN环境下和802.15.3a推出的UWB信道模型(CM2)下,对单用户和4用户情况下该模型的误比特率性能与采用Gold码和Walsh码时的性能进行了仿真分析.从仿真结果可以看出,采用完全互补码的DS-UWB系统性能有显著提高.     

基于谱分析的卫星通信调制识别算法

通过分析典型卫星通信信号功率谱、平方谱、四次方谱以及包络平方谱特性,针对卫星通信随参信道造成信号噪声谱均值与方差随频率变化这一问题,采用最小二乘法对信号谱图进行预处理,定义偏离比作为单频分量检测值,在无任何先验知识条件下提取一组鲁棒性强的特征参数,实现信号自动调制识别。实验证明,改进后的算法复杂度较低、过程简单易实现,所提取参数对数字信号的调制指数与滚降系数不敏感,具有较好的可分性与稳健性,并同样适用于随参信道的信号调制识别,具有一定的实用意义。     

多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法

在多接口多信道车联网多车通信系统中,由于车辆的自组织特性和路网网格的不均衡性,产生同频电子干扰,对电子干扰的滤波消除能提高多车通信的信道均衡性,降低误码率。传统方法采用自适应陷波方法实现同频电子干扰消除,无法在突变的载波频率下消除同频电子干扰,导致性能差的问题。提出一种基于自适应线谱增强的多车通信系统中的同频电子干扰消除优化方法。首先构建多车通信系统,引入一种信噪干扰比的观点,对同频电子干扰进行信号模型构建,根据信号比容易分离的特点,使得模型可分离性变强,结合变步长自适应线谱增强方法,实现信号的分离过滤。仿真实验结果表明,进行同频电子干扰消除抑制处理后的功率谱收敛到信号的真实频率附近,多车通信信号能从背景色噪声中有效检测出来,降低了多车通信系统的误码率,展示了较好的信道均衡和改善能力,性能优越。     

采用向量内积的并行相关算法

针对软件接收机相关器计算的实时性问题,通过分析扩频信号的接收过程,建立一种基于向量内积的并行相关信号接收模型。利用图形处理单元中大量的浮点运算单元进行矩阵与向量运算,并行计算各通道相关值,提高了信号相关运算的实时性。仿真验证结果表明,利用基于GPU的向量内积软件并行相关算法计算25 MHz采样率时长1 ms的信号相关值,25个通道共150个相关运算耗时967μs,与CPU上基于数学核心函数库的实现相比速度约提高了61.4倍,能够实现宽带扩频信号软件实时相关接收。     

基于噪声调相干扰寄生扩频的隐蔽信息传输

在常见的各种信息隐蔽传输方法中,宿主载体大多集中于图像、音频、视频等各类多媒体信源,而通过射频信号作为载体来实施隐蔽信息传输的技术手段十分缺乏。针对这一情况,提出了一种基于噪声调相干扰寄生扩频的隐蔽信息传输方法。在干扰机对雷达、通信等目标对象发射噪声压制干扰信号的同时,将需要传输的信息寄生调制于噪声干扰的相位分量,形成一种类扩频传输信号,并有效隐藏于大功率干扰信号之中实现传输。在接收端通过解扩处理而恢复出隐藏的调制分量,最后解调出其中所隐蔽承载的数字比特流。仿真试验结果显示了该方法的可行性与有效性,这对于电子对抗设备的综合一体化应用和隐蔽通信的实施提供了新的技术途径。     

空地通信信道模拟器的研究与设计

空地通信信道仿真是通信系统仿真的一个重要方面。在研究接收信号包络分布和多普勒功率谱的基础上,综合分析路径损耗、信道时延、多径衰落和信道噪声对信道的影响,针对静止信道和移动信道,分别提出了信道模拟器的设计方案,并通过计算机仿真验证了设计方案的可行性和合理性。     

基于DSP的双伺服驱动系统

针对某型火炮伺服系统的数字化改造,设计了一种基于单片DSP的双伺服驱动系统.本设计利用电机控制专用芯片--TMS320LF2407A,独立输出两路PWM控制信号,分别驱动高低和方位两个伺服电机.功率放大电路采用工作在受限单极倍频可逆PWM控制模式下的H桥结构.试验表明,该数字伺服系统工作可靠、动态响应快、噪音低.     

JTIDS数据链在部分频带干扰下的性能分析

联合战术信息分发系统(Joint Tactical Information Distribution System,简称JTIDS)采用组合调制体制和多层编码体系保证报文传输的可靠性。分析了JTIDS数据链在莱斯衰落信道环境下的抗干扰性能,并通过仿真分析了该系统在部分频带干扰下的符号误码率和报文丢失率。仿真结果显示,由于JTIDS系统将RS编码、交织等多种编码技术和DS/FFH MSK调制技术相结合,使其在复杂信道环境下保持较低的符号误码率及报文丢失率,满足数据链报文传输可靠性的要求。     

一种利用小波包函数调制的 MC-CDMA 及其性能

将小波包变换理论应用于多载波码分多址(MC-CDMA)系统,提出一种基于小波包函数的正交调制方法.系统中,发端数据串并转换成若干子信道,每个子信道的数据进行直序扩频,不同子信道上的数据以chip调制不同的小波包函数作为基带传输波形.小波包函数的一系列优良性质,使系统能有效地抗多径干扰,抑制子信道串扰、多址干扰等.本文对系统在多径Rayleigh慢衰落信道中的性能,进行了理论分析和计算机仿真.结果表明,本系统比基于DFT的MC-CDMA有较大的性能改善.     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

基于Prony算法的大型结构振动信号降噪方法

以去除力锤激励下大型结构振动信号的背景噪声为研究目的，分析了背景噪声产生的原因及结构振动信号的特点，提出了将Prony算法应用于降噪的方法。该方法首先用一组衰减余弦信号分量之和来拟合原始信号，得出各衰减余弦信号的参数，然后根据振动信号的特点从中识别出背景噪声并构造其数学表达式，最后进行降噪处理。运用传统Prony算法和改进Prony算法分别对仿真信号和实测信号进行降噪处理，其结果证明了Prony算法的有效性，且改进的Prony算法具有更高的识别精度和更好的降噪效果。