球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

基于三线法的高动态载波同步方案

针对在高动态下实现载波同步的问题,提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)三线谱法和锁相环(PLL)相结合的载波同步方案:首先在利用周期图峰值进行粗估的基础上,根据提出的新的插值公式,利用峰值左右2条谱线的幅度进行细估;再将得到的载波参数作为跟踪环路的引导频率,控制数控振荡器(NCO)的输出频率;最后通过PLL环路的自适应算法实现载波相位的动态跟踪。该方法一方面可使载波参数的实时精确估计能够适应高动态低信噪比的要求,减小了跟踪时间;另一方面在跟踪环路中由高精度的PLL进行相位补偿,二者结合可以满足动态性能和跟踪精度的要求。     

适用于GPU处理的长更新周期卫星导航信号载波相位跟踪环路

针对短环路更新间隔下GPU处理效率受限而长更新间隔下传统跟踪环路在高动态场景下不稳健的这一矛盾,提出一种可适应高动态场景的长更新间隔载波相位跟踪算法,该算法设计了一种低复杂度线性调频信号参数估计方法,实现跟踪初始阶段多普勒及变化率的精确估计进而消除大部分信号动态,在跟踪过程中采用4阶卡尔曼滤波对残余信号相位及动态进行精细跟踪。经仿真验证,200 ms更新间隔下,可实现多普勒一次/二次变化率分别达800 Hz/s、64 Hz/s²正弦运动场景下载波相位的快速稳定跟踪,1次更新即可收敛,跟踪灵敏度低至23 d B-Hz,相位跟踪精度远优于传统3阶锁相环路。     

导频设计的MIMO-OFDM改进信道估计算法

为提高系统的传输效率并改善信道估计的性能,提出了一种结合优化导频设计的分段带阻滤波算法.采用优化的导频设计,该算法在少量增加计算复杂度的基础上,能够进一步提高信道估计的性能,与实际中广泛应用的经典时域滤波算法相比,具有更高的估计精度.仿真结果证明该算法适用于不同的信道环境,尤其在低信噪比的条件下,该算法能够明显降低信道估计的MSE.     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法仿真分析

针对接收机定位动态适应性需求,分析了采用扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法,给出了基于扩展卡尔曼滤波的接收机环路跟踪算法的数学模型,基于采集卫星信号模拟器输出的射频信号与程序生成的接收机中频信号,从动态适应性和跟踪灵敏度两个方面,仿真分析了基于标准卡尔曼滤波和基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法性能。仿真结果表明,基于扩展卡尔曼滤波的环路跟踪算法在动态环境中具有更好的跟踪性能,且能够改善跟踪灵敏度1 dB,这表明其对复杂应用场景具有更好的适应性。该分析结果能够为算法工程化提供参考和借鉴。     

低信噪比条件下扩频伪码均值捕获算法的改进

在低信噪比环境下,扩频伪码捕获算法直接影响接收系统的整体性能。在分析扩频伪码捕获算法在低信噪比环境下的特性的基础上,针对均值算法中由于码相位偏移量的不同而导致的相关性能不稳定的问题,采用预处理方法对均值算法进行改进。仿真分析和结果数据表明,在低信噪比条件下的实际应用中,选用改进的均值算法可以有效地提高捕获过程中相关性能的稳定性从而提高捕获性能。     

多雷达观测信号融合检测算法

针对海上小目标检测问题提出了一种基于多雷达观测信号层融合的检测算法。该算法对各个雷达的观测值按采样时刻进行排序,然后根据对应时刻的脉冲信号进行高阶互累积量计算然后在相关域上积累进行似然比检测。仿真分析表明该算法与基于贝叶斯准则的分布式检测算法相比,具有较低的复杂度和低信噪比条件下较高的目标检测概率。     

基于简化CKF的IMM算法北大核心

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。     

码分卫星数据终端中DS信号的新颖捕获系统

码分卫星数据终端的关键是DS信号的有效捕获。本文提出一种采用最佳序列检测器的串序搜索捕获系统,该系统的最大特点是能在很低的信噪比下迅速地建立DS信号扩频码的初同步。文章描述了该系统的工作过程,模拟了在不同信噪比下系统的同步性能,最后对该系统实际实现提出了可行的方案。     

基于简化CKF的IMM算法

IMM算法中采用的运动模型多为线性,针对这一情况,首先对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter,CKF)算法进行了简化,通过理论推导证明,简化CKF算法的时间更新结果与KF算法的一步预测结果一致。然后对简化算法进行了计算复杂度分析,分析结果表明简化算法的复杂度要远低于CKF。进而将简化的CKF算法与IMM算法相结合,提出了一种基于简化CKF的IMM算法,最后通过机动目标跟踪实验对新算法进行了仿真,实验结果表明,新算法在没有降低跟踪精度的前提下,大幅缩短了算法的运算时间,提高了跟踪的实时性。     

LSP参数降维格型矢量量化应用研究

在分析LSP参数降维量化可行性的基础上,设计预处理机制实现了一种无码书LSP参数降维格型矢量量化算法,并提出了两个不同量化速率的VQ方案与MELP算法进行了对比。在24 bit/frame的实验方案中,组合4合成语音的PESQ均分超过了2.5,在无码书的条件下接近MELP有码书MSVQ的性能,可以满足低速率语音编码的音质要求并降低系统对空间复杂度和计算复杂度的需求。     

一种改进的变步长归一化LMS算法

在以往的基于ＬＭＳ算法的研究中，归一化ＬＭＳ算法（ＮＬＭＳ）增大了算法的动态输入范围，但该算法对噪声很敏感。引入自相关的变步长ＬＭＳ算法（ＶＳＳＬＭＳ）不仅加快了收敛速度，可在非平稳状态下进行快速跟踪，而且消除了独立噪声的干扰，但它无法适应大范围的动态输入。本文综合它们的优点而得到的算法，在低信噪比和大范围的动态输入情况下都有良好的性能。     

基于最小均方插值的码元同步算法研究

从软—硬件协同设计的角度出发 ,提出了软件无线电系统中码元同步的一种实现方案。该方案以信号插值为理论基础 ,用软件实现整个码元同步过程。其特点是以估计性能更佳的最小均方滤波器替代传统的多项式插值滤波器 ,并利用软件实现时可以进行大批量数据缓存的优势 ,提出能量检测算法 ,以克服半码元周期传输延迟时出现的高误码率问题     

基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法

针对经典特征值类频谱感知算法在低采样、低信噪比下检测效果不佳的问题,基于最大最小特征值之差算法(DMM),利用最小特征值极限分布以及特征值均值的能量特征,提出了一种基于随机矩阵特征值差的频谱感知改进算法(DAM),该算法以特征值均值与最小特征值为检测量,分析比较了算法在两种计算门限下的检测性能(DAM1与DAM2),理论与仿真结果表明,该算法在不增加运算复杂度的同时,在低采样、低信噪比的情况下,较DMM算法以及现有最大特征值与能量差改进算法(ME-S-ED)提升了检测概率,其中DAM1更适用于低信噪比,DAM2更适用于低采样。     

动基线时差测量系统多脉冲相参积累算法研究

主要研究了动基线时差测量系统采用多脉冲相参积累算法对低信噪比条件下运动目标的有效检测问题。通过分析雷达回波信号的特性,指出目标高速运动所引起的包络走动是影响积累性能的主要因素。选用了插值补偿包络走动后进行相参积累的算法。仿真结果表明,在低信噪比条件下,插值补偿相参积累算法能实现对运动目标弱小信号的有效检测,其积累性能优于未做补偿积累算法的性能。     

卫星导航接收机延迟锁定环鉴相器有限字长分析

码相位鉴别器作为延迟锁定环的主要组成部分,其性能直接影响了接收机伪码的跟踪精度。针对输入信号有限字长效应对鉴相器性能的影响,提出一种新的基于信号统计特性的分析方法,分析了归一化早迟幅度鉴相器输入信号有限字长对输出性能的影响。理论分析和仿真结果表明,字长效应在输入信号高信噪比下比低信噪比时明显,随着信噪比的增加,由有限字长导致的伪码跟踪精度损失将增加,而当输入信号采用4bit以上的量化时,字长效应对伪码跟踪性能的影响将可忽略。该结论可用于指导接收机低功耗小型化设计。     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。     

利用卷积神经网络的太赫兹孔径编码增强成像

针对现有太赫兹孔径编码成像算法鲁棒性较差、计算求解复杂度较高等问题,提出基于卷积神经网络的太赫兹孔径编码增强成像方法.该方法通过构建一个端到端的神经网络来实现成像系统的隐式建模,利用网络强大的求逆能力和抗噪性能来实现低信噪比下的目标重构.通过仿真实验可以看出,该方法可以在不同信噪比下实现对不同稀疏度目标的重构.另外,与...