基于循环累积量的QAM信号载波相位估计算法

利用通信信号的循环平稳特性,在循环累积量域内提出了一种基于高阶循环累积量的载波相位估计算法,该算法通过提取观测样本的循环累积量特征并对其进行归一化,有效消除了信号能量、时延和成形脉冲参数对算法性能的影响。理论分析和仿真结果均证明了算法的正确性和有效性。     

基于小波变换的MFSK信号盲解调算法

针对无先验信息的MFSK(M-ary frequency shift keying)信号提出了一种基于小波变换的盲解调算法。该算法基于morlet小波脊线值与MFSK信号符号之间的对应关系,研究了小波脊线提取、符号率估计、符号同步、调制进制M识别、调制码估计等算法,实现了盲信号的解调。仿真结果表明:2FSK信号的盲解调性能比理论值恶化不超过0.1 dB;4FSK信号的盲解调性比理论值恶化约1 dB。     

基于相关性的OFDM盲识别与参数估计方法

针对非协作通信领域OFDM信号识别难的问题,提出一种基于信号循环前缀相关性的盲识别和时域参数估计算法。通过对OFDM信号循环自相关函数进行分析,在时域上求出延时自相关运算函数的波形,利用循环前缀的相关波峰的特性,以区别OFDM信号和单载波信号,实现对OFDM信号的盲识别。在此基础上,通过采用多个OFDM信号构造循环前缀相关性的累加函数所形成的波峰完成对符号和循环前缀长度等参数的估计。     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

基于循环频域滤波及Schmidt正交对消的单通道信号分离算法

单通道盲信号分离是信号处理领域中的研究热点和难点.分析了循环频域滤波用于单通道时频重叠信号分离的可行性,提出了基于循环平稳频移滤波器及Schmidt正交对消的信号分离方法.利用频移滤波器提取一个源信号,通过Schmidt正交化法从观测信号中消去已提取的源信号获得另一个源信号.仿真表明,本文算法可有效分离时频重叠的雷达通信信号,相比时域维纳滤波,分离性能提高了10dB以上.     

基于时频滤波与EMD分解的单通道发动机振动信号盲源分离

由于传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳及相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但在实际应用中,这些条件不易满足．针对发动机振动信号,提出一种基于时频滤波与EMD分解的单通道信号盲源分离方法,消除非平稳噪声的干扰,将通过EMD分解得到的本征模态分量作为虚拟的观测信号,并利用FastICA算法实现信号盲源分离．     

一种循环平稳声场的声源识别定位方法

传统的近场声全息技术在全息面声场预处理时,采用功率谱分析将声场简化为稳定的平稳声场,而旋转或往复机械的辐射声场为循环平稳声场,采用这种简化方法得到的分析结果并不能准确反映声场的特性。鉴此,对此类声场采用循环平稳信号处理方式进行了预处理,并选择循环谱密度作为重要参数进行全息重建,然后通过循环谱密度组合切片的分析方法提取信号特征频率。仿真及实验结果表明:提出的方法可准确分析循环平稳信号的周期特性,并对循环平稳声源进行准确的识别定位。     

一种新的二次雷达信号盲分离算法

针对应答脉冲信号的混扰现象影响二次雷达询问机解码的问题,提出了一种基于和差单脉冲天线以及二次雷达信号代数性质的二次雷达信号盲分离新算法。该算法通过分析二次雷达信号的ZCM(零/恒模)特性,采用了一种用于二次雷达信号分离的代价函数,进而由代价函数最小值对应的单脉冲比求解得到混合矩阵和分离矩阵,最终实现二次雷达信号的盲分离。仿真结果表明,当信噪比不低于20 d B时,该算法无需任何先验条件可有效分离出二次雷达信号。     

基于最优分离矩阵循环迭代的盲源分离次序调整算法

文章针对盲源分离中输出信号帧与帧之间信号衔接顺序的不确定性问题,提出了最优分离矩阵循环迭代算法,将每帧信号分离时目标函数寻优所得分离矩阵作为下一帧循环的初始化矩阵进行迭代来分离信号。理论分析与计算机仿真表明:该算法能有效解决盲分离中信号次序的不确定性问题,具有较强的实际应用价值。