基于DA算法的FIR滤波器硬件实现

高速 FIR滤波器是数字接收机中中频处理的关键组成部分 ,传统的基于通用 DSP的实现方法往往满足不了要求 ,而基于 FPGA的硬件设计在速度上有很大的优势。因此 ,研究了采用 DA算法的 FIR硬件设计 ,分析了如何在逻辑资源占用和处理速度上进一步提高性能 ,并以 1 6抽头 8bits FIR滤波器为例在XCS0 5的 FPGA芯片中进行了实现。

FPGA技术在软件无线电中的应用

本文首先建立了单信道的软件无线电数学模型 ,分析比较了FPGA、ASIC以及DSP设计方式的优缺点 ,并深入研究了FPGA技术在软件无线电中的应用。

OFDM系统基于自适应定阶的MMSE信道估计

MMSE估计是OFDM系统中常用的信道估计算法。针对MMSE信道估计的失配问题,该文提出了一种基于自适应定阶的MMSE估计算法。该算法通过对信道最大多径时延的估计,自适应地调整信道自相关函数的产生,获得接近匹配时的MMSE估计效果。

一种基于滑动DFT算法的FM静噪检测器

静噪是FM接收机中的重要组成部分,本文比较了FM接收机中常用的静噪方法,重点分析了在FM数字化接收机中静噪功能的实现,提出了一种采用滑动DFT算法的导频静噪检测算法,并对其性能进行了分析。仿真结果表明,该算法具有静噪可靠性高、运算复杂度低等优点。

软件无线电中调频波形的正交解调

为了满足软件无线电电台中通用波形库的设计要求,研究了软件无线电中FM波形的数字化解调,分析了用坐标旋转数字计算机(CORD IC)算法,计算FM基带解析信号相位的过程。给出了FM正交解调结构,即在统一的中频数字化硬件平台上,与单边带、调幅等波形一起在基带完成正交解调。在此基础上,提出了一种采用相位校正的差分鉴频方法,并针对DSP实现形式对CORD IC算法进行了改进。该算法与传统的非相干解调方式相比,在灵活性和可靠性方面有了较大的增强。

软件无线电数字中频处理的优化设计

软件无线电是目前通信领域研究的热点,其关键技术之一数字中频技术是多速率信号处理理论的典型应用。本文研究了窄带信号条件下,高倍抽取的数字下变频设计,重点分析了基于CIC滤波器和HB滤波器的多级抽取算法。经比较,该设计比单级多相抽取设计节省98.8％的资源,完全可在单片FPGA内实现,而且,滤波性能优于设计指标要求。

16QAM-OFDM系统的迭代信道估计

传统的OFDM信道估计器和译码器分开进行,信道估计的可靠性不高。针对16QAM高效调制的OFDM系统,提出了一种基于Turbo译码的迭代信道估计方案。在迭代过程中利用译码器产生的可靠信息来改善信道估计的精度;同时推导了16QAM软去映射、校验比特译码和符号重构算法的数学过程。为了防止由于译码器判决不准造成的误差传播,提出了一种基于门限控制的迭代估计算法。仿真结果表明,该算法可有效改善系统的整体性能。

WSSUS时变多径信道的统计特性与仿真

广义平稳非相关散射 WSSUS( Wide- Sense Stationary- Uncorrelated Scattering)信道模型是移动通信中时变多径信道的常用模型 ,其二阶统计特性可由散射函数 Ps( v,τ)完全确定。证明了 WSSUS信道概率密度函数与散射函数之间的正比关系 ,并用蒙特卡洛 ( Monte Carlo)仿真法对典型城市地区和恶劣城市地区两种信道进行了仿真 ,结果表明 ,WSSUS信道模型与实际信道情况非常吻合。

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。

短波信道下的信号调制方式识别

针对短波信道条件下的通信信号调制识别问题,提取了以信号功率谱的各种特征为主要特征参数,使用判决树分类器,对基于W atterson信道模型下的九类常用短波信号进行调制识别。仿真结果表明,所选取的特征参数具有很好的稳健性,在中等短波信道且在低信噪比条件下有较高的正确识别率,且方法简单便于工程实现。

用于最大似然2-DOA估计的裂变粒子群算法

最大似然2-DOA估计是一种抗干扰能力强、精确度高的测向算法。对其目标函数求解时容易收敛到局部最优解,最终影响最大似然2-DOA估计的性能。考虑到粒子群(PSO)算法具有全局化寻优能力及计算量巨大的特点,本文提出了一种裂变粒子群(FPSO)算法,在保证全局化寻优能力的同时大大降低计算量。但当2-DOA估计环境恶劣时FPSO算法仍然需要较大的迭代次数才能达到一定的2-DOA估计精度。为了进一步降低计算量,提出了改进的FPSO算法。其采用AP算法初始化全局最优粒子,精确了初始化精度从而降低精确2-DOA估计所需的迭代次数。仿真证明,FP-SO算法和改进的FPSO算法能够分别在AWGN信道和短波信道下以较低的计算量实现精确的2-DOA估计,其均方根误差逼近其CRB。

高分辨率DDS的FPGA设计

直接数字频率合成器 DDS在数字通信系统中的地位是非常重要的 ,其应用包括上下变频、调制解调、软件无线电等。DDS的优点是具有极高的分辨率、频率转换速率快、相位噪声低等 ;缺点是杂散度抑制比性能差 ,很难做到 - 65 d B。 DDS的实现一般采用查表法 ,且相位累加器地址到表询地址的映射采用量化方案。又利用 FPGA,采用线性插值查表法对 DDS进行了实现。该方案利用了相位累加器的所有有效位 ,使DDS的性能得到提高 ,杂散度抑制比达到了 - 70 d B。同时具有硬件资源占用少、设计灵活等优点。

基于信道质量优化的动态频谱抗干扰

提出一种基于信道质量优化的动态频谱抗干扰技术。通过对信道历史相关参数的估计,建立信道质量优化准则,而后按照准则进行频谱感知和频谱预测,并将两者频谱决策结果进行融合,当频谱决策结果为空闲(即无干扰或者信道空闲)时,用户可动态地接入该信道进行数据传输。通过仿真表明,在相同呼叫次数的情况下,可成功动态地躲避对方的干扰,加快通信链路成功建立平均时间。

基于神经网络的自适应预失真技术研究

由于放大器固有的非线性特性,通信时会产生带内失真和临道干扰等问题,会对通信系统性能造成严重影响。为了克服放大器非线性特性,需要进行线性化处理。首先对功率放大器的非线性失真进行数学分析,简单介绍预失真技术的基本原理;其次在简单介绍神经网络的基础上提出一种简单的单入单出式神经网络自适应数字基带预失真技术。该技术能很好地改善三阶互调和五阶互调分量,且与一般多项式拟合预失真技术相比,在收敛速度和硬件实现难易程度上都有一定的优势。最后以双音信号为例进行了Matlab仿真。仿真结果印证了该技术的优势。

线性卷积与循环卷积的教学研究

本文针对"数字信号处理"课程中线性卷积与循环卷积存在的教学难题,从两种卷积的物理概念入手,讨论了其运算规则和等价条件,提出了一种利用线性卷积快速计算循环卷积的简便方法,最后通过Matlab仿真对该计算方法进行了验证。

改进的非相干信号子空间宽带测向算法

研究了非相干信号子空间高分辨率宽带测向算法(ISM),提出了基于最大功率进行频点选择的改进的ISM算法,即将接收的时域信号经傅里叶变换后,选取代表最高功率的子带的频点来构造频谱密度矩阵,然后将该矩阵应用于窄带测向算法进行测向,提高了测向精度,减小了运算量。计算机仿真表明,新算法比原算法在分辨概率达到100%时的信噪比降低了9.5 dB,并且方差也明显比原算法小。

“数字信号处理”课程中双线性变换法的探讨

本文对"数字信号处理"课程中的双线性变换法进行了深入的研究和分析,首先解释了双线性变换法中频率畸变产生的原因,其次利用Matlab软件仿真了频率预畸与频率不预畸在双线性变换法中对IIR数字滤波器性能的影响,通过这种比较,使学生能更直观地掌握频率畸变和频率预畸在双线性变换法中的作用,为实际的滤波器设计打下良好的基础。本文最后讨论了双线性变换法和脉冲响应不变法的一个不同。

基于USRP平台的宽带频谱感知系统设计与实现

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,也是认知循环的基础。如何高效快速感知频谱环境分布一直是学术界研究的热点问题,尤其是对实际的空中信号进行实时测量是目前频谱感知研究亟待解决的难题。针对以上需求,利用USRP平台和MATLAB信号处理工具设计并实现了一种分布式宽带频谱快速感知系统,系统可支持多种频谱感知算法,通过千兆以太网可在中央处理模块融合感知节点的数据。并对实际的0.4~4.4 GHz无线频谱环境进行了初步测量,该系统能够及时发现频谱空穴和目标信号的存在,能够将感知结果上传给中央处理模块进行分析和存储,具有应用推广价值。

基于重排Gabor谱方法的跳频信号参数估计

对接收到的跳频信号进行时频分析是跳频信号参数估计的重要步骤。利用重排方法对信号的时频谱图进行重排,有效地抑制了交叉干扰项,提高了信号的时频聚集性并且改善了信号时频谱图的可读性。对跳频信号的Gabor谱进行重排,能够在低信噪比条件下估计出跳频信号的跳频周期、跳变时刻和跳频频率等参数。仿真结果表明,与Gabor谱方法比较,采用重排Gabor谱方法对跳频信号进行分析,提高了跳频信号的跳频周期和跳变时刻估计的准确性。

基于观测矩阵优化的自适应压缩宽带频谱感知

压缩采样(CS,又称压缩感知)技术的出现为频谱感知在更宽的频谱范围探测稀疏信号带来了革命性的契机。这里将观测矩阵优化与压缩采样自适应过程相结合,提出了一种优化的自适应压缩宽带频谱感知算法。此外,还引入交叉验证理论,从而保证了信号采样阶段的自动终止,以防止浪费硬件资源。理论分析和实验仿真表明,相比于传统自适应压缩感知方法,所提算法能够在较低信号采样率的情况下获得满意的信号恢复精度。