短波突发通信中的DFT频偏估计算法

针对短波突发通信中的频偏估计问题,结合信号传输的时限性以及低信噪比的信道特点,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频偏估计算法。该方法首先利用非补零的DFT获取粗估计结果;精估计通过结合迭代与插值逐步缩小搜索区间来获取估计结果,并在迭代中引入误差补偿以修正低信噪比条件下的插值误差。与现有DFT类算法相比,该算法在粗估计中采用非补零DFT减小了计算复杂度,在精估计中迭代插值提高了搜索精度。仿真结果表明:在低信噪比条件下,该频偏估计算法可以逼近Cramer-Rao下界理论线,并有较宽的估计范围。

基于傅里叶系数插值的短波信道迭代频偏估计

针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.

冲击噪声下任意稀疏结构的MMV重构算法

针对现有多测量向量(multiple measurement vectors,MMV)模型稀疏重构算法在冲击噪声背景下存在的鲁棒性不强、适用性不广等问题,本文提出了一种冲击噪声下任意稀疏结构的MMV模型(ASS-MMV)稀疏重构算法。该算法利用Lorentzian范数和矩阵平滑零范数正则化构造稀疏优化目标函数,建立冲击噪声背景下ASS-MMV重构模型;结合固定步长公式和具有充分下降性质的共轭梯度算法,在统一参数框架下并行重构,以提高算法收敛速度和运行效率。仿真结果表明:本文算法能够在冲击噪声背景下高质量的重构任意稀疏结构的MMV信号,对噪声具有一定的鲁棒性,并且收敛速度较快、计算开销更小。

基于自相关系数插值的迭代符号定时同步

在无线数字通信系统中,全数字化接收机以固定的时钟进行采样,容易出现符号采样偏差,需要在接收端进行估计并补偿。针对符号定时估计的问题,提出了一种基于自相关系数插值的迭代符号定时同步算法。该算法分为两个步骤:粗同步与精同步。粗同步先利用零相滤波器或三相滤波器组对接收信号进行匹配滤波,再利用滑动自相关的方法对同步头序列进行相关运算,当超过同步门限时,开始进行同步跟踪对自相关系数进行峰值搜索,以确定精同步搜索区间。精同步直接在搜索区间内进行迭代搜索,迭代过程中需要先根据估计的时延值生成群时延的匹配滤波器以对接收信号进行补偿,再利用最小二乘逼近函数度量,同时,采用高斯插值的方法提高搜索速度以获取精确的估计结果。与传统算法相比,该算法降低了同步搜索过程中的计算复杂度,同时利用迭代搜索易于实现高精度的符号定时同步。仿真结果表明:对于长度为64的同步头序列,在高斯白噪声信道条件下,信噪比–2 dB时,该算法利用两次迭代即可逼近克拉美罗界;在信噪比为10 dB,针对±1/2符号周期内的采样偏差,本文算法的MSE性能均优于升余弦插值、MMSE插值与多相滤波器组算法;在瑞利信道、CCIR中等信道以及CCIR坏信道下也能进行有效的估计,适合无线数字通信系统的信道环境。

基于软判决反馈的猝发通信同步算法

针对无线猝发通信中存在的帧同步与符号定时同步问题,提出了一种适用于衰落信道的基于软判决反馈的同步算法。算法利用滑动时间窗采样得到接收符号序列,其中同步头用来估计衰落和信噪比,重点研究利用未知PSK或QAM数据符号进行软判决来构建新的似然函数,依此进行似然函数计算,当似然函数值超过同步门限时完成信号帧同步,并确定搜索区间进行似然函数峰值搜索,最后对峰值及相邻两个值进行高斯插值以获取更精确的结果。仿真结果表明:在同步头长度为16,帧长度为80时,该算法在未知数据符号为PSK符号时,算法的MSE性能在低信噪比条件下即可超过长度为16的克拉美罗界理论线(CRB(16)),并在高信噪比条件下,逼近CRB(80);在未知数据为QAM调制时,算法性能在低信噪比与高信噪比条件下均优于CRB(16)。

基于信道估计的Turbo均衡算法在数据链中应用

短波战术数据链在现代战争中发挥着重要作用。针对短波时变多径信道特性,提出了一种基于信道估计的Turbo均衡算法。该算法在初次迭代时根据训练序列的自相关特性,采用快速相关信道估计算法估计信道初始状态,并进行基于线性最小均方误差(MMSE)的Turbo均衡;然后利用译码器反馈的软信息,采用最小均方(LMS)迭代信道估计算法优化信道估计值,并进行迭代均衡。仿真结果表明,该算法的误码率性能逼近于假定信道状态已知的Turbo均衡算法,对Turbo均衡在数据链中实际应用具有借鉴意义。

基于数据辅助的短波突发通信无偏信噪比估计

短波通信由于其经济性、灵活性、适应性以及战争中的抗摧毁性在军事通信中广泛应用。信噪比是通信信道的重要衡量指标,直接指导通信策略的制定。针对短波突发通信系统,结合现有信噪比估计算法的研究基础,提出基于非信道估计的无偏信噪比估计算法,并在衰落信道下进行数学推导。最后针对信噪比估计中的精度问题以及估计算法的抗频偏能力,对现有算法及论文算法进行了仿真和比较。仿真结果表明,无偏估计算法的结果有更小的估计偏差和方差。