基于MMSE权重估计的超宽带加权ATR接收机性能分析

根据UWB接收信号的多径区段分布特点,采用分段加权合并的思想和最小均方误差(MMSE)估计理论,提出了一种新的超宽带加权ATR接收机。各区段有不同权重,对多径分量分布密集区段给予更大的权重,权重系数由MMSE估计得出,从而大大降低了噪声乘积项对接收性能的影响。经过理论分析和IEEE CM3多径信道仿真,结果表明该接收机的误码率性能优于一般ATR接收机。

迭代异方差估计及其在多传感器数据融合中的应用

本文提出一种适应任意噪声分布的迭代渐近无偏估计异方差的方法,它能对多个不同测量噪声的方差进行估计.不同于传统的异方差估计算法,本文提出的迭代异方差估计,可在不损失估计精度和减少运算量的前提下,对多个不同的测量噪声方差进行捕获和跟踪.在多传感器数据融合中的应用结果表明:本文提出的方法具有估计稳定性好、运算简单和具有较强的鲁棒性等优点,仿真和实验的结果均证明了提出方法的有效性和可行性.

改进的最小均方误差语音增强算法的研究

针对传统最小均方误差谱幅度估计(MMSE-STSA,minimum mean-square error-short time spectral am-plitude)语音增强算法无法有效的跟踪非平稳噪声变化的问题,对一种改进的MMSE-STSA语音增强算法进行了研究和仿真。该算法对背景噪声的估计利用加权噪声估计方法:采用一个非线性函数根据带噪语音信噪比(SNR,signal-to-noise ratio)的变化计算得到相应的加权因子并作用于带噪语音信号,对加权的带噪语音求平均得到估计的背景噪声。算法中的谱增益修正,还可以抑制低信噪比时的残留噪声以及避免对带噪语音的过抵消。实验结果表明,该方法能很好的跟踪非平稳噪声的变化,不仅在增强性能上有很好的效果,同时降低了语音的失真。