一种基于语音和噪声统计信息改进相位估计的语音增强算法

为改善低信噪比环境下语音的质量,论文提出了一种改进相位估计的语音增强算法。算法首先根据语音和噪声频谱的统计模型的对称性得到用先验信噪比倒数形式表示的噪声频谱估计值,然后通过分析低信噪比条件下(0dB)相位估计对于幅度估计的重要性,利用噪声频谱估计值估计每一个频点的相位修正值,并给出了一种优化的先验信噪比估计算法,得到一种新的语音增强算法。由仿真实验给出的客观测试和非正式听音测试表明:该算法处理后取得了较好的效果,在抑制低信噪比语音增强所产生的音乐噪声的前提下,相比未改进相位估计的算法处理后的信号,语音失真度更小,语音质量有明显提高。

一种基于高阶统计信息的信噪比估计改进算法

针对多进制正交幅度调制(Multiple quadrature amplitude modulation,MQAM)信号在低信噪比条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于综合利用高阶统计信息的信噪比估计改进算法。根据所选高阶统计量最高阶数的不同,建立了3种信噪比与多种高阶统计量运算式之间的线性关系,利用全回归线性分析方法将3种线性关系转化为3种全回归模型,并求解模型系数。该算法充分利用了多种高阶统计量的有用信息,提高了信噪比估计精度。MQAM的仿真结果表明:在低信噪比条件下,该算法减小了信噪比估计误差,其估计性能明显优于传统的其他算法,且3种模型估计性能依次增加,可依据不同的信噪比要求对3种模型进行选取。

M_2M_4信噪比估计算法的统计性能分析

针对雷达信号处理中信噪比估计的性能评价问题,研究了常用的二阶、四阶矩(M2M4)方法的统计性能。文中借助一阶泰勒近似,推导了该算法的均方根误差的近似闭合解,给出了其信噪比、观测数据长度的近似关系。计算机仿真结果表明,文中给出的近似公式计算结果针对常规信号、线性调频信号,在一定信噪比范围与仿真结果是吻合的。

二阶和四阶矩信噪比估计法研究

对于二阶和四阶矩信噪比估计法在实信道和复信道中的应用进行了研究,并对该算法应用于AWGN信道中的性能进行仿真分析,结果表明当数据观察长度在2000以上时,在实际信噪比为[-5,25]dB内,该算法可以控制估计标准差在0.2dB内.

基于统计矩的盲信噪比估计算法性能分析

在无线通信中许多算法都需要估计信噪比以获取最优性能。文中研究了非数据辅助的PSK和QAM信号在AWGN信道中的信噪比估计。提出了两种基于统计矩的信噪比估计方法,对于QAM信号而言,高于四阶的统计矩具有更好的估计性能,并且推导了两个高阶统计矩的估计方法。计算机仿真结果表明,文中提出的算法为信噪比估计中统计矩的选择提供了有效的途径,估计性能优于二阶、四阶矩方法等基于统计量的盲信噪比估计方法。

常规数字通信信号信噪比估计综述

通信信号的信噪比值是反映其质量信息的一个重要指标,很多先进的通信信号处理方法都需要信噪比信息支持。本文由估计信号模型的差异,对常规数字通信信号(主要是MPSK和MQAM信号)的信噪比估计问题进行了综合描述与分类,并对所描述的两类信噪比估计问题的一致性进行了分析。本文还针对各类算法分别分析了当前的研究进展以及存在的主要研究障碍。最后根据前面综合分析的结果,总结了未来信噪比估计的重点研究方向和并给出了较为详细的解决思路。

基于四阶统计2-D切片的直扩信号多参数估计

基于四阶累积量2-D切片,提出了一种低信噪比环境直扩信号的参数估计方法。该方法可同时估计直扩信号的载波频率和扩频码周期,且还具有较强的抑制噪声的能力。计算机仿真实验验证了其有效性。

基于噪声水平自适应估计的往复压缩机振动信号局部投影降噪方法

局部投影降噪算法在其应用过程中,邻域的选择对降噪效果有较大影响。提出了改进算法以解决传统算法中邻域难以选取的问题。该方法利用小波包分解技术,依据频带能量的差异将原始信号分解为噪声频带和系统信号频带,将噪声频带能量占原始信号能量的比值估计为噪声水平。在一定程度内逐步增加分解层数,直至该噪声水平收敛。根据收敛时的噪声水平估计相空间中相点的邻域半径,此外利用该噪声水平可实现对原始信号的盲信噪比估计。对含噪的Lorenz和Rossler序列进行数值仿真,结果表明该方法的降噪效果优于一些传统方法和基于定量递归分析的局部投影降噪算法。对实测往复压缩机振动信号的降噪研究,进一步表明了该方法的有效性。

信噪比估计算法研究

信噪比是现代无线通信系统中的重要参数之一,人们对信噪比估计技术进行了大量的研究。根据所采用的信号处理技术不同,分最大似然、谱分析和基于统计量等3类基本的信噪比估计方法,并给出了典型估计方法的比较和计算机仿真,得到了一些较为直观的结论。最大似然方法精度高,但需要周期地发送训练序列;谱分析方法实现简单,但估计精度有限;基于统计量的方法需要较大的数据量才能实现信噪比的精确估计。

基于TD-LTE系统的新型信噪比估计算法

针对TD-LTE系统频域映射时域加噪的特性,采用频域分离噪声的方法进行信噪比(SNR)估计,并将经典的盲估计二阶四阶矩(M2M4)算法推广到适合TD-LTE系统中,最后在AWGN和EPA信道模型下进行仿真。结果表明,推广的M2M4算法可以应用于TD-LTE系统AWGN信道,频域去噪算法不仅能够准确地估计SNR,而且可以适用于不同信道环境。该实现方法已应用于LTE-TDD无线综合测试仪表的开发中。

一种新的QAM信号信噪比估计算法

针对现有QAM信号信噪比估计算法在平坦衰落信道下,估计精度不高、复杂度高、计算量大的问题,提出了一种简单、实用的新算法。该算法计算了采样信号的二阶、四阶矩,对不同阶的QAM信号建立起各自信噪比与高阶矩之间的线性关系,并利用最小二乘算法拟合出关系式中的各系数。分析了算法的复杂度,并提出了基于低复杂度下的改进算法。经仿真验证,该算法估计精度较高,实现简单,改进后的算法复杂度明显降低,性能依旧保持较好。

多进制相移键控信号信噪比估计方法

信噪比(SNR)估计是信道估计的重要组成部分,很多先进通信系统和信号处理方法都将信噪比作为先验信息,因此对信噪比估计方法的研究尤为重要。基于多进制相移键控(MPSK)信号模型,对最大似然类、矩估计类和空间分解类算法进行了性能分析和仿真。在一定条件下,上述算法的估计偏差在[0,20]d B区间内均小于1 d B,其中最大似然类算法估计精确度最高,但易受解调误码率影响;矩估计类算法在低信噪比时性能较好,高信噪比时易受算法自噪声影响;空间分解类算法适应性最强,但实时性较差。通过对上述算法一致性和差异性分析,总结了信噪比估计的研究进展和主要问题,明确了复杂调制信号宽范围信噪比估计和空间分解方法的研究方向,为后续研究提供了解决思路和改进措施。

基于信号高阶统计矩分析的信噪比盲评估算法

正确地进行信噪比(SNR)评估是CDMA系统进行有效通信的基础,也是某些算法实施的基础,如功率控制、多径搜索与跟踪等。传统的方式中,往往以接收到的信号幅度(信号+噪声)的大小来判断接收信号质量,这在SNR较大的情况下是可行的,但在小信噪比条件下,由于噪声干扰严重,接收信号幅度的大小,不能反映接收信号质量水平。只有接收信号SNR的大小,才能反映接收信号的实际质量。本文提出了一种基于信号高阶统计矩分析的SNR盲评估算法,计算机仿真结果表明,该算法较其他算法有更好的适应性。

基于信噪比估计和盒维数的调制信号识别

针对数字调相和调频识别问题,提出采用调制信号绝对值的瞬时幅度的盒维数作为多进制数字相位调制(MPSK)和多进制数字频率调制(MFSK)信号类间识别的特征参数,并采用拟合曲线作为判决门限,该方法在保持具有较少的特征参数的同时还增强了对噪声的鲁棒性.在调制信号的类内识别中,分别采用MPSK信号的瞬时相位的盒维数和MFSK信号的瞬时频率的盒维数作为特征参数.仿真结果表明,在信噪比为5dB时,对信号进行完全识别的正确率可以达到90%以上,从而证明了该方法的有效可行性.

一种新的MPSK信号信噪比估计算法

针对现有PSK信号信噪比估计算法估计精度不高,估计范围小的问题,在高阶统计量的基础上,使用全回归线性分析方法,得到了一种新的MPSK信噪比估计算法。新算法首先建立信噪比与统计量之间的线性关系,再利用全回归方法拟合出各线性系数。经仿真表明:该算法综合使用各阶统计量信息,扩大了现有信噪比估计算法的估计范围,并使得低信噪比估计性能明显优于其它算法。

BPSK信号信噪比估计方法的分析与仿真

文章研究了AWGN信道下BPSK信号的信噪比估计问题,在同一系统模型中对最大似然估计、二阶矩四阶矩法、分割符号矩法和最小均方误差法等4种估计算法进行比较,并分析了4种算法的实现复杂度。通过分析和仿真表明在高信噪比时,4种算法均能达到很好的性能,而在低信噪比特别是小于-5dB时估计有较大的偏差。

MSK信号信噪比估计的研究

针对MSK调制信号,分别研究了二阶距四阶距和基于同步头相关的信噪比估计方法,对两种方法的估计均方误差性能进行了仿真,并与克拉美-罗下界作对比,获得了两种方法的估计性能特点,最后根据两种方法的特点,给出了各自的适用范围。

频谱监测设备中的数字信号盲信噪比估计研究

目前,频谱监测设备中普遍提供数字信号解调功能,可给出数字信号的眼图、星座图和比特流。通信中数字信号解调的性能,一般是指在一定信噪比下的解调误码率。信噪比是通信信号的关键参数,它是通信质量的衡量指标之一。因此,研究数字信号的盲信噪比估计具有应用价值。本文研究基于频谱监测设备采集的数字信号基带I、Q数据,比较两种盲信噪比估计算法的性能,希望能给无线电监测技术人员提供参考。

卫星通信系统中信噪比估计的相关算法

在卫星通信系统中,为更充分合理的利用卫星通信链路,需根据链路环境自动进行扩频编码调制方式的选择与调整,而信噪比是卫星通信链路信道质量信息最直观最实时的体现。信噪比估计在自适应扩频调制编码方式选择环节中具有十分重要的作用,因此,研究不同调制编码方式下的信噪比估计十分有必要性。文章针对调制信号包络的特点,以恒包络调制 MPSK 信号和非恒包络调制 APSK 信号为例,分别研究了基于信号高阶统计量的二阶距四阶距信噪比估计算法及其改进算法以及基于星座点划分的信噪比估计算法。另外,在此基础上,结合链路传输帧结构特征,还研究了基于导频等训练序列相关的信噪比估计算法。通过对上述各算法进行MABLAB 仿真与建模分析,结合其均方误差性曲线,给出了各算法的应用场景。

基于一阶统计矩的数字通信信号调制方式的自动识别

数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都具有十分重要的意义。为了能自动识别MASK、MF-SK、MPSK和MQAM四类信号,本文基于截获信号的一阶统计矩,提出七个特征参数,它们均可利用常规信号处理技术得到,与基于二阶或高阶矩的其它特征参数相比,这些参数提取过程具有计算量小、提取方便的优点。给出四类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以判决理论为基础,不要求实现码元同步。仿真结果证明,在信噪比≥7dB时,识别算法的平均识别成功率>97%,性能明显优于同类算法,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。