针对循环频率误差的稳健CAB算法

当循环频率估计存在误差时,循环自适应波束形成算法的性能会显著下降。针对这一不足,本文提出了对循环频率误差稳健的循环自适应波束形成算法。仿真实验表明,当存在循环频率误差时,本文提出的算法性能接近没有循环频率误差时循环自适应波束形成算法的性能。

存在循环频率误差时的盲自适应波束形成

绝大多数通信信号都具有循环平稳特性 ,利用信号的循环平稳特性可以进行真正的盲自适应波束形成 ,例如CAB类算法以及基于特征空间的盲波束形成算法〔3〕。但当循环频率存在误差时 ,上述算法的性能将急剧下降。本文提出一种改进算法 ,在估计循环相关矩阵时引入遗忘因子可以大大降低算法对循环频率误差的敏感性 。

频率偏移和符号定时误差的盲估计方法

提出一种适合于频率选择性多径衰落信道的频率偏移和符号定时误差的盲估计方法,该方法主要利用由过采样接收信号所引入的二阶循环平稳特性。通过理论分析,建立了接收信号的循环自相关函数与频率偏移和定时误差之间的关系,在此基础上,导出了频率偏移和定时误差的盲估计算法。本文算法的主要特点是不需要训练序列,而且不依赖于信道衰落和加性噪声的分布特性(时间相关或无关,高斯或非高斯),特别是它适用于信号星座图为圆形分布或非圆形分布的线性调制信号。通过M on te C arlo仿真实验,在各种不同的条件下对本文提出的盲估计算法的性能进行比较,表明了它的有效性。

CFE条件下基于循环维纳滤波的单通道分离算法

在航天测控数传(C&T)信号中,频谱混叠的现象非常普遍,因此对频谱严重混叠的信号进行单通道盲分离成为信号处理领域中研究的热点和难点。基于线性-共轭-线性频移(LCL-FRESH)滤波的基本概念,考虑到在实际非合作通信应用中基于循环平稳的LCL-FRESH滤波依赖于较高的循环频率精度,然而循环频率误差(CFE)总是无可避免,提出了一种改进的CFE校正算法,简单分析了误差条件下滤波器性能下降的原因。仿真表明,所研究的算法可以有效分离存在CFE下时频重叠的数传通信信号。

一种基于循环前缀的频率估计算法的改进算法

当前,最大似然算法是非数据辅助性算法的典型代表。根据算法内容,由计算模型进行了数学的推导和并且利用MATLAB仿真软件,进行了仿真并通过仿真曲线的分析,找出了影响该算法性能的因素。针对最大似然估计算法在SNR较小、循环前缀较小时,符号定时估计差的缺点,提出了一种新的改进算法即利用新的测度函数来进行定时同步估计和频率偏移估计,进而提高了符号定时估计和频率偏移估计在低循环前缀条件下的稳定性和效果。

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。

CFE下FRESH滤波器性能分析及CFE校正

频移(FRESH)滤波器的研究通常都基于接收机准确知道信号或干扰循环频率(CF)的假设,但在FRESH滤波器的实际应用环境中,循环频率误差(CFE)往往不可避免地存在。该文基于FRESH滤波器抑制DSSS/BPSK系统窄带干扰的模型,分析了CFE对FRESH滤波器抽头系数、估计误差和系统误码性能的影响,提出了一种改进的CFE校正算法。理论分析与数值仿真的结果表明,FRESH滤波器的性能对CFE十分敏感,该文提出的算法能有效地校正CFE,使FRESH滤波器在CFE下仍能保持稳健而优良的性能。

CAB盲自适应波束形成性能分析及改进算法

分析 CAB盲自适应波束形成算法中有限采样数据导致的 sinc窗循环泄漏效应及其在循环频率误差存在时的性能 .提出一种改进的 CAB算法——遗忘因子 CAB算法 (F-CAB) ,该算法无需对循环频率进行估计 .理论分析表明 ,在 F- CAB算法中估计循环相关矩阵时引入遗忘因子可以大大降低算法对循环频率误差的敏感性 .由仿真结果可知 ,在循环频率误差比较小的情况下 ,F- CAB算法具有良好的性能 .

盲频移滤波器信号提取的改进算法

利用循环平稳特性可以进行信号提取,频移滤波器对循环频率误差较为敏感。分析了循环频率误差导致频移滤波器恶化的原因,针对存在循环频率误差时频移滤过波器性能急剧下降的缺点,采用遗忘因子法对频移滤波器进行改善。理论分析表明,引入遗忘因子可以消除采样有限时间窗谱函数的零点,从而大大降低了频移滤波器对循环频率误差的敏感性。该算法无需对循环频率进行估计,计算量小、易于实现,仿真实验证明了该算法是有效的和可行的。

遗忘因子法改善盲自适应波束形成性能

绝大多数通信信号都具有循环平稳特性,利用信号的循环平稳特性可以进行真正的盲自适应波束形成,CAB类算法就是其中的一种,它的运算量较小,但鲁棒性不够强。文献中提到一种基于特征空间的盲波束形成算法,该算法将估计的导向矢量约束在信号子空间,提高了算法的收敛速度和鲁棒性。但当循环频率存在误差时,上述算法的性能将急剧下降。本文提出一种改进算法,在估计循环相关矩阵时引入遗忘因子可以大大降低算法对循环频率误差的敏感性,计算机仿真验证了理论分析的正确性。