信号相关杂波背景下稳健的恒模序列与接收滤波器设计方法

该文针对信号相关杂波环境下的运动目标检测问题,研究一种稳健的慢时间发射波形和接收滤波器设计方法。首先,基于杂波2阶统计特性不确定时的最坏SINR(the Worst-case SINR,W-SINR),建立非凸恒模约束下高维的发射-接收联合优化模型;然后,提出一种基于序列迭代的优化算法(Iterative Sequential Optimization,ISO)。每步迭代中,该算法将一个高维优化问题转化为多个1维分式规划问题,并通过丁克尔巴赫(Dinkelbach)方法进行求解。最后,仿真实验证明,ISO具有对抗不确定杂波信息的能力,使系统具有更好的适应能力;此外,相比半正定松弛(Semi-Definite Relaxation,SDR)与随机化方法,提出的算法在W-SINR优化值与计算复杂度上均具有明显的优势。

一种基于加权CAZAC序列的OFDM系统同步方法

针对突发分组模式的OFDM传输系统,提出了一种基于加权CAZAC序列的OFDM系统同步方案,在时域实现了符号定时和频偏估计。仿真结果显示定时精确稳定,频偏估计范围大、均方差小,在低信噪比和量化后表现优异,减小了硬件设计的复杂性。

存在大频偏时的时间频率同步方法

传统基于互相关的时间同步方法中的目标函数峰值尖锐,便于捕获准确的时间延迟点,但是其性能易受收发机间频率偏移的影响。将恒模零自相关序列作为训练序列,以互相关方式为基础,提出一种适用于存在大频偏情况下的时间、频率同步方法。在相关峰的搜索过程中,与传统方法相比,该方法不增加额外的算法复杂度。大范围的频偏估计同样是在时域通过滑动互相关搜索完成,其具有良好的估计性能,且性能不受频偏大小的影响。仿真表明,该方法同时适用于AWGN信道和衰落信道。