基于时域平滑循环周期图的直扩信号载频估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的特点,将其建立为循环平稳模型。利用循环谱分析的方法估计了低信噪比下DS-SS信号的载波频率。利用时域平滑循环周期图估计了循环谱密度函数,在循环谱密度函数的数字实现过程中,研究了有限采集数据条件下数据截短点数对循环谱的时域平滑周期图估计性能的影响,分析了经过时域平滑后的DS-SS信号载频估计精度。最后,仿真实验验证了算法的有效性。

循环谱时域平滑循环周期图法估计性能分析

针对有限数据条件下循环谱时域平滑循环周期图法的估计性能,首先推导了平滑前后的估计方差表达式,然后从平滑后的分辨率、可靠性、方差、计算量等几个方面,分析了时域平滑循环周期图法的估计性能,最后分析了不同窗函数对在估计过程中出现的循环谱泄露的抑制能力,得出了时域平滑是渐进一致估计以及在有限数据条件下存在最佳数据截短点数和窗函数的结论。仿真实验验证了结论的正确性。

基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法

由脑磁时序信号重建脑内时序神经信号时,除了要保证重建信号位置和强度的准确性,还要避免重建源信号在时域上瞬变.针对这一问题,提出了一种基于时域平滑约束的脑磁时序信号逆问题求解方法.该方法不同于传统最小范数估计算法(Minimum Norm Estimate,MNE),通过引入时域平滑正则算子构造双参数混合正则化,根据广义交叉验证(Generalized Cross-Validation,GCV)原则选取双正则化参数后,根据单正则项的解在源信号中的权重将其进行线性组合估算出源信号.仿真数据实验表明,本文方法比传统MNE方法的总体均方误差小,且各时刻均方误差基本稳定在同一水平;同时本文方法重建的源信号与仿真源信号变化趋势基本一致.真实数据实验发现,本文方法重建结果的曲率变化率为0.0640,而传统MNE方法重建结果的曲率变化率为0.1646.实验结果证明本文方法能重建出空域准确且时域平滑的脑内神经信号.

基于时域平滑FFT累加算法的循环谱实现方法

当无人机处在任务路径末端,或者受到电波传输环境和电磁干扰的影响,数据链接收端信号将变为低信噪比信号,用于载波提取的锁相环性能严重下降或失锁。因此,为了保证无人机顺利完成预定任务,低信噪比信号的载波恢复成为无人机数据链的关键技术之一。本文从循环谱的基本概念出发,研究并给出了BPSK调制信号的循环谱密度函数。重点介绍了基于时域平滑FFT累加算法的循环谱计算机仿真实现方法,并利用该方法,验证了在信噪比为-10dB条件下,循环谱依旧可以准确的对信号的载波频率进行估计。

基于时域数据块平滑的多径信号DOA估计算法

针对低空环境下多径信号DOA估计问题,提出了一种时域数据块平滑(TDBS)的多径信号DOA估计算法。该算法基于多径信号的衰落特性,采用数据块平滑的方法,减小了时域数据平滑(TS)算法解相干处理的运算量,不存在阵列孔径损失,不受阵列结构限制;另外,当信源的运动速度达到一定程度时,TDBS算法的统计性能要优于空间平滑算法。计算机仿真结果证明了TDBS算法理论的正确性和有效性。

基于循环谱的MPSK信号盲检测

针对MPSK信号在低信噪比、非合作条件下存在检测概率低的问题,提出了基于循环谱分析器的检测方法。方法根据MPSK信号循环平稳特性,通过在频率和循环频率双频率平面内的循环谱峰值特征搜索完成检测,不需要知道信号的编码序列、载频、码元宽度等先验参数,采用时域平滑实现循环谱估计,减小了计算量。仿真结果表明方法对MPSK信号具有较高的检测概率,而且证明数据长度的增加能够显著提高检测性能。

波束-多普勒酉ESPRIT多目标DOA估计

高分辨波达方向(DOA)估计是地基/空基预警雷达实现主波束内多目标精细跟踪需要解决的关键问题。针对上述问题,该文提出一种波束-多普勒酉ESPRIT多目标DOA估计算法。该方法首先通过时域平滑技术构造多个快拍。然后采用中心共轭对称傅里叶变换矩阵将数据变换至波束-多普勒域,同时保留旋转不变结构。最后采用实值ESPRIT算法估计目标的DOA。所提方法充分利用了信号的时域信息来改善空域参数估计性能,同时具有较低的计算复杂度。实验结果证明了所提方法的有效性。

一种反演地下介质参数的新算法

在探地雷达实际工程应用中,介质参数(主要是介电常数)是使用者正确定位地下目标深度或介质层厚度所必需的数据。该文提出一种基于MUSIC谱估计的地下介质参数反演算法,该算法通过对LFMCWGPR回波信号的时延和幅度估计,计算出精确的介质参数并进一步得到正确的地下介质结构。仿真结果表明:该文提出的反演算法在反演精确度上远远优于传统的电磁反演算法。

基于音素及其特征参数的维吾尔语音合成技术

首先建立了由维吾尔语中的单音素、双音素所构成的小规模语音语料库,设计了相应的拼接单元挑选算法,利用参数调整算法对拼接单元语音信号的时长、基频和短时能量等特征参数进行调整,并利用时域平滑算法对拼接点处的语音参数进行调整,从而进一步提高了合成语音的自然度。用C Sharp编程语言实现了上述算法,试验结果表明研究思路和技术方案的可行性。该系统具有语料库小,合成语音的可懂度和自然度较高等优势。

基于循环谱理论的弱信号检测及载频估计

弱信号检测及载频等参数估计对于军用电子对抗以及民用频谱监管都具有重要的意义.由于无线通信环境的复杂性和不可预知,在低信噪比条件下,传统载频估计方法都难以实现预期效果.基于循环谱理论,根据常见通信信号与平稳噪声具有不同的谱相关特性,建立循环平稳模型,利用循环谱分析的方法估计了低信噪比条件下BPSK的载波频率.在有限数据条件下,分析了窗函数对时域平滑周期图法估计性能的影响,从而选取合适的数据分段长度,选用更加适合的窗函数,分析经过时域平滑后的BPSK信号载频估计精度.最后仿真实验实现了时域平滑FFT累加算法在低信噪比条件下对BPSK信号的载波频率准确估计,验证了算法的有效性.

多变量时间序列中基于克罗内克压缩感知的缺失数据预测算法

针对现有算法在预测多变量时间序列中的缺失数据时不适用或只适用于缺失数据较少的情况,该文提出一种基于克罗内克压缩感知的缺失数据预测算法。首先,利用多变量时间序列的时域平滑特性和序列之间的潜在相关性从时空两个方面设计了稀疏表示基,从而将缺失数据预测问题建模成稀疏向量恢复问题。模型求解部分,根据缺失数据的位置特点设计了适合当前应用场景且与稀疏表示基相关性低的观测矩阵。接着,从稀疏表示向量是否足够稀疏和感知矩阵是否满足有限等距特性两个方面验证了模型的性能。最后,仿真结果表明,所提算法在数据缺失严重的情况下具有良好的性能。

基于多径信号衰落特性的快速DOA估计算法

针对低空测向,提出了一种基于多径衰落特性的快速波达方向估计算法。先给出了一种新的基于时域数据块平滑(TDBS)解相干方法,无阵列孔径损失,对阵列结构无要求,再分步分辨相干和非相干信源,用少数阵元进行迭代解相干处理,降低了算法的运算量,可分辨更多信源。算法无需特征值分解,有较强的实时性。仿真结果表明算法理论正确且有效。