余弦BOC信号伪相关函数无模糊跟踪方法

二进制偏移载波 (binary offset carrier,BOC) 调制方式实现了频谱分离和频段共享,被应用于全球导航卫星系统中;但由于BOC信号自相关函数的主峰和副峰幅度差异较小,容易引起捕获和跟踪模糊,导致较大的测距误差;余弦相位BOC(Cosine-phased BOC,CosBOC)信号自相关函数形式相对复杂,给其无模糊处理带来了挑战;基于伪相关函数法(pseudo correlation function, PCF)思想,针对CosBOC信号设计本地参考信号的特殊码片波形,与接收信号相关后经过非线性组合可获得单峰无模糊相关函数,消除了跟踪模糊性;仿真结果表明:参数取值合适时该方法的跟踪和抗多径性能均优于同等条件下的BPSK-like方法。     

基于云计算的嵌入式人脸识别系统建构与研究

在捕获北斗信号的过程中,接收机根据预先设定好的信号搜捕策略和门限值来捕获信号。欺骗干扰源通过产生虚假的相关峰和增加噪声基底,可以有效地干扰普通型北斗接收机正常的捕获工作。欺骗信号会增加噪声基底使得真实的卫星信号埋没,同时欺骗信号相关峰可以诱导接收机捕获到欺骗信号。针对欺骗信号检测问题,在分析欺骗信号入侵对接收机噪声基底影响的基础上,提出了在捕获阶段利用信噪比(SNR)检测技术识别欺骗干扰信号的方法,并对其有效性进行了分析。仿真结果表明,采用该方法的接收机具有一定程度的欺骗干扰识别能力,为提高GNSS接收机抗干扰能力提供了有益的参考 。     

浅海多径时延估计的功率谱加权自相关方法

针对浅海近距离时倒谱多径时延峰变弱难以提取的问题,提出了一种功率谱加权自相关多径时延估计方法。该方法采用FFT估计信号功率谱,对功率谱取1-α次幂(0<α<1),再进行IFFT变换,对其实部进行峰值检测获得多径时延估计。根据目标能量通过特性在正横前递增正横后递减的特点,在已检测时延前后一定区间内搜索下一个时延值,实现多径时延的自动提取.理论分析表明,多径时延估计的倒谱法与自相关法都可以看作功率谱加权自相关法的特例.海试数据处理与基于Bellhop射线模型的仿真计算表明,该方法在近距离时多径时延峰比倒谱法更清晰,输出信噪比提高了3~4 dB.采用该方法自动提取的海底反射多径时延用于单个水听器对目标距离的估计,与GPS测量距离基本相符,验证了方法的有效性.      

进场着陆系统多径效应激光模拟的可行性分析

为了研究机场进场着陆系统存在的多径效应问题,利用激光波束赋形容易实现的特点,以电磁系统缩比理论为基础,利用可控的激光发射装置发射强方向性并具有特殊要求宽度和范围的激光扫描信号模拟着陆导航系统角度制导天线的功能,对该方法的可行性从波源相似性、反射点坐标相似性、信号到达时间在时间轴上相似性、障碍物模型对激光的散射特性、相位的非精确相似等5个方面进行了深入分析,并进行实验,实验结果表明缩比环境下激光波束可以模拟出实际机场的多径效应现象,为研究进场着陆导航系统的多径效应问题探索了一条新的途径。     

基于信噪比测量的欺骗干扰检测方法

在捕获北斗信号的过程中,接收机根据预先设定好的信号搜捕策略和门限值来捕获信号;欺骗干扰源通过产生虚假的相关峰和增加噪声基底,可以有效地干扰普通型北斗接收机正常的捕获工作;针对欺骗信号检测问题,在分析欺骗信号入侵对接收机噪声基底影响的基础上,提出了在捕获阶段利用信噪比(SNR)检测技术识别欺骗干扰信号的方法,并对其有效性进行了分析;仿真结果表明,采用该方法的接收机具有一定程度的欺骗干扰识别能力,为提高GNSS接收机抗干扰能力提供了有益的参考 。     

水声信号稀疏重构的高阶累积量波达方向估计

高阶累积量具有高斯噪声抑制和阵元扩展特性,将高阶累积量引入水声信号的方位估计中,提出了离格稀疏贝叶斯学习重构的高阶累积量测向算法。该方法利用高阶累积量对高斯噪声的自然盲性,计算阵列信号四阶累积量来滤除高斯噪声,使阵元在原来的结构上扩展了一倍;并构造出选择矩阵剔除了四阶累积量中的冗余项,能再一次的扩展阵元,得到的新观测模型具有更好的统计性能;最后利用空域稀疏性,推导出四阶累积量下的离格稀疏表示模型,采用贝叶斯学习解算出源信号的最大后验概率,实现了目标方位估计。数值仿真和海试实验数据表明,该方法在相邻声源方位间隔为4°的情况下分辨概率可达到95%以上,在信噪比大于-5 dB时目标方位估计的均方根误差在1°以内,可显著抑制背景噪声干扰,在多声源密集分布条件下也能准确、稳健的对水声目标方位进行估计。      

字典奇异值分解加权压缩感知多径信号参数估计

为提高水声信道多径参数估计的分辨率,提出了一种基于字典奇异值分解的加权压缩感知算法。对于有源声呐,根据发射信号构造字典,对字典进行奇异值分解,利用大特征值对应的特征向量构造信号子空间,然后使用信号子空间对接收信号进行滤波。对滤波结果进行加权压缩感知参数估计,得出最终时延估计结果。仿真实验表明,所提方法能够对水声多径参数进行超分辨估计,适用于任何脉冲信号。湖试处理结果显示,混响背景下该方法也有较好的多径参数估计性能,能够降低接收数据的噪声成分,提高对水声信道的多径时延、个数和幅度的估计精度。      

采用四阶累积量多重矩阵重构的低信噪比相干声源波达方向估计

针对相干声源子空间能量扩散且协方差矩阵欠秩难以有效估计波达方向(DOA)的问题,提出了一种采用高阶矩阵变换的估计方法-四阶累积量多重矩阵重构(FOC-MMR)。该方法首先对阵列声压数据分帧进行短时傅里叶变换,然后对四阶累积量扩展的高阶协方差矩阵进行奇异值分解(SVD)得到高阶噪声特征向量,保证该噪声特征向量与扩展后的高阶阵列流形矢量正交匹配,最终实现相干信号的DOA估计。相干单频矩形脉冲信号仿真结果表明,将FOC-MMR方法应用于均匀线阵(ULA, M=4),在信噪比SNR≥-15 dB时,相干信号(θ₁=-20°和θ₂=20°)的均方根误差保持在1.5°以内;在SNR=10 dB时,可正确分辨的两相干信号方位间隔Δθ可以低至5°。在相干脉冲声源实验中,通过混入SNR=5 dB高斯白噪声,验证了FOC-MMR算法在应用于由多个ULA组成的矩形面阵时,其分辨邻近声源和抑制高斯噪声的能力较高。FOC-MMR算法通过对声压阵列数据扩展得到满秩的高阶协方差矩阵,不仅解决了由信号相干造成的噪声和信号特征向量之间能量扩散的问题,还实现了以较高的测向精度和...     

阵不变量匹配主动声呐目标深度辨识

水面/水下目标深度辨识可以在主动声呐探测过程中快速筛选感兴趣目标。根据目标多径返回信号到达时间与目标深度的关联性,该文提出了基于水平线阵的主动脉冲响应匹配目标深度辨识方法,该方法利用主动信号传播特性结合阵不变量理论提取脉冲响应,并与拷贝声场匹配实现目标深度估计。在校正了目标多径回波的方位变化后,该方法提取的时域特征较为稳定,并且只在时延估计距离处进行深度搜索。通过水平阵收集的宽带实验数据,在连续的多次回波中实现了对水面/水下目标92%的辨识成功率,验证了该方法在浅海环境下的目标深度估计能力。     

二进制偏移载波调制的零相关窗水声同步技术研究

针对线性调频信号同步相关的旁瓣、m序列扩频同步的序列自噪声和二进制相移键控调制信号在主瓣周围一个码片范围内存在较强烈的旁瓣三个问题,提出了一种基于二进制偏移载波(BOC)调制信号的无干扰窗水声同步方式.利用互补序列的非周期自相关函数之和为零的特殊性质,实现了在主瓣周围一个码片范围外,零相关窗范围内的无干扰窗.使用BOC(1,1)方式对信号进行亚载波调制,以减少主瓣周围一个码片范围内的旁瓣.对单通道信号和双通道信号的零相关窗形式都进行了设计,通过仿真和实验验证了BOC零相关窗方法在水声系统的同步、信道测量和估计中的有效性.     

基于伪相关函数的多级电平编码符号信号通用无模糊跟踪方法

针对新一代全球导航卫星系统(GNSS)中多级电平编码符号(MCS)信号存在的跟踪模糊问题,本文提出了一种通用的MCS信号无模糊跟踪方法.首先推导了不同MCS信号互相关函数的统一表达式,并给出了伪相关函数的定义;然后深入分析了实现无模糊跟踪需要满足的约束条件,推导了两路参考信号的通用构造方法以及相互之间的关系,为具体MCS信号的求解提供了极大的便利;进而给出了利用本文方法的GNSS接收机码跟踪环路模型.作为MCS信号的特例,分别讨论了本文方法在四种二进制偏移载波信号跟踪中的应用.仿真结果表明,本文方法能够有效解决MCS信号的跟踪模糊问题,具有良好的性能和广阔的应用前景.     

基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计

在神经科学研究领域,对大脑的观察主要来源于对脑电信号的收集与分析。当前对脑电信号收集的方法是通过专业脑电设备将信号收集保存,再由专业软件处理。由于这类仪器非常昂贵,系统体积也比较大,软件更新快,现在只能用在科学研究上,根本无法用于有规模的实验教学,更不可能一人一机。为此,提出了一种基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计方法,使脑电收集与分析可以广泛地应用于教学。该方法首先对脑电信号虚拟采集系统的硬件进行构造,然后以硬件构造为依据,利用AR模型功率谱估计对脑电信号进行特征提取,在特征提取过程中,对模型类型与模型系数算法以及模型最佳阶数进行分析,最后通过将二阶低通滤波器与二阶高通滤波器进行串联,形成4阶Bessel带通滤波器,实现脑电信号的滤波,并以脑电信号传输电路的设计完成脑电信号虚拟采集系统的设计。实验结果证明,所提方法可以快速地对脑电信号虚拟采集系统进行设计,并为该领域的研究发展提供支撑。#$NL关键词：LABVIEW;脑电信号;虚拟采集系统;     

水声JANUS信号的分数低阶时频谱迁移学习识别方法

非合作第三方水下标准协议信号识别在水声通信信号识别中具有重要研究意义。针对浅海水声JANUS信号的特征提取因易受脉冲噪声和多径效应等复杂水声环境影响而导致识别率低下的问题,提出一种分数低阶时频谱和ResNet18 （Residual Network 18）相结合的迁移学习识别方法。首先,选取JANUS固定前导作为识别对象,设计分数低阶傅里叶同步压缩变换（FLOFSST）,以分数低阶操作抑制脉冲噪声,以时频重排特性增强时频集中性。其次,将基于ImageNet的ResNet18预训练模型微调,迁移至JANUS信号和常见水声信号时频图集。仿真表明所提算法在信噪比为-10 dB时JANUS信号的识别率为96.15%,能够有效抑制脉冲噪声并减小多径效应影响,比传统算法识别性能好。海试中JANUS信号识别率达90.00%,证明算法识别准确率和网络的泛化性较高。      

时间反演技术在通信多路径传输中的应用

由于信号多路径传输的存在,对于高速率调制的通信信号,传输质量往往会受到影响。因此研究了基于时间反演的通信多路径信号传输算法,通过运用时间反演迭代技巧,在已知空间多路径传输函数的前提下,通过发射时间反演信号,使得信号在接收端聚焦,最终得以提高多路径信道环境下的信噪比,优化了信号波形,降低了误码率,明显减轻了定点通信中多路径传输带来的影响。通过多路径传输注入式实验,验证了算法的有效性。     

A Signal processing method of OFDM communication receiver based on CNN

Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) the signal processing is a key issue in wireless communication research. The multipath effect and Doppler shift of wireless communication channels can lead to distortion of the transmitted signal, which poses a considerable challenge to the information recovery of communication receivers. This paper presents the signal processing method of OFDM communication based on convolutional neural network (CNN). The method replaces all signal processing modules of the OFDM communication receiver with CNN, and the information is recovered by the CNN. In order to adapt to the processing of communication signals, we designed a one-dimensional convolutional neural network (1D-CONV-CNN) model as the neural network structures by this method. Simulation results indicate that the signal processing method effectively reduces the bit error rate (BER) and improves its performance compared with the conventional reception method under different channel conditions.     

基于倒谱分析的单水听器目标运动参数估计

基于浅海射线声学多途结构,提出了一种具有高稳健性、高精度的单水听器目标运动参估计方法.针对匀速直线运动目标,综合多途时延差和运动学几何关系,构建了目标三维多途时延模型,进而获得目标运动参数与多途时延差的非线性时间映射.研究了典型水声信道的倒谱表达式,提出了利用倒谱提取多途时延差的策略.采用差分进化综合优化手段估计目标运动参数,提高了算法的稳健性.理论及仿真结果表明,倒谱的时间分辨率不受信号带宽的限制,而主要取决于信号类型和信噪比;CW信号的倒谱对多普勒不敏感;参数估计精度主要取决于时延差估计精度和参与差分进化运算的信息量,当包含有最近点信息时参数估计性能较好.水池实验结果进一步验证了方法的正确性和有效性.     

Navigation signal structure based on complex carrier modulation

Signal structure design is an important part of satellite navigation system research,which directly affects navigation performance.Signal performance parameters are analyzed and performances of BPSK modulated signals and BOC modulated signals are compared.Aiming at requirements of high navigation precision and high anti-jamming ability,a new navigation signal structure based on complex carrier modulation is proposed and performances of the signal are researched with different parameters.A synchronization al...     

SNR phase order k-space encoding (SPOKE)

A method of determining the phase-encode order for MR Fourier-encoded imaging is described, which provides an additional option for optimizing images from samples with signals that change during data acquisition. Examples are in hyperpolarized helium gas imaging of the lungs where polarization is lost with each RF pulse or the signal changes observed in rapid dynamic studies with T₁ or T₂* contrast agents when mixing is taking place. The method uses a single frequency-encoded projection in the proposed phase-encoding direction. The projection is subsequently sorted into signal-to-noise ratio (SNR) order. The indices of the sorted array are then used to create the phase-encode table to be used for the scan. This phase table is sorted in descending SNR order for signals that decrease during data acquisition and in ascending order for signals that increase during data acquisition. Simulations suggest that this technique can produce higher resolution than centric-ordered phase encoding at the expense of increased modulation (ghosting) artifact for dynamically changing signals. Initial practical implementation of the technique has been carried out on a dedicated 0.2-T Niche MR system, and the test object results agree well with simulations. Hyperpolarized 3-He lung images have also been acquired and postprocessed using the SNR phase order k-space encoding (SPOKE) methodology and show potential for improved imaging with high flip angles where polarization is rapidly lost. Applications may also be found for 3D volumetric acquisitions where two dimensions can be SPOKE encoded.     

GPS/LEO掩星正则变换反演方法

利用无线电全息方法, 如正则变换方法或全谱反演方法, 可以有效地解决大气多路径条件下GPS掩星信号的反演问题. 本文采用正则变换方法反演掩星资料, 模拟仿真反演结果显示正则变换方法可以准确地反演包含大气多路径效应的信号. 在模拟信号的相位中加入不同程度的高斯相位噪声后, 正则变换方法的反演结果会受到不同程度的影响. 用正则变换方法对2007年第71天至73天共约4500个COSMIC数据进行处理. 将其折射率反演结果和atmPrf资料 (利用全谱反演方法计算得到) 一起, 与对应的ECMWF 分析场资料进行统计比较, 结果表明: 在5 km以下, 正则变换方法计算的折射率的相对误差的平均值普遍大于atmPrf资料. 其原因可能为: 正则变换方法将信号从LEO轨迹后传播至辅助屏, 造成孔径缩小, 精度下降. 同时也讨论了信号截断对低对流层中反演精度和掩星个数的影响. 关键词： 无线电掩星 大气多路径 多相位屏技术 正则变换方法