基于谱相关的BOC＋BPSK混合调制信号的参数估计性能研究

针对卫星导航系统中BOC＋BPSK混合共用载频调制的现状,研究了基于频域平滑周期图法的BOC单频调制与BOC＋BPSK混合共用载频调制2种调制信号循环谱包络切面的特性,实现了对这2种调制信号的参数估计.仿真结果表明,基于谱相关的BOC＋BPSK混合共用载频调制时的参数估计性能与BOC单频调制时基本一致,验证了BOC信号叠加在传统BPSK导航信号上可有效实现频段共享.     

基于循环平稳特性的直扩信号检测与参数估计

直接序列扩频技术具有强抗干扰能力,高保密性等优点,在军事和民用通信等领域有广泛的应用.但反过来在复杂噪声环境中对其进行检测和参数估计是一个非常困难的课题.本文利用循环谱理论,根据直扩信号和高斯噪声在循环平稳性上的差异来实现在循环频率轴上对二者的检测和参数估计.实验仿真结果表明,此方法在低信噪比条件下具有很好的效果.     

基于循环平稳特性的直扩信号检测与参数估计

直接序列扩频技术具有很强的抗干扰能力,高保密性等优点,因此在军事和民用通信等领域得了广泛的应用。由于直扩信号具有上述优点,在复杂噪声中对其进行检测和参数估计是一个非常困难的课题。本文利用循环谱理论,根据直扩信号和高斯噪声在循环平稳性上的差异,实现在循环频率轴上对二者进行检测和参数估计。仿真实验结果表明,此方法在低信噪比条件下具有很好的检测效果。     

基于谱相关和神经网络的信号调制识别

由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切.基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图.分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度.基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识另q信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率.     

PSK信号的调制参数估计与识别

针对PSK信号,分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性,并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率一频率双频三维图）,提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法．搜索最大峰值可估计信号的载频,计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率,通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差,并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号．该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果,适于雷达电子对抗信号识别估计的应用．     

带通全响应连续相位调制信号的二阶循环谱

根据全响应连续相位调制信号在不同调制指数下的基带循环谱,由数字调制信号的基带循环谱与带通循环谱的关系式,推导了其相应带通信号循环谱的表达式并进行了详细的分析,得出了不同调制指数下循环频率与载频、峰值频偏以及码元宽度之间的关系式.仿真实验证明这些结论是正确的.     

循环相关在GPS信号捕获中的应用

研究了用循环相关理论来实现GPS信号的捕获.首先,介绍了循环相关的捕获理论;其次,具体分析了用循环相关法实现高动态信号的捕获过程,并给出了此方法的设计步骤;最后,对捕获结果进行了MATLAB仿真.结果表明:此方法可以准确快速地捕获信号.且设计简单,性能稳定,容易达到捕获的目的,可以作为一种常用方法.     

基于频域平滑循环周期图法的直接序列扩频信号的参数估计

根据直接序列扩频(DS-SS)信号的传输特点,将其建立为循环平稳模型.利用基于频域平滑的周期图估计了DS-SS信号的码元速率、载波频率、初始时间和初始相位,提高了参数估计精度.在循环谱密度函数的数字实现过程中,用频域平滑后的循环周期图估计循环谱密度函数,推导了在有限数据条件下循环谱的对称式周期图估计和频域平滑对称式周期图估计的方差表达式,分析了经过频域平滑后的DS-SS信号参数估计方差和估计精度.最后,仿真实验验证了算法的有效性.     

齿轮信号特征识别的谱相关密度分析

针对齿轮初期故障以调频形式表现且包络解调仅能够解调幅的现状,以一般调制信号为模型,引入解析思想,对各类型调制信号进行二阶循环平稳分析,理论推导了各自的分析结果,给出了调制信号谱相关密度分析的统一构架,证明了解析形式的谱相关密度同时提取调幅、调频特征的能力.仿真分析和齿轮故障实例验证了该分析方法对于调制特征的提取能力,表明该方法能够准确反映齿轮振动信号调制特征的变化,适用于齿轮初期故障的监测和识别.     

数字通信信号自动调制识别的谱相关方法

该文提出了一种用于数字通信信号自动调制识别的新方法。一些调制类型有着相同的功率谱密度,但它们的谱相关函数却有明显区别。利用谱相关性质可以识别出噪声中的调制信号。该文对高斯噪声中数字通信信号的自动识别进行了计算机仿真。实验结果表明,在信噪比为５ ｄＢ时,识别成功率不低于９０ ％ 。     

基于MCMC的线性调频信号最大似然参数估计

为实现合成孔径雷达对运动目标有效地成像,需要对运动目标的线性调频(chirp)回波信号的参数进行准确地估计。该文将马尔可夫链蒙特卡洛(MarkovchainMonteCarlo,MCMC)方法和均值似然估计相结合,利用离散调频图(chirpogram)作为起始点的选择方法,提出了一种实现单分量chirp信号最大似然参数估计的新方法。仿真和分析表明这种方法的参数估计性能可以在较低信噪比时达到CramerRao界(CRB)。该方法结构简单,计算量适中,可以联合估计各参数,无误差传递效应,估计性能良好。     

A blind modulation recognition algorithm based on cyclic spectral correlation

Cyclic spectral correlation above the bifrequency plane for the received signal was calculated by the strip spectral correlation algorithm （SSCA）and then was normalized. The result was expressed by matrix. The sum of error-square was computed between corresponding elements for the theoretical sampling matrix of all kinds of modulated signals and calculated matrix. The modulation type was recognized by exploiting the minimum value of the sum of error-square. No extracted characteristic parameter and prior information are needed for identifying the modulation type compared to the conventional methods. In addition, the new method extends the recognition scope and has high recognition probability at low SNR. The simulation results obtained by means of Monter-Carlo method proved the presented algorithm.     

基于三次样条函数的马斯京根参数估计方法

首先利用三次样条插值函数拟合河道上游断面入流和下游断面出流过程,然后应用最小二乘原理进行马斯京根流量演算系数的最优估计.这种数学估计方法克服了传统试错法人为因素的不确定性,也提高了单纯使用最小二乘法估计流量演算系数的精度,并且为下游断面出流过程提供了不同时间步长的出流信息.该方法具有确定模型流量演算系数速度快、精度高和求解唯一性等特点,在实际河道流量演算中取得了较好的应用效果.     

减法聚类的多分量线性调频信号检测与参数估计算法

针对Wigner-Hough变换在低信噪比下易产生伪峰,导致在进行检测时阈值选取困难,无法准确对多分量线性调频信号进行检测和参数估计的问题,提出了一种基于减法聚类的平滑伪Wigner-Hough(SPWHT)变换的检测和参数估计算法。首先采用平滑伪Wigner-Hough变换(SPWHT),通过平滑交叉项和噪声来达到抑制干扰的目的,并运用阈值分割的图像处理方法进一步消噪,减少Hough变换后所产生的伪峰;再利用较低门限对Hough变换后的图像进行峰值检测,防止对信号的漏检。最后,对于备选峰值进行减法聚类的二次处理,实现信号参数寻优,去除伪峰影响和时频分辨率下降引起的峰值展宽,完成对多分量信号的准确检测和参数估计。该算法通过聚类避免了阈值设置的困难,解决了低信噪比下多分量线性调频信号的检测与参数估计问题。仿真结果表明了在-10 d B信噪比下该算法仍有较好的检测及估计性能。     

刻度平方误差损失下Poisson分布参数的Bayes估计

研究对给定容量为n的一个Poisson分布X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下,Poisson分布参数的Bayes估计及可容许性,给出参数多层Bayes估计的表达式.     

刻度平方误差损失下巴斯卡分布参数的Bayes估计

研究在刻度平方误差损失函数下,巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性,并给出了Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。     

一类函数加性误差模型参数估计的改进

主要就函数y=ax^b加性误差模型对数线性化后的随机误差不满足零均值性和同方差性,提出了一种有效的两阶段加权最小二乘估计方法(TSWLS),并用模拟数据试验检验了理论的正确性．     

改进PSO算法在氧化动力学模型参数估计中的应用

通过构造一个适当的目标函数,将Hg氧化动力学模型的参数估计问题转化为一个多维数值优化问题;然后提出一种基于算术交叉和多样性变异的改进PSO算法来求解该优化问题。算法随机选择粒子与当前最优粒子进行算术交叉操作,将粒子逐步向极值点引导,提高算法的局部搜索能力。引入多样性变异算子以维持种群粒子的多样性。几个标准测试函数的实验结果表明算法具有较好的寻优性能。将算法应用于Hg氧化动力学模型参数估计中,获得了满意的结果。     

平衡损失下等式约束模型参数的Minimax估计

研究等式约束模型中回归系数的线性Minimax估计问题.在改进Zellner提出的平衡损失函数的基础上,分析了齐次线性估计类中等式约束模型中回归系数线性估计损失风险的极大极小性,并得到了回归系数的线性Minimax估计;在适当的假设下,证明了回归系数线性Minimax估计的唯一性.