非理想信道估计垂直分层空时码差错性能分析

推导出了高斯信道估计下,垂直分层空时码系统最大似然接收机成对差错概率的精确及高信噪比近似计算公式;并以高信噪比近似计算公式为基础,研究了信道估计误差对垂直分层空时码最大似然接收机分集增益及信噪比的影响。理论分析表明:当信道估计的方差等于信噪比倒数时,信道估计误差不改变垂直分层空时码最大似然接收机所获得的分集增益,而信道估计误差造成信噪比损失为3dB。计算机蒙特卡洛仿真试验验证了理论分析的正确性。     

极化空时联合处理应用于相控阵雷达分析

通过理论分析和仿真实验,分析了非高斯杂波环境下相控阵雷达采用极化空时联合广义似然比检测(PST-GLR)算法和局域化的极化空时联合广义似然比检测(PSTL-GLR)算法的目标探测能力。结果表明,PST-GLR算法具有较强的抗非高斯杂波的能力,但它在目标探测过程中需要大量的回波数据估计杂波和噪声的协方差矩阵。尽管PSTL-GLR算法在目标探测过程中所需的回波数据量较小,但其探测能力在非高斯杂波环境下却严重下降,失去了有效性。     

MIMO系统中利用空间相关性的同信道干扰消除算法

针对不适合进行波束赋型的MIMO系统中接收端如何消除同信道干扰的问题,提出了一种利用系统中干扰源的空间相关性进行同信道干扰消除的算法,并给出了估计空间相关性的最大似然算法。仿真结果表明,在2×2的Alamouti分集方案中,该算法相比于将干扰当作高斯白噪的方法在BER为10?2时可以获得3dB的增益;在2×4的分层空时复用方案中,该算法在存在一个强干扰源的情况下优势明显。     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO)。该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点。通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法。     

在OFDM系统中用伪导频符号进行盲信道估计(英文)

根据OFDM系统的特性提出了用伪导频符号进行信道的盲估计算法。与用于做信道估计的导频信号不同,PPSs传输的是有用的数据,因此提高了系统的带宽利用率,若PPSs的平均功率增加3 dB或6 dB时可有效抑制信道的加性高斯噪声。该文对信道盲估计的均方误差及其由此算法获得的信道的状态信息对无编码的OFDM系统进行解调的误比特概率进行了仿真,结果表明提出的算法是有效的并具有很好的灵活性。     

超宽带冲激无线电性能比较

介绍了超宽带冲激无线电跳时脉冲位置调制、跳时脉冲幅度调制和直接序列超宽带三种调制方式的信号模型,重点分析和比较了三种调制信号在加性高斯白噪声信道和单频干扰下的误码率特性,并对加性高斯白噪声信道中的误码率性能进行了计算机仿真。分析与仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道中,跳时脉冲幅度调制和直接序列超宽带的误码率性能优于跳时脉冲位置调制;超宽带冲激无线电技术在信噪比条件下还具有较好的抗干扰性能。     

一种基于卡尔曼滤波的改进多用户检测算法

总结了DS-CDMA系统的异步高斯信道模型和多径衰落信道模型,重点讨论了用状态空间方程表述多径衰落信道模型的方法,并采用卡尔曼滤波的递推算法求出每个用户每条路径上的状态估计。针对期望用户,对属于同一个码元的所有状态估计求和,接着进行最大比合并再判决。最后对两种信道模型进行算法仿真,分析其收敛性和抗“远-近”效应的性能。结果表明本文给出的算法收敛速度快,并且能有效地抑制“远-近”效应。     

一种信道中预去相关CDMA系统的性能

考虑预去相关发射技术的同步码分多址通信系统，在非选择性Ｒｉｃｉａｎ衰落并受加性白高斯噪声扰动影响的信道中的比特差错概率性能。结果表明，由于衰落的影响使得比特差错概率增加了；比特差错概率随非直通信号幅度的增加而增加     

混沌噪声背景下微弱脉冲信号的分布式检测融合

提出了一种在混沌背景信号中检测脉冲信号的融合算法。首先,基于混沌信号的短期可预测性,对局部传感器的观测分别进行相空间重构,建立线性自回归模型剥离混沌背景噪声,得到单步预测。然后,将单步预测结果视为局部传感器的新的观测,在Bayes准则之下建立了检测融合模型,并对传感器判决规则和融合规则进行了推导,利用高斯赛德尔的思想给出了检测融合算法。仿真实验结果表明:建立的模型和提出的算法能有效检测出混沌噪声背景中的微弱脉冲信号,检测效果明显优于单个传感器的检测效果。     

一种用于OFDM系统的信道冲激响应检测算法

提出了一种基于双滑动窗的检测算法,对信道冲激响应(CIR)进行检测。在采用相干解调的正交频分复用(OFDM)系统中,信道估计的精度对接收机性能有着重要影响。传统的OFDM时域CIR估计算法通常采用简单的门限检测,在检测小功率成分时,由于受噪声影响,容易发生误检或漏检,导致估计精度降低。该文在研究小功率CIR成分产生原因与分布特征的基础上,提出了一种改进的检测算法,并对检测性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,该算法能够有效提高信道估计精度,改善系统误码性能。     

球坐标系中的复源点方案及其意义

从球坐标的角度考虑,建议一种引入复源点虚坐标的方案,利用这种方案可以实现对非高斯波束场的直接模拟,文中例举了以这种方案对孔径衍射场的复源点仿真。     

基于状态观测器噪声干扰的混沌控制与同步

提出了一种基于状态观测器参数控制噪声干扰下的混沌数字通信控制方法。利用一混沌系统驱动另一混沌系统产生出理想的输出波形,将该控制方法用于混沌控制;根据噪声干扰下的系统方程构造出状态观测器,并将该状态观测器用于具有测量噪声、输入噪声干扰的混沌系统和Lorenz混沌系统的控制;改变观测器的作用范围,可以将混沌系统稳定到固有的区域内。仿真结果证实了该控制方法的有效性。     

毫米波锁相环相位噪声分析研究

针对毫米波锁相环建立了其相位噪声模型，并在此基础上推导出系统相噪传输函数，通过分析此传输函数，可获得锁相环中各环节对系统输出相嗓的贡献，从而为提高环路性能提供了理论依据。计算机仿真及实验结果都验证了本方法的正确性，并给出了部分仿真及实验结果。     

GPS动态导航定位的当前统计模型与自适应滤波

GPS动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,本文探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当Q已知时可以准确地估计出R。它的独特之处在于原理上易于理解,在实际中也很容易实现,它是通过判定发散的判据,求出噪声统计的估计值,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此消除了滤波发散现象。     

被动式电离层信道参量实时探测系统

利用国内外授时台的发射信号探测电离层信道的过程,给出了这个工作系统的硬件组成框图,阐述了信道参量同误码率的关系,给出了描述电离层信道特性的系统函数表达式和关系图,同时分析了无线时变信道特性。文中叙述了用贝勒包络法和复包络法测量多径展宽的具体实现过程,对多径展宽,多普勒展宽和每条电路上信噪比的探测过程和方法进行了详述。这套工作系统在作为短波信道探测仪的同时,又可作为干扰噪声监测仪。     

RC串联电路的随机共振

研究了时间常数受非对称双值色噪声扰动的RC串联电路的随机共振现象。利用随机平均法和Shapiro-Loginov公式,得到了平均输出幅度增益的精确表达式。分析表明,平均输出幅度增益是噪声的强度、自相关率和非对称性参数的非单调函数,适当的噪声参数和系统参数可以使平均输出幅度增益取得最小值,输出幅度增益关于噪声非对称性和相关速率的函数的最小值不随信号频率的变化而变化。     

色噪声作用下线性系统的随机共振

研究了当系统的固有频率和激励信号受色噪声作用时,过阻尼二阶线性中的随机共振现象。通过线性系统理论和相关删去法方法,得到了系统平均输出幅度增益的精确表达式。系统平均输出幅度增益是色噪声的强度和相关率以及激励信号的频率的非单调函数,适当的噪声参数和系统参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益;通过改变噪声参数和系统参数可以提高系统的输出幅度增益。该方法适用于色噪声环境中线性系统的微弱信号检测。     

具有乘性噪声的线性振荡器的随机共振

研究了具有乘性色噪声的过阻尼线性振荡器的随机共振现象。基于线性系统理论,得到了系统输出幅度增益的精确表达式。讨论了乘性噪声的强度、自相关速率以及振荡器参数对输出幅度增益的影响。研究表明,输出幅度的增益是色噪声的强度和相关速率以及激励信号频率的非单调函数。而且,适当的噪声参数和振荡器参数可以使噪声情况下的输出幅度增益大于无噪声时的输出幅度增益。     

磁调制式直流放大器的动态性能分析

分析了磁调制式直流放大器的传递函数，对系统的稳定性进行了讨论，给出了系统应满意的条件，并介绍了保证系统稳定的补偿方法，对放大器的频带宽度、响应时间、输入阻抗、电压增益和运算误差等动态参数进行了分析计算。磁调制式直流放大器的特点是开环输入电阻较低，这样有利于提高放大器灵敏度和信噪比。     

新型无传感器感应电动机直接转矩控制系统

针对电机安装机械传感器不便的问题提出了新的速度辨识方法.从自适应控制原理和扩展卡尔曼滤波算法原理入手,将这两种不同的观测器应用于异步电机直接转矩控制,并对其进行研究和比较,找出各自的优缺点,利用Matlab/Simulink构建了系统的模型并进行仿真研究.结果表明：在负载变化、噪声抑制等方面EKF优于MARS;在状态观测方面,采用MARS优于EKF.