DS-BPSK信号载频估计方法的研究
信号参量估计简化
第8章 信号参量估计 8．1 概述 在前面各章中，我们主要讨论的是信号检测问题，即解决信号是否存在或者是几个信号中的哪一个信号存在的问题。然而，在许多场合，信号参量的测量是至关重要的。因为所要传递的信息是调制在信号的某些参量上，而要获得这些信息就必须测定信号的参量。雷达、通讯等系统就是如此。 在信号处理领域中，所谓信号参量的估计，就是利用接收到的混合波形(或者它的独立取样值)来确定信号的未知参量(可以是确定性的量，也可以是随机变量)。具体说，接收到的信号和噪声的混合波形为 式中， 表示待估计的信号参量矢量。参量估计便是利用()x t 构造 一个函数?()x α 作为对参量α的估计。采用的最佳估计准则不同，函数?()x α的形式便可能不同，因此存在各种不同的估计量。 前面章节中已经讨论了几种重要的最佳估计准则，即几种构造估计量的基本方法。例如，利用使平均风险为最小的准则，可以构造贝叶斯估计量；利用使似然函数为最大的准则，可以构造极大似然估计量，等等。其中最直观的一种，称为矩法或数字特征法，它是一种经典估计方法，我们以一个例子来说明。 【例8．1】 假定接收波形是时间间隔(0，T)上存在的一个矩形脉冲信号和零均值高斯白噪声样本函数的混合，试利用矩法估计该脉冲的幅度。 这种情况下，接收波形可写为 其取样值可写为 k x 是()x t 的独立取样值，或称为观测样本，k n 为噪声样本，N 为样本数。我们的任务，是 利用k x 估计信号的幅度α。因为噪声是零均值的，容易看出α就是观测波形()x t 的均值，根据矩法，应当用样本均值作为α的估计量，于是有 既然构造估计量的方法很多，并且对于同一个问题中的同一个未知信号参量，用不同的方法构造估计量，可能产生不同的结果，这就自然提出一个问题：在这些估计量中，究竟哪一个更好一些呢?或者说，我们如何评价一个估计量的好坏呢?这就涉及到我们前面章节中所讨论的评价估计量性能的标准。 还有一个问题，实际信号往往含有不止一个而是多个未知参量，并且要求同时估计出这些参量。例如雷达回波信号，其幅度、频率、时延都可能是未知的，回波幅度常常与目标的大小有关，回波频率包含目标径向速度的信息，而回波时延则含有目标距离的信息，要求同时估计出这些参量。因此，除了讨论较为简单的单个未知参量的估计问题外，我们还要讨论多个参量的联合估计。
跳频信号的参数估计和调制识别
跳频信号的参数估计和调制识别 跳频通信以其独特的抗干扰性能,刚一出现便引起各国的广泛兴趣,尤其在军事通信领域更是方兴未艾。因此,如何有效地干扰跳频通信系统已成为通信电子战的一个重要部分。在对跳频电台实施干扰之前,对所截获的跳频信号进行各项参数估计和调制识别是一个必不可少的环节。而且这一环节分析结果的好坏将直接影响到后继的干扰环节。本文主要研究跳频信号的参数估计和调制识别,最后也初步研究了某些跳频电台可能遇到的一种通过干扰其同步信号来干扰整个跳频系统的干扰方式。这一干扰方式的出现为跳频电台同步信号的设计提出了更高的抗干扰要求。本文的具体工作内容如下:1)概述了跳频通信系统的基本原理,对系统各个组成部分及子系统作了详细介绍。同时综述了跳频同步的方法和跳频系统常见干扰方式。最后对常规跳频通信系统进行了半实物仿真实验。2)研究了三类主流的跳频信号分析方法:STFT、Wigner-Ville分布和小波变换,综合评价了它们的优缺点,并将它们在跳频信号分析上的实际运用做了算法仿真。3)针对STFT、Wigner-Ville分布和小波变换这三类时频分析方法的优势和不足之处,给出了一种改进的STFT时频分析方法:短时傅立叶变换-最小二乘-Kay法(STFT-LS-Kay)的联合跳频信号分析法。仿真结果表明,该方法能快速有效地对高跳速的跳频信号做实时分析。4)文中利用改进的方法对低跳速条件下的2FSK、BPSK及QPSK跳频信号做了有效的调制识别。5)针对某些常用跳频电台同步方式的独特性,对其同步信号做了深入研究,探讨了这类电台可能遇到的一种干扰方式——
同步信号干扰法。通过本文的研究发现,这种干扰方法对跳频电台有极强的干扰效果,因此在设计同步信号样式时应特别注意。
信号检测与估计模拟试卷
XXX 大学（学院）试卷 《信号检测与估计》试卷 第 1 页 共 2 页 《信号检测与估计》模拟试卷 一、（10分）名词解释（每小题2分） 1．匹配滤波器 2．多重信号 3．序列检测 4．非参量检测 5．最佳线性滤波 二、（10分）简述二元确知信号检测应用贝叶斯、最大后验概率、极大极小、纽曼-皮尔逊及最大似然准则的条件及确定门限的方法。 三、（10分）简述信号参量估计的贝叶斯估计、最大后验估计、最大似然估计、线性最小均方误差估计及最小二乘估计的最佳准则及应用条件。 四、（10分）概述高斯白噪声情况下的信号检测和高斯色噪声情况下信号检测所采用方法的特点。 五、（10分）设线性滤波器的输入为)()()(t n t s t x +=，其中)(t n 是功率谱密度为2/0N 的白噪声，信号为 ???><≤≤=0 0,000)(ττt t t t t s 对输入)(t x 的观测时间为),0(T ，且0τ>T 。（1）试求匹配滤波器的冲激响应及对应于)(t s 的输出信号。（2）求匹配滤波器输出的信噪比。 六、（10分）一个三元通信系统的接收机观测到的样本为n s x i +=，3,2,1=i 。其中，i s 是发射信号，n 是均值为0、方差为的2σ高斯白噪声。i s 取值分别为5、6和7，分别对应假设1H 、2H 和3H ，并且所有假设的先验概率相等。根据一次观测样本进行检测判决，（1）确定检测判决式和判决区域；（2）求最小平均错误概率。 七、（10分）在T t ≤≤0时间范围内，二元通信系统发送的二元信号为0)(0=t s ，)()(1t As t s =，其中，)(t s 是能量归一化确知信号；A 是正的确知常量，并假定发送两种信号的先验概率相等。信号在信道传输中叠加了均值为0、功率谱密度为2/0N 的高斯白噪声)(t n 。（1）试确定信号最佳检测的判决式。（2）画出最佳检测系统的结构。 八、（15分）设观测方程为k k n b a x +=，M k ,,2,1 =，其中a 和b 是非随机参量，k n 是均值为0、方差为1的高斯随机变量，且观测样本M x x x ,,,21 之间互不相关。（1）试求参量a 和b 的最大似然估计ML ?a 和ML ?b ；（2）分析最大似然估计ML ?a 和ML ?b 的有效性。 九、（15分）设目标以匀速度v 从原点开始做直线运动，速度v 受到时变噪声k w 扰动。现以等时间间隙T 对目标的距离r 进行直接测量，并且距离r 测量受到测距的观测噪声k n 的影响。假设在0=t 时刻开始，目标位于原点，观测时间间隔s 2=T 。目标在原点时，距离0r 的均值km 0][0=r E ，方差为220)km (2=r σ；速度0v 的均值km/s 3.0][0=v E ，方差为 220)km/s (2.0=v σ。速度扰动噪声k w 是均值为0、方差为22)km/s (2.0=w σ的白噪声随机序列。观测噪声k n 是均值为0、方差为22)km (8.0=n σ的白噪声随机序列，且与速度扰动噪声k w 不相 关。速度扰动噪声k w 、观测噪声k n 与目标初始状态),(00v r 彼此互不相关。如果运动目标距离的
信号参数估计
摘要：信号参数估计是现代信号处理的重要研究内容之一，在频域中进行傅里叶变换研究信号，是研究确定性信号最简单且有效的手段，但在现代信号分析中，对于常见的随机信号，不可能用清楚的数学关系式来描述，其傅里叶变换更不存在，转而可以利用给定的若干个样本数据估计来估计信号的参数。本学期在导师的指导下我学习了这门课程，了解到相关的知
识，深刻体会了信号参数估计的理论基础。本文主要介绍我对信号参数估计中的现代谱估计的理解和有关体会。 关键字：参数估计；随机信号；谱估计 引言： 功率谱估计是随机信号处理的重要内容，其技术渊源很长，而且在过去的40余年中获得了飞速的发展。涉及到信号与系统、随机信号分析、概率统计、矩阵代数等一系列的基础学科，广泛应用于人民的日常生活及军事、工业、农业活动中，是一个具有强大生命力的研究领域。现代谱估计的方法又大致可分为参数模型谱估计和非参数模型谱估计，前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY模型等，后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。 一现代谱估计方法的发展 1.1功率谱研究的发展过程 功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号。 现代谱估计的提出主要是针对经典谱估计（周期图和自相关法）的分辨率和方差性能不好的问题。1967 年，Burg 提出的最大嫡谱估计，即是朝着高分辨率谱估计所作的最有意义的努力。虽然，Bartlett 在 1948年，Parzem 于 1957 年都曾经建议用自回归模型做谱估计，但在 Burg 的论文发表之前，都没有引起注意。 现代谱估计的内容极其丰富，涉及的学科及应用领域也相当广泛，至今，每年都有大量的论文出现。非参数模型谱估计的特点是其模型不是用有限参数来描述，而直接由相关函数序列得到，这种方法能提高低信噪比时的谱分辨率。参数模型谱估计是先根据过程的先验信息或者一些假定，建立一个数学模型来表示所给定采样数据的过程，或者选择一个较好的近似实际模型，而后利用采样数据序列或者自相关序列，估计该模型的参数，最后把参数代入到该模型对应的理论功率谱表达式，得到所需要的谱估计。 1.2 功率谱估计应用及用途 功率谱估计有着极其广泛的应用，不仅在认识一个随机信号时，需要估计它的功率谱。它还被广泛地应用于各种信号处理中。在信号处理的许多场所，要求预先知道信号的功率谱密度(或自相关函数)。
第6章 信号参量的估计
110 第6章 信号参量的估计 前面各章讨论了信号检测（狭义）问题。信号检测要解决的问题，是在信号与噪声的混合中判定信号是否出现或在几种可能出现的信号中究竟出现的是哪一种信号，而未考虑对信号波形或它的某些参量的确定。但在许多实际问题中，常常需要测定信号的参量或复现信号的波形。例如，雷达回波信号的时延τ及频移d ω等参量，代表了目标的距离和径向速度等等，需要测定；在模拟通信、跟踪运动目标轨迹和图象处理等问题中，需要尽可能无失真的恢复信号的波形。由于噪声的干扰和信号的随机起伏，所以对信号的参量和信号波形只能做出某种最佳意义的估计，因此称之为信号参量的估计和波形的估计。本章将讨论信号参量的估计，波形估计将在下一章讨论。 §6.1 参量估计的模型 一般来说，参量的估计是在已判定有信号存在的基础上进行的，即在完成信号检测的基础上进行的。这时，接收机输入端的回波为 T t t n t s t r ≤≤+=0) (),()(α （6.1-1） 式中：)(t n 表示噪声。在以后的讨论中，若不加说明，则都假定它是相加白高斯噪声。),(α t s 表示信号。α 是用矢量表示的待估计的参量。T ),,(21 ααα=，21,αα…表示待估计的各个参量，例如是信号的振幅，初相，时延等。 被测的未知参量既可以是随机变量，也可以是未知的确定参量。不论属于哪一种情 况，我们都假定，在观测时间),0(T 内，它们是不随时间改变的。 参量估计的任务是：根据对)(t r 的有限个取样或对)(t r 的连续观测，对参量α 做出 估计。 类似于信号检测，我们可以对估计问题建立起如下的模型。 图6.1-1 估计模型 图中的第一部分是“源”。我们将待估计的参量想象成是由一个叫做“源”的机构，
跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究
跳频信号的检测、参数估计与分选算法研究由于跳频信号优越的抗干扰性能、较低的截获概率以及较强的多址组网能力,近年来,跳频通信在军事、民用等领域应用广泛。正因为此,跳频信号侦察困难重重,全面开展跳频信号的截获、参数估计以及分选研究刻不容缓。本文以复杂电磁环境中的跳频信号为处理对象,研究跳频信号处理过程中的关键技术,包括跳频信号盲检测,单、多跳频信号参数估计以及多跳频信号分选识别。针对当前跳频通信侦察存在的问题,本文的主要研究内容及创新点如下:1、采用基于多相滤波器组的信道化方案侦察接收跳频信号。针对强噪声环境,提出一种谱图变换与非相干积累的联合处理算法,改善了检测与识别信噪比。根据跳频信号与其他通信调制信号时频特性的不同,研究了基于频率差分序列的识别跳频信号的方法。所提跳频信号识别方案整体计算量较小,仿真实验验证了该方案在较为恶劣的噪声环境下仍然有效。2、针对单跳频信号,研究了谱图与多重差分联合的方法对跳周期、跳时及跳频频率参数进行估计,仿真实验表明,当信噪比大于2dB时,跳周期与跳时的估计方差均优于910-。针对多跳信号,提出了一种基于跳频中心时刻变换的跳周期估计新算法。与逐级差分直方图相比,所提算法改善了多跳频信号的参数估计性能,尤其解决了丢跳等情况发生时估计性能不佳的问题。仿真实验表明,在相同条件下,所提算法的跳周期估计方差比逐级差分直方图算法均低一个数量级。3、针对多跳频电台的分选,研究了一种基于异步组网的高效实时分选算法。该算法充分考虑了跳频数据丢失的各种情形,给出了不同丢跳率下的分选正
确率,仿真验证其适用于跳频信号的快速分选。进一步,针对多跳频电台的分选正确率不高、识别效率低等问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的多跳频信号分选新算法,性能对比环节验证了所提算法的有效性及优越性。在此基础上,给出了多个跳频电台信号的参数估计及分选的完整仿真实验,为工程实践提供了可行性指导。
正弦信号的直接FFT参数估计与相位差分法对比研究
第32卷第3期电子与信息学报Vol.32No.3 2010年3月 Journal of Electronics & Information Technology Mar.2010 正弦信号的直接FFT参数估计与相位差分法对比研究 李辉①②王岩飞① ①(中国科学院电子学研究所北京 100190) ②(中国科学院研究生院北京 100039) 摘要：该文研究了基于FFT的正弦信号参数估计问题，揭示了频率与初相估计间的相互联系，并对相位差分法的估值误差公式进行了推导和仿真验证。两种算法的对比说明相位差分法运算量小，可以在不高的信噪比下获得彼此独立的高精度参数估值，因此更加有利于工程的实现。 关键词：直接FFT参数估计；对分迭代搜索；相位差分法；估值误差 中图分类号：TN911.72 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2010)03-0544-04 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2008.01006 The Contrastive Study between Direct FFT and Phase Difference in Parameter Estimation of Sinusoidal Signal Li Hui①② Wang Yan-fei① ①(Institute of Electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ②(Graduate University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China) Abstract:This paper firstly studies parameter estimation issue directly based on FFT. Thereby, the relationship between the frequency and phase estimation is exposed. Subsequently, the estimation error formula of phase difference arithmetic are deduced and validated by computer simulation. The compare of two methods shows that phase difference arithmetic possesses lesser calculation quantity. Simultaneously, it can gain highly accurate, mutually independent parameter estimation under low SNR. So phase difference arithmetic is easy to realize in engineering field much more. Key words: Direct FFT parameter estimation; Half-divided repetition search; Phase difference arithmetic; Estimation error 1引言 正弦信号的参数(频率或初相)估计在雷达、声纳以及电子对抗等领域都有着极其广泛的应用。例如在雷达探测中，回波的频率和初相估计精度直接决定了被测物体的径向速度和距离测量精度。最直接的正弦信号频率估计就是在信号FFT之后，首先搜索到谱峰，再进一步运用对分法等迭代搜索算法以得到频率的精确估计。在此基础上将频率估值代入FFT的计算式就可以得到对应的初相估计[1]。这种方法的好处就是直接利用FFT的概念完成正弦信号参数的估值，无需进一步复杂的推导和证明，直观明了，但是在实际的工程应用中却不是最优的。这是因为在此种算法中频率估计的误差直接影响初相估计的精确性，而获得频率的精确估值就需要足够多的迭代次数，这样就往往不能满足系统对实时性 2008-08-14收到，2009-12-30改回 通信作者：李辉 wudalihui@https://www.360docs.net/doc/9610860568.html, 的要求。相位差分法是在FFT粗测结果上的进一步校正，这种算法无需在频谱的最大和次大谱线间进行频率的搜索，只需对采样点分组后进行两次FFT 就可以在不高的信噪比下获得精度相当高的频率和初相估值，而且初相和频率的估计精度是彼此独立的，十分有利于工程的实现[2]。本文首先分析了直接使用FFT进行参数估计时频率估计误差对初相估计的影响，并利用数值分析的方法对实际工程中特定频点的参数估值问题进行了研究，定量地给出了频率和初相估值误差间的对应关系。文章第2节对高斯白噪声环境中的相位差分参数估计算法进行了严密的数学推导，得出了估值误差与采样点数和信噪比之间严格的解析关系，利用MATLAB得到的仿真结果证明了理论推导的正确性。两种算法的对比说明相位差分法无需频率的迭代逼近，只需两次FFT就可以在不高的信噪比下获得彼此独立的高精度频率和初相估值，在运算量上具有很大的优势，尤其适用于实时性要求高的场合。
OFDM信号检测与参数估计的研究
OFDM信号检测与参数估计的研究 姓名：李玉杰学号：201231906006 (河北工业大学信息学院，天津，300401) 摘要：正交频分复用(OFDM)技术作为第四代移动通信的关键技术之一，受到了广泛的关注及研究。通信信号调制识别是现代移动通信研究领域的一个重要的分支，它要求在复杂的无线通信环境中对所接收到的调制信号进行调制方式的判断，然后对它的各种调制参数进行估计，为后续的信号解调提供依据。OFDM信号检测和参数估计是OFDM信号识别中很重要的两个研究方向，目前对这两个方向的研究主要集中在理想的高斯信道下，而在瑞利衰落信道环境下的研究还很少且效果不理想。在阅读了大量文献的基础上，分别对OFDM信号检测和参数估计的研究现状进行了总结,得出结论：目前大多数研究只适用于高斯信道,在瑞利衰落信道下性能较差。 关键词:OFDM ;信号检测;参数估计;瑞利信道 中图分类号：TP18 文献标识码：A Research on the detection and parameter estimation of OFDM signals Yujie Li （School of Information Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China）Abstract：As a key technology of the fourth-generation mobile communication ,the OFDM technology received a widespread attention and study .Modulation signal recognition is an important branch in researches of the modern mobile communication .It requires us to detect the useful signal and estimate various modulation Parameters in the complex wireless environment to provide the conditions for subsequent demodulation .Currently the researches on these two directions are most under the Gaussian channel, but the researches under Rayleigh fading channel environment are little rare and the effects are not well .Therefore, detection and Parameters estimation of OFDM signal under Rayleigh fading channel are researched in this thesis. The research status of detection and parameter estimation of OFDM signal are summarized respectively through reading many literatures ,and the conclusion is that: Most current researches for these two aspects have good effects under gaussian channel, but have poor performances under Rayleigh fading channel. Key Words:OFDM;Signal Detection;Parameter Estimation; Rayleigh channel 1 前言 当今社会是一个信息化社会，由于信息高速准确的传递，使得人们的生活更加的方便快捷。在生活和工作日益多元化的今天，人们对信息量的要求越来越高，要求在任何时间任何地点能够和任何一个人进行通信。这也为现代通信技术的发展带来了挑战。OFDM技术作为第四代移动通信的关键技术之一，受到了广泛的关注及研究[1]。它是一种多载波调制技术，使用相互正交的子载波来传输数据，降低了每个子载波上数据的传输速率，能够有效的抵抗多径时延引起的频率选择性衰落。同时允许子载波频率相互重叠，极大的提高了频带利用率[2]。 通信信号调制识别是现代移动通信研究领域的一个重要的分支，无论在民用还是在军用
基于对数调频谐波仿生信号的参量估计
第21卷第4期 鱼雷技术 Vol. 21 No. 4 2013年8月 TORPEDO TECHNOLOGY Aug. 2013 收稿日期: 2012-09-07; 修回日期: 2012-12-14. 基金项目: 国家自然科学基金(61201322), 西北工业大学基础研究基金(JC20110207). 作者简介: 贾 宁(1986-), 女, 在读硕士, 研究方向为信号与信息处理. 258 Torpedo Technology https://www.360docs.net/doc/9610860568.html, 基于对数调频谐波仿生信号的参量估计 贾 宁, 梁 红, 杨长生, 杜金香 (西北工业大学 航海学院, 陕西 西安, 710072) 摘 要: 介绍了一种基于仿生信号的参量估计方法。首先给出了仿生信号模型, 针对常用的线性调频(LFM)谐波信号和对数调频谐波信号, 分析了其宽带模糊度图, 比较了两者的时延分辨率。在此基础上, 采用仿生生物模型对2种信号进行了处理, 并运用1组Q 值相同、带宽变化的有限脉冲响应(FIR)滤波器组实现耳蜗滤波。最后, 对这2种仿生信号的检测性能、距离估计的精度及其均方根误差进行比较。分析表明, 仿生生物模型采用对数调频谐波信号具有较好的时延分辨性能, 同时具有更好的检测和参量估计性能。 关键词: 对数调频谐波信号; 线性调频谐波信号; 仿生处理模型; 参量估计 中图分类号: TJ630.1 文献标识码: A 文章编号: 1673-1948(2013)04-0258-04 Parameter Estimation Based on Bat-inspired Signals with Logarithmic Frequency Modulation JIA Ning, LIANG Hong, YANG Chang-sheng, DU Jin-xiang (College of Marine Engineering, Northwestern Ploytechnical University, Xi ′an 710072, China ) Abstract: Considering the remarkable target detection performance of a bat, the wideband ambiguity functions of bat-inspired signals with linear frequency modulation(LFM) and logarithmic time frequency modulation(LTFM) are analyzed. The results indicate that the time delay resolution of LTFM is more superior to that of LFM. The bat-inspired signal processing model based on the bat echolocation system is also discussed. A finite impulse response(FIR) linear filter bank with same Q value and different bandwidth is used to implement a cochlear filter. Conclusion is drawn that the bat-inspired signal processing model with LTFM can achieve better time delay resolution performance than the same model with LFM, and it behaves better in detection and parameter estimation. Keywords: bat-inspired signal with logarithmic frequency modulation; bat-inspired signal with linear frequency mod-ulation; bat-inspired signal processing model; parameter estimation 0 引言 蝙蝠具有天然的回声定位系统, 能在恶劣的 环境下估计出目标的距离并迅速准确地捕食到昆 虫。蝙蝠在捕猎过程中根据目标所处位置和状态, 采用不同频率和波形的声波对猎物进行搜索、跟 踪和捕获。研究表明, 大棕蝙蝠的发声信号是多 次调频谐波信号[1], 调频形式更接近于对数时间 调频模型(logarithmic time frequency modulation, LTFM)信号[2]。众所周知, 在实际应用中人工声纳系统常用线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号[3], 但LFM 信号的分辨率不高。 本文采用LFM 谐波信号和LTFM 谐波信号模拟大棕蝙蝠在捕食终段发出的信号, 分析2种仿生信号的时延分辨性能。运用仿生生物模型对