期刊文献+
共找到54篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
基于分数阶傅里叶变换的低信噪比线性调频信号参数快速估计算法 被引量:22
1
作者 刘利民 李豪欣 +2 位作者 李琦 韩壮志 高振斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2798-2804,共7页
针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋... 针对低信噪比线性调频信号参数估计精度低且运算量大的问题,该文提出一种基于高效分数阶傅里叶变换(FRFT)和分数阶频谱4阶原点矩的快速估计算法。该算法通过判断调频斜率的正负,以确定旋转阶次所在初始区间;进而应用高效FRFT获得初始旋转阶次;最终利用分数阶频谱4阶原点矩,进一步确定搜索区间和步长,实现精准搜索,从而满足参数精度的要求。实验结果表明,该算法尤其适合用于低信噪比情况下的线性调频(LFM)信号检测与参数的准确估计,而且运算量较低。 展开更多
关键词 线性调频信号 高效分数阶傅里叶变换 分数阶频谱4阶原点矩 低信噪比
下载PDF
一种高动态低信噪比环境下基于多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获方法 被引量:18
2
作者 陈延涛 董彬虹 +1 位作者 李昊 蔡沅沅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1691-1697,共7页
高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势,同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战。针对经典捕获算法受频偏影响的局限性,该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT),... 高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势,同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战。针对经典捕获算法受频偏影响的局限性,该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT),所提算法通过串行执行多个样本点的FFT,采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果,在不增加复杂度的条件下,避免了频偏对捕获性能的影响。通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导,证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率,随着数模转换器件采样能力的不断提升,具有比经典算法更大的频偏适应范围。最后,通过仿真验证了上述理论推导的正确性,证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景。 展开更多
关键词 信号捕获 高动态 低信噪比 多样本点串行FFT
下载PDF
基于卷积神经网络的井中分布式光纤传感器地震数据随机噪声压制新技术 被引量:13
3
作者 董新桐 李月 +2 位作者 刘飞 冯黔堃 钟铁 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期2554-2565,共12页
分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一... 分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号. 展开更多
关键词 随机噪声 低信噪比 分布式光纤传感器地震数据 正演模型驱动的卷积神经网络
下载PDF
频率估计的一种多段同频正弦信号频谱相关算法 被引量:10
4
作者 肖玮 涂亚庆 +1 位作者 刘良兵 莫正军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期564-570,共7页
为提高低信噪比条件下正弦信号的频率估计精度,针对多段同频正弦信号,该文提出一种基于频谱相关的频率估计算法。首先,构造加权因子对多段同频正弦信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段同频正弦信号的最优加权积累频... 为提高低信噪比条件下正弦信号的频率估计精度,针对多段同频正弦信号,该文提出一种基于频谱相关的频率估计算法。首先,构造加权因子对多段同频正弦信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段同频正弦信号的最优加权积累频谱和累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计。模拟结果验证了该文算法的有效性。 展开更多
关键词 信号处理 频率估计 频谱相关 多段同频正弦信号 低信噪比
下载PDF
基于时频方差聚类的FH信号参数盲估计 被引量:9
5
作者 张盛魁 姚志成 +2 位作者 何岷 范志良 杨剑 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1662-1667,共6页
为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping,FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)将... 为解决复杂电磁环境下跳频(frequency hopping,FH)参数的盲估计问题,提出了基于时频方差聚类的算法。考虑在低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和定频干扰同时存在的情况下,通过短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)将信号变换到时频域,利用遗传算法对信号的时频区间进行提取,根据时频方差对其进行k-means聚类,消除噪声和定频干扰并提取时频脊线,然后运用Haar小波对该时频脊线进行奇异点检测,进而估计出FH信号的FH周期、跳速和FH频率等参数。仿真结果表明,所提算法在SNR低于-5dB且存在定频干扰的情况下,能够实现对FH参数的精确估计,参数估计正确概率达到90%以上。 展开更多
关键词 参数估计 遗传算法 时频方差 低信噪比 定频干扰
下载PDF
基于FRFT的低信噪比LFM信号参数快速估计算法 被引量:1
6
作者 东锦鹏 陈世文 +1 位作者 杨锦程 韩啸 《指挥控制与仿真》 2024年第1期71-77,共7页
基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系... 基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)信号参数进行估计,问题关键是确定FRFT最佳阶数,根据误差迭代思想提出新的参数估计算法,该算法利用归一化带宽和旋转角的转化关系,由估计误差推算角度差值,有效降低了运算量,不需要调频斜率正负的先验信息,改进的对数搜索算法可以进一步提高参数估计结果的稳定性和可靠性。仿真结果表明,信噪比在-8 dB以上时该方法在高效率的前提下仍具有良好的参数估计性能,平均估计误差在1%以内,估计结果接近Cramer-Rao下限,满足工程实时处理需求。 展开更多
关键词 低信噪比 分数阶傅里叶变换 线性调频信号 参数估计
下载PDF
低信噪比高动态信号的载波同步研究 被引量:6
7
作者 田园 吴长奇 牛晓斋 《电子测量技术》 2009年第5期40-43,共4页
针对在低信噪比和高动态同存条件下的卫星定位导航系统的接收机载波实现同步的问题,设计了基于AR双谱估计的载波捕获模块和基于锁频环(PLL,Phase Locked Loop)/锁相环(FLL,Frequency Locked Loop)的载波捕获模块,并在此基础上提出了一... 针对在低信噪比和高动态同存条件下的卫星定位导航系统的接收机载波实现同步的问题,设计了基于AR双谱估计的载波捕获模块和基于锁频环(PLL,Phase Locked Loop)/锁相环(FLL,Frequency Locked Loop)的载波捕获模块,并在此基础上提出了一种新型的载波同步方案。该载波同步方案可应用于低信噪比和高动态同存的条件下接收机设计中,通过对该方案进行MATLAB仿真,结果表明了该方案能有效地解决了载波快速捕获与精确跟踪的问题。 展开更多
关键词 低信噪比 高动态 载波同步
下载PDF
一种基于注意力机制卷积神经网络模型的自动调制识别算法 被引量:2
8
作者 殷赞 王超杰 +4 位作者 程子恒 陈渤 甄卫民 靳睿敏 杨会贇 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期773-779,共7页
自动调制识别是通信识别、电子侦察、干扰检测等领域中重要的环节.针对低信噪比(signal-tonoise ratio,SNR)条件下自动调制识别准确率不高的问题,构建了一种基于注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)调制识别模... 自动调制识别是通信识别、电子侦察、干扰检测等领域中重要的环节.针对低信噪比(signal-tonoise ratio,SNR)条件下自动调制识别准确率不高的问题,构建了一种基于注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)调制识别模型(sequential convolution-based attention model,SCAM),用于处理原始I/Q序列信号从而进行调制识别.通过在一维CNN模型中引入注意力机制,SCAM能够有效地在低SNR条件下提取原始I/Q序列信号中的特征信息,再通过特征融合的方式对多域特征信息进行联合提取,并将融合后的特征用于调制识别,从而提升了自动调制识别的准确率.对比传统CNN模型,开源数据集RML2016.10a上不同SNR环境条件下的调制识别实验表明,本文提出的SCAM模型能取得更高的调制类型识别准确率. 展开更多
关键词 自动调制识别 卷积神经网络(CNN) 注意力机制 低信噪比(snr)
下载PDF
基于双EEMD与重构的局部放电时延估计方法
9
作者 李明洁 陈东伟 +2 位作者 王通 刘金超 刘卫东 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期760-768,共9页
对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分... 对室内电气设备的局部放电检测与定位是保障设备长期稳定运行的有效手段,而时延估计精度是影响局部放电检测与定位准确度的重要因素。为解决局部放电信号在噪声及多径效应影响下的时延估计精度问题,本文提出了一种基于双集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与重构的局部放电信号预处理方法。模拟仿真与实验测试结果表明,本文所提出的方法与广义互相关算法相比有效提高了时延估计准确度,且稳定性与鲁棒性更好。本文所提方法有效提高了局部放电信号的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)以及时延估计算法的精度,可用于低SNR及多径效应明显的室内环境中局部放电信号的时延精确估计。 展开更多
关键词 局部放电 广义加权互相关 二次相关 集合经验模态分解(EEMD) 低信噪比(snr) 多径效应
下载PDF
基于卷积对抗降噪网络的塔里木盆地沙漠地震资料消噪方法研究 被引量:5
10
作者 董新桐 钟铁 +3 位作者 王洪洲 吴宁 李月 杨宝俊 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期2661-2672,共12页
塔里木盆地作为我国重要的油气勘探地区,其地表主要由沙漠覆盖.塔里木地区获取的沙漠地震资料通常表现为低信噪比,并且有效信号与背景噪声在低频段存在严重的混叠现象.这两点给沙漠地震资料的消噪带来了巨大的困难,进而影响后期的反演... 塔里木盆地作为我国重要的油气勘探地区,其地表主要由沙漠覆盖.塔里木地区获取的沙漠地震资料通常表现为低信噪比,并且有效信号与背景噪声在低频段存在严重的混叠现象.这两点给沙漠地震资料的消噪带来了巨大的困难,进而影响后期的反演、成像以及解释等工作.为了压制沙漠背景噪声并完整恢复有效信号,本文采用生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的基本思路并利用去噪器代替GAN中的生成器,提出一种针对沙漠地震资料的全新消噪网络,命名为沙漠地震卷积对抗降噪网络(Desert Seismic Convolutional Adversarial Denoising Network,DSCA-Net).在DSCA-Net中,我们将去噪器的均方误差损失与去噪器、鉴别器之间的对抗损失相结合,提出了一种全新损失函数;利用该损失函数来优化网络,进而得到适合沙漠地震资料去噪的模型.模拟与实际实验均表明本文提出的DSCA-Net可以有效地压制沙漠地震资料中的背景噪声,同时显著增强同相轴的连续性;经过DSCA-Net处理后的沙漠地震资料信噪比得到显著提升. 展开更多
关键词 低信噪比 频谱混叠 塔里木盆地 噪声压制 地震资料
下载PDF
低信噪比下基于深度学习TCNN-MobileNet的调制识别
11
作者 牛瑞婷 严天峰 +1 位作者 高锐 王映植 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期204-215,共12页
将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-Mo... 将深度学习算法应用于调制识别任务是近年来通信领域的一个研究热点,但现有方法存在网络复杂度高、硬件要求高、在低信噪比(SNR)下识别准确率不高等问题。结合离散小波变换方法,提出一种基于双路卷积神经网络级联可分离卷积网络(TCNN-MobileNet)的调制识别方法。首先通过小波变换对数据进行预处理,将信号作为输入传送到双路卷积神经网络中进行不同维度的特征提取;然后通过融合层进行特征融合并送入轻量级神经网络MobileNetV1中,进行调制识别模型训练;最后通过全连接层进行11种调制识别的分类输出。在公开数据集RML2016.10a上的实验结果表明,在-20dB的低SNR下TCNN-MobileNet的识别准确率可达88.71%,在18dB的高SNR下识别准确率可达96.66%,SNR在-20~18dB范围内时平均识别准确率为88.37%,相比于ResNet18、ResNet34等经典网络架构提升了约35%。TCNN-MobileNet识别方法在保证识别精度不变的情况下能够降低训练参数量以及网络训练时间,有效简化网络架构,降低对硬件设备的要求,对轻量级神经网络在调制识别中的应用具有借鉴意义。 展开更多
关键词 调制识别 卷积神经网络 小波变换 深度学习 低信噪比
下载PDF
Long term integration of radar signals with unknown Doppler shift for ubiquitous radar 被引量:4
12
作者 Qinglong Bao Zengping Chen Yue Zhang Jian Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第2期219-227,共9页
Ubiquitous radar is a new radar system that provides continuous and uninterrupted multifunction capability within a coverage volume. Continuous coverage from close-in "pop-up" targets in clutter to long-range target... Ubiquitous radar is a new radar system that provides continuous and uninterrupted multifunction capability within a coverage volume. Continuous coverage from close-in "pop-up" targets in clutter to long-range targets impacts selection of waveform parameters. The coherent processing interval (CPI) must be long enough to achieve a certain signal-to-noise ratio (SNR) that ensures the efficiency of detection. The condition of detection in the case of low SNR is analyzed, and three different cases that would occur during integration are discussed and a method to determine the CPI is presented. The simulation results show that targets detection with SNR as low as -26 dB in the experimental system can possibly determine the CPI. 展开更多
关键词 ubiquitous radar low signal-to-noise ratio snr coherent processing interval (CPI) coherent integration non-coherent integration.
下载PDF
基于自适应阈值活动语音检测和最小均方误差对数谱幅度估计的低信噪比降噪算法 被引量:5
13
作者 张皓然 王学渊 李小霞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1763-1768,共6页
针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估... 针对低信噪比(SNR)环境下传统方法对声信号降噪的局限性,提出了一种联合自适应阈值活动语音检测(VAD)算法和最小均方误差对数谱幅度估计(MMSE-LSA)的实时降噪算法。首先,在VAD算法中通过基于能量概率最大值的概率统计来对背景噪声进行估计,对得到的背景噪声进行实时更新并保存;然后,将实时更新的背景噪声作为MMSE-LSA的参考噪声,并对噪声幅度谱进行自适应更新,最后进行降噪处理。通过在真实场景中对四类声信号进行实验,结果表明,该算法在保证对低SNR声信号的实时处理的情况下,相较于传统MMSE-LSA算法,降噪信号的SNR能够提高10~15 dB,且不存在信号过减的情况,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 真实环境 自适应阈值 活动语音检测算法 实时最小均方误差对数谱幅度估计算法 实时背景 低信噪比
下载PDF
一种等差参差脉冲信号的检测方法研究 被引量:1
14
作者 李开壮 刘璐 +3 位作者 刘方建 郑宇 刘田 孙中森 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2023年第3期65-71,共7页
针对低信噪比环境下信号估计概率低和子周期呈等差的脉冲参差信号低截获、难分选的问题,提出了一种基于改进滑窗与等差判决的信号参数估计与分选方法。文中,首先利用改进滑窗的双门限检测对脉冲信号信噪比进行增强,计算比较滑窗能量累积... 针对低信噪比环境下信号估计概率低和子周期呈等差的脉冲参差信号低截获、难分选的问题,提出了一种基于改进滑窗与等差判决的信号参数估计与分选方法。文中,首先利用改进滑窗的双门限检测对脉冲信号信噪比进行增强,计算比较滑窗能量累积值,寻找信号的起始、终止时间。其次,针对等差层次的时序重复特性,提出基于差分统计的等差判决流程,使序列差值直方图算法在复杂脉冲环境和脉冲丢失较高环境下能够分选该种参差信号。仿真与试验结果表明:该方法在-6 dB情况下有10%以上的精度提升,等差判决算法在高脉冲流密度条件下仍能较准确地分选出该种信号,且在脉冲丢失较高环境下仍有一定的分选成功率。 展开更多
关键词 低信噪比 到达时间估计 序列差值直方图算法 改进滑窗
下载PDF
一种低信噪比环境下的语音端点检测算法 被引量:5
15
作者 卜玉婷 曾庆宁 郑展恒 《声学技术》 CSCD 北大核心 2020年第5期592-602,共11页
端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一,为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声... 端点检测技术是语音信号处理的关键技术之一,为提高低信噪比环境下端点检测的准确率和稳健性,提出了一种非平稳噪声抑制和调制域谱减结合功率归一化倒谱距离的端点检测算法。该算法首先通过抑制非平稳噪声再采用调制域谱减消除残余噪声来提升信噪比,减少语音失真。然后再提取每帧信号的功率归一化倒谱系数,计算每帧信号与背景噪声的功率归一化倒谱距离。最后将该倒谱距离作为检测参数,采用双门限判决方法进行端点检测。实验结果表明,该端点检测算法对语音帧和噪声帧具有较好的区分性。此外,在低信噪比环境下,所提出的算法对于不同类型的噪声都具有较好的稳健性。 展开更多
关键词 低信噪比 瞬态抑制 调制域 功率归一化倒谱系数 倒谱距离 端点检测
下载PDF
一种低信噪比下稳健的ISAR平动补偿方法 被引量:5
16
作者 李东 赵婷 +3 位作者 宋伟 刘庆华 曾浩 张成祥 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期2049-2056,共8页
远距离小目标/隐身目标逆合成孔径雷达成像在目标检测系统中具有重要作用,然而由于回波信号存在信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)低等问题,使得传统基于距离包络对齐的平动补偿方法失效;导致后续初相校正和方位聚焦处理性能急剧下降.... 远距离小目标/隐身目标逆合成孔径雷达成像在目标检测系统中具有重要作用,然而由于回波信号存在信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)低等问题,使得传统基于距离包络对齐的平动补偿方法失效;导致后续初相校正和方位聚焦处理性能急剧下降.针对该问题,本文提出一种低信噪比下参数化平动补偿方法.首先,将回波信号建模为多成分的多项式相位信号,并通过挖掘运动目标上所有散射体具有相同的平动历程这一先验信息,利用相位差分(Phase Differencing,PD)和Keystone变换将目标上所有散射体能量聚集到同一距离单元.然后,通过相干积累三次相位函数将该距离单元内的所有散射体能量集中到一个强点,进而估计出目标平动参数实现低SNR下平动补偿.最后,理论分析和实测数据实验验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 低信噪比 相位差分 KEYSTONE变换 相干积累三次相位函数
下载PDF
无线电通信中的端点检测算法
17
作者 黄保霖 刘智 林玮 《电声技术》 2023年第9期104-107,共4页
针对无线电语音传输过程中低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的情况,改进优化谱减法,通过对多窗谱谱减算法中参数的自适应选择,获得对噪声频谱的合理估计,提高信号的降噪效果,并使用谱熵为特征的端点检测算法对人声进行提取。仿真对... 针对无线电语音传输过程中低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)的情况,改进优化谱减法,通过对多窗谱谱减算法中参数的自适应选择,获得对噪声频谱的合理估计,提高信号的降噪效果,并使用谱熵为特征的端点检测算法对人声进行提取。仿真对比实验结果显示,在强噪声环境下,所提算法在语音增强方面表现更出色,识别准确率更高。 展开更多
关键词 低信噪比(snr) 功率谱 多窗谱改进谱减法 谱熵
下载PDF
一种高动态低信噪比下载波快速捕获跟踪方法 被引量:4
18
作者 段旭 孙大元 《飞行器测控学报》 CSCD 2014年第2期119-123,共5页
针对高动态、低信噪比的接收信号,首先对整个多普勒频率范围进行分段,并在每一段内利用本地产生的带有多普勒频率变化率的复信号来抵消接收信号中多普勒频率变化率的影响,然后在每一段内利用FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换... 针对高动态、低信噪比的接收信号,首先对整个多普勒频率范围进行分段,并在每一段内利用本地产生的带有多普勒频率变化率的复信号来抵消接收信号中多普勒频率变化率的影响,然后在每一段内利用FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)进行载波频率并行捕获,从而同时完成载波多普勒频率及其变化率的初步估计。利用载波多普勒频率及其变化率估计信息辅助锁频环快速入锁,进而利用锁频环辅助三阶锁相环完成载波信号的锁频锁相跟踪。使用这种方法,可以快速获取信号的多普勒频率及其变化率信息,并且在极短时间内完成载波的稳定跟踪,使接收设备具备快速捕获跟踪大动态弱信号的能力。 展开更多
关键词 低信噪比 多普勒 高动态 复信号 三阶锁相环 锁频环 快速傅里叶变换(FFT)
下载PDF
一种面向核磁共振短弛豫弱信号的反演方法
19
作者 余樵铭 陆荣生 +4 位作者 陈朗 姜晓文 吴正秀 鲍冲 倪中华 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2023年第2期161-168,共8页
针对具有短弛豫分量的核磁共振弱信号的反演难题,提出了一种适用于低信噪比核磁共振弛豫信号的反演方法,通过结合SVD方法和Tikhonov方法,选择更加合适的滤波因子进行反演.与现有的反演方法相比,该方法获得的弛豫时间分布图谱更接近于核... 针对具有短弛豫分量的核磁共振弱信号的反演难题,提出了一种适用于低信噪比核磁共振弛豫信号的反演方法,通过结合SVD方法和Tikhonov方法,选择更加合适的滤波因子进行反演.与现有的反演方法相比,该方法获得的弛豫时间分布图谱更接近于核磁共振模拟信号的原始谱,尤其是信号较弱时的短弛豫分量.通过计算反演结果的不确定度,证明了该方法在不同信噪比下的可靠性.此外,通过实验测量和多弛豫分量样品的反演分析,表明该方法能够获得精确的弛豫时间.最后,将该方法应用于水泥水化过程核磁共振弛豫信号的分析,通过对短弛豫弱信号的有效辨识,准确发现了水泥水化过程中各组分的变化规律.证明了该方法能够有效分辨弛豫时间较短的核磁共振弱信号,对寻找样品关键成分和表征其物理性质具有重要作用,从而促进了核磁共振弛豫技术的应用. 展开更多
关键词 核磁共振 弛豫时间 反演 低信噪比 水泥水化
下载PDF
频率选择性衰落信道下的同步参数联合盲估计算法 被引量:3
20
作者 吴天琳 彭华 黄艳艳 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期182-190,共9页
对于多径频率选择性衰落信道以及低信噪比环境下线性调制信号的同步参数盲估计问题,提出基于循环累积量的载波频偏、初始相偏和符号定时误差前向联合盲估计算法。通过理论推导得出多径频率选择性衰落信道下信号的循环累积量与初始相偏... 对于多径频率选择性衰落信道以及低信噪比环境下线性调制信号的同步参数盲估计问题,提出基于循环累积量的载波频偏、初始相偏和符号定时误差前向联合盲估计算法。通过理论推导得出多径频率选择性衰落信道下信号的循环累积量与初始相偏和符号定时误差的数学关系。在此基础上先以较大频率间隔进行粗估计确定频偏范围,再以较高精度遍历检测信号特定循环频率,提高载波频偏估计精度,进而由累积量值估计出初始相偏和符号定时误差,不依赖于信道衰落和加性噪声的分布特性,尤其适用于频偏、相偏、定时误差和信道衰落同时存在的复杂情况。仿真结果表明,该算法能有效实现低信噪比和多径频率选择性衰落信道下对线性调制信号同步参数的联合盲估计。 展开更多
关键词 多径频率选择性衰落 低信噪比 同步参数 盲估计 循环累积量
下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部