多载波信号具有丰富的频域信息,相参积累能够拓宽信号的有效带宽,克服单载波信号带宽窄导致时差(time difference of arrival,TDOA)、频差(frequency difference of arrival,FDOA)参数估计精度不高的问题。以多载波信号的检测定位为背景...
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多载波信号具有丰富的频域信息,相参积累能够拓宽信号的有效带宽,克服单载波信号带宽窄导致时差(time difference of arrival,TDOA)、频差(frequency difference of arrival,FDOA)参数估计精度不高的问题。以多载波信号的检测定位为背景,研究了基于多个载波信号互模糊函数(cross ambiguity function,CAF)相参积累的TDOA/FDOA参数估计算法,为多载波信号的无源定位提供高精度的定位参数估计方法。基于接收信号模型,推导了多载波信号的互模糊函数,从TDOA/FDOA两个维度分析了不同载波信号CAF的相位关系,通过相位补偿实现了多载波信号CAF的相参积累,并从理论上分析了TDOA/FDOA参数估计的性能改善情况。蒙特卡罗仿真表明,提出的多载波信号相参积累TDOA/FDOA估计算法性能明显优于单载波信号的估计性能,性能改善情况与理论分析一致。
针对符号间干扰信道的多天线分集接收问题,提出一种单输入多输出(SIMO)系统盲迭代均衡算法。该算法利用吉布斯样本法处理思路,在SIMO条件下推导了信道冲击响应、发送符号等未知参数的条件后验分布,根据该条件概率逐个参数进行随机采样,通过不断迭代更新来逼近最大后验概率(MAP)估计的结果。该算法的一个显著特点是具有软输入软输出(SISO)结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合,通过联合迭代进一步提升均衡的性能。计算机仿真结果表明,在严重符号间干扰信道条件下,SIMO系统盲迭代均衡算法的性能非常接近于已知信道时迭代均衡算法的性能,距离理想无符号间干扰信道分集合成的性能差距只有约1 d B。
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