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基于软件无线电的天线阵列研究 被引量:6
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作者 王威 杨露 +1 位作者 宁国勇 庄杰 《电子测量技术》 2018年第19期96-99,共4页
波达方向(DOA)估计是阵列信号处理中的重要基础问题。目前DOA估计的研究主要是在MATLAB软件仿真环境下进行;然而纯软件的仿真结果与实际应用之间存在较大的差别。为了更好地模拟实际应用,使用多个通用软件无线电外设(USRP)搭建天线... 波达方向(DOA)估计是阵列信号处理中的重要基础问题。目前DOA估计的研究主要是在MATLAB软件仿真环境下进行;然而纯软件的仿真结果与实际应用之间存在较大的差别。为了更好地模拟实际应用,使用多个通用软件无线电外设(USRP)搭建天线阵列实物系统,快速实现了将天线接收的实际信号转换为基带信号;然后在Simulink软件平台上采用相位补偿法完成多通道之间的相位同步,并实现多重信号分类(MUSIC)算法。实验结果表明,该系统能完成DOA估计功能,为阵列信号处理研究者提供了快捷、可靠的硬件平台。 展开更多
关键词 通用软件无线电外设(usrp) MUSIC算法 波达方向估计 阵列信号处理
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基于USRP2的TDCS系统设计与实现
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作者 沈淑渭 谢岩 +1 位作者 李孟达 卢虎 《航空兵器》 2012年第6期45-49,共5页
变换域通信系统(TDCS)能够通过频谱估计与标记主动避开干扰,为认知无线电(CR)系统的具体实现提供了良好的技术支持。本文基于通用软件无线电外设(USRP2)平台,设计并实现了一个TDCS传输系统,给出了系统的软硬件设计详细流程和关键问题的... 变换域通信系统(TDCS)能够通过频谱估计与标记主动避开干扰,为认知无线电(CR)系统的具体实现提供了良好的技术支持。本文基于通用软件无线电外设(USRP2)平台,设计并实现了一个TDCS传输系统,给出了系统的软硬件设计详细流程和关键问题的解决方案,并针对TDCS系统提出了一种快速抑制峰均比(PAPR)的自适应算法。硬件仿真结果表明,本系统能够在USRP2平台上成功实现无线通信的数据传送与接收,为认知无线电由理论研究步向实际应用奠定基础,同时也为其他基于USRP2的无线系统设计提供借鉴。 展开更多
关键词 认知无线电 变换域通信系统 通用软件无线电外设(usrp2)
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基于USRP的OFDM信号参数估计 被引量:2
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作者 彭东升 孙运强 +2 位作者 姚爱琴 杨宵 刘成凯 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第36期15504-15510,共7页
针对Alpha稳定分布噪声下,循环谱估计正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号参数失效问题,提出一种基于广义循环谱的载波频率和符号速率联合估计方法。首先,对OFDM信号进行反正切变换及循环平稳分析,建立O... 针对Alpha稳定分布噪声下,循环谱估计正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号参数失效问题,提出一种基于广义循环谱的载波频率和符号速率联合估计方法。首先,对OFDM信号进行反正切变换及循环平稳分析,建立OFDM的广义循环谱数学模型;然后,分析广义循环谱谱线与OFDM信号载波频率及符号速率之间的关系,通过检测广义循环谱谱线位置实现OFDM信号的参数估计;最后,通用软件无线电外设(universal software radio peripheral,USRP)采集得到OFDM信号,使用真实采集I、Q中频信号对所提算法进行验证。实验结果表明:所提算法在Alpha稳定分布噪声下表现出良好的鲁棒性,具有一定的工程实用性。 展开更多
关键词 正交频分复用(OFDM) 载频估计 广义循环谱 ALPHA稳定分布噪声 通用软件无线电外设(usrp)
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基于贝叶斯自动相关性确定的稀疏重构正交频分复用信号时延估计算法 被引量:9
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作者 崔维嘉 张鹏 巴斌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2318-2324,共7页
针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(A... 针对复杂环境下,单测量矢量(SMV)条件下的正交频分复用(OFDM)时延估计问题,该文提出了一种基于贝叶斯自动相关性确定(BARD)的稀疏重构时延估计算法。该算法运用贝叶斯框架,从进一步挖掘有用信息的角度入手,引入不对称的自动相关性确定(ARD)先验,融入参数估计过程中,有效提升了低信噪比(SNR)和SMV条件下的时延估计精度。该算法首先基于OFDM信号物理层协议数据单元估计出的信道频域响应构造稀疏化实数域表示模型,然后对模型中的噪声和稀疏系数矢量进行概率假设,同时引入自动相关性确定先验;最后根据贝叶斯框架,通过期望最大化(EM)算法求解超参数,实现对时延的估计。仿真实验表明,该算法具有更好的估计性能,在信噪比较高时更加贴近克拉美罗界(CRB)。同时基于通用软件无线电外设(USRP),利用实际信号对所提算法进行了有效性地验证。 展开更多
关键词 时延估计 神经网络 自动相关性确定(ARD) 通用软件无线电外设(usrp)
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