一种改进的扩频BPSK信号载频检测估计方法.pdf
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一种扩频水声信号抗多普勒方法汇报人：2024-01-31
CATALOGUE目录引言扩频水声信号基础多普勒效应及其对水声通信的影响抗多普勒方法研究与实现实验验证与性能评估结论与展望
引言01
水声通信的重要性水声通信是一种在水下环境中实现信息传输的重要手段，广泛应用于海洋资源开发、水下导航、军事侦察等领域。多普勒效应对水声通信的影响在水声通信中，由于发送端和接收端之间的相对运动，会导致接收到的信号频率发生变化，即多普勒效应，严重影响通信质量。抗多普勒方法的意义研究扩频水声信号的抗多普勒方法，对于提高水声通信的可靠性和稳定性具有重要意义。背景与意义
国外研究现状01国外学者在扩频水声信号抗多普勒
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DSSS/BPSK信号检测与伪码重构的开题报告
一、选题背景
直接序列扩频(DirectSequenceSpreadSpectrum,DSSS)技术是一种应用广泛的无线通信调制技术，其特点是将低速信息信号与高速的伪随机码(伪码)相乘，再经过发射端的变频器进行带通调制，从而将信号的带宽扩展到比信息信号带宽大得多，避免了干扰和窃听。BPSK是一种常用的DSSS调制技术，其特点是采用双极性相移键控技术，将信息比特转换为正负相位。然而在应用DSSS/BPSK技术的过程中，由于信道的多样性、干扰等原因，接收端极易受到误码和干扰，导致信号解调出错，从而影响通信质量和可靠性。
因此，在实际应用中需要对DSS
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DSSSBPSK扩频信号盲估计的研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着通信技术的发展，扩频技术广泛应用于各种通信系统，尤其是在无线通信系统中扩频技术是不可或缺的。扩频技术可以提高系统的可靠性和安全性，同时也增强了系统容量和覆盖范围。因此，扩频技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
根据扩频信号的不同产生方式，可以将扩频信号分为直接序列扩频(DSSS)和分频多址(FDMA)两种。在两种扩频信号中，直接序列扩频技术应用最为广泛。扩频信号的盲估计是扩频通信技术的关键之一，能够准确地判断载波频率偏移和时钟漂移等参数，从而实现有效的解调。
为此，我们将针对直接序列扩频(DSSS)技术对扩频信号的
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第 20 卷 第 5 期 航 空 学 报 V o l. 20 N o. 5
1 9 9 9年 9 月 A CTA A ERONAU T ICA ET A STRONAU T ICA S IN ICA Sep. 1999
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文章编号: 1999
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第12章 信号检测与估计 12.1 信号检测 12.2 匹配滤波器 12.3 检测系统 12.4 信号估计 12.1 信号检测 门限, 后验概率,似然函数 最大后验概率准则 贝叶斯准则 最小错误概率准则 极大极小准则 涅曼-皮尔逊准则 12.2 匹配滤波器 最大输出信噪比准则 匹配滤波器形式 准匹配滤波器形式 最大输出信噪比准则 准匹配滤波器 12.3 检测系统 12.4 信号估计 信号估计原理 信号估计方法 维纳滤波器 卡尔曼滤波器 信号估计原理 信号估计方法 最大似然估计 最大后验概率估计 贝叶斯估计 最小二乘估计 线性最小均方误差估计 线性递推估计 维纳滤波器 卡尔曼滤波器 2.3
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信号检测与估计第四章
设观测矢量4 = q + 邦屮“为米知参量，噪声矢量w?A^(〇，cr〗Z)，$为已知 矢量，假定a与!L相互独立，如果^在[b，c]上均匀分布，艮P
p(a) = e [b,c]
c - b
试求未知参童《的最大to验概韦估计(5_)和最小均方误差估计(5,,w )。
如果〃的分布变为
p{ci) = _S{ci — \ ) ^\ — Sci) H— S{u + 1)
其它条件同习题1,试求未知参量《的最大后验概率佔计(U和最小均方误差 估计(〇
如果是均值为m，方差为a2的高斯分布，即a?yV(m，cr2)，其它条件同习题 1,试求未知参量a的线性最小均方误差估计(
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信号检测与估计 第四章
1. 设观测矢量 x a s n ，其中 a 为未知参量，噪声矢量 n
~ N(0,
2 I ) ， s 为已知
n矢量，假定 a 与 n 相互独立，如果 a 在[b,c]上均匀分布，即
n
1
p ( a ) , a
c b
[ b , c ]
试求未知参量 a 的最大后验概率估计( a?
ma p
)和最小均方误差估计( a? )。
m s2. 如果 a
m s
1 1 1
p ( a ) ( a 1) ( a ) ( a 1)
3 3 3
其它条件同习题 1，试求未知参量 a 的最大后验概率估计( a?
ma p
)和最小均方误差
m
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信号检测与估计_张明友.pdf
前言
目录
第1章 统计接收中信号检测与估计的基本理论
1.1 引言
1.2 简单的实例
1.3 双择检测及其最佳准则
1.3.1 贝叶斯准则
1.3.2 最小错误概率准则和最大后验概率准则
1.3.3 极大极小化准则
1.3.4 纽曼－皮尔逊准则
1.4 多
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《信号检测与估计》课件.ppt
《信号检测与估计》主题介绍本课程将深入探讨信号检测与估计的基础理论和应用。我们将学习如何从噪声中提取有用信号，并估计信号的参数。
信号检测与估计概述信号检测判断信号是否存在，识别信号类型。信号估计估计信号的未知参数，例如幅度、频率、相位等。应用领域雷达、声纳、通信、医学影像等。关键问题噪声干扰、信号模型、检测准则等。
信号的定义与分类信号的定义信号是随时间或空间变化的物理量。信号可以是连续的，也可以是离散的。信号的分类信号可以根据其属性进行分类，例如模拟信号和数字信号。周期信号周期信号在一定时间间隔内重复其模式。随机信号随机信号是不可预测的，其值是随机变量。
信号的表示方式信号表示方法多种多样
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信号检测与估计第四章1. 设观测矢量 xa sn ，其中 a 为未知参量，噪声矢量 n~ N(0,2 I ) ， s 为已知n矢量，假定 a 与 n 相互独立，如果 a 在[b,c]上均匀分布，即1p ( a ), acb[ b , c ]试求未知参量 a 的最大后验概率估计( a?ma p)和最小均方误差估计( a?)。m s2. 如果 a 的分布变为111p ( a )( a1)( a )( a1)333其它条件同习题 1，试求未知参量 a 的最大后验概率估计( a?ma p)和最小均方误差m s估计( a?)。3. 如果 a 是均值为 m，方差为2的高斯分布，即 a ~