本发明请求保护一种基于遗传变异优化的二阶振荡粒子群盲源分离方法，属于盲信号处理技术领域。该方法克服了传统盲源分离算法非线性激活函数选取难题，可在源信号先验知识未知情况下有效分离混合信号。以分离信号负熵作为目标函数，利用固定惯性权重均衡局部和全局搜索能力；学习因子二阶振荡环节的加入可在粒子数目不变情况维持种群多样性；引入遗传变异机制，有利于处改善由二阶振荡的加入而造成收敛速度降低的情况。对模拟振动信号和混沌映射信号的分离说明该方法能应用到机械信号故障检测领域以及处理确定的类噪声信号等方面。本方法为智能算法盲源分离的改进型理论研究提供了补充，对工程应用中未知混合信号的分离具有重要意义。

本发明请求保护一种基于平均模糊函数的BOC信号的参数联合估计方法，属于信号处理技术领域。通过对BOC信号平均模糊函数处理以后，在载频，副载波码片速率，伪码速率和伪码周期等参数上表现出较强的信号分量，从该特征可以对BOC信号的载频，副载波速率，伪码速率和伪码周期进行联合估计。同时通过对多段信号的平均模糊函数进行累加平均，可以进一步提高该算法的处理增益。该算法计算量相对较小，估计精度较好，克服了谱相关方法非线性运算复杂的问题以及不能估计伪码周期的问题。本方法可以在低信噪比下较准确地估计BOC信号的多个参数，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析（副载波类型识别，伪码序列估计）具有重要意义。

本发明请求保护一种基于模糊函数的OFDM(正交频分复用)信号参数估计方法，属于信号处理技术领域。该方法通过计算OFDM信号的平均模糊函数，发现该函数的时延切面和频率切面都有峰值出现，根据这些峰值之间的距离可以估计符号周期和有用符号周期，并用符号周期减去有用符号周期可以得到循环前缀长度。实验仿真验证了理论分析的正确性。采用本方法进行估计时，对接收的信号可以不需经过下变频处理，在非合作通信领域具有广泛的应用前景。

本发明请求保护一种基于循环平稳特性的空时分组码MC‑CDMA信号盲识别方法，属于号处理技术领域。该方法先根据空时分组码MC‑CDMA系统的基带物理模型、信号构造及矩阵表示，建立了信号相关函数的选择标准，估计出来这些相关函数对应的四阶累积量，然后把四阶循环累积量跟信道的参数结合起来去建立一个循环统计量，最后根据循环频率的检测提取检测门限跟这个循环统计量进行比较做判决实现识别。计算机模拟表明，本发明采用的算法能以较小的复杂度有效地识别STBC MC‑CDMA信号，且能在较低的输入信噪比条件下良好地工作。同时，跟传统的识别算法比较，本发明采用的算法利用四阶循环累积量的优点减少随机噪声的影响，从而改善系统性能。

本发明请求保护一种基于谱相关函数的多用户TDDM‑BOC信号的伪码速率估计方法，属于信号处理技术领域。通过求取多用户TDDM‑BOC信号的谱相关函数，然后提取频谱频率f＝0的循环频率切面，从切面中可以搜索到4个最大主峰和紧邻这些主峰的4个较大次峰(不一定是最大次峰)，根据这一特征可以对多用户TDDM‑BOC信号的伪码速率进行估计。同时通过对多段信号的谱相关函数进行累加平均，可以实现降低噪声和精确估计的目的。本方法可以在低信噪比下较准确地估计多用户TDDM‑BOC信号的伪码速率，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析具有重要意义。

本发明请求保护一种基于特征分解和梅西算法的DSSS/UQPSK信号的伪码序列估计方法，属于通信技术领域。本方法首先按照长码周期进行分段，再在每段里面再按照信息码元宽度进行分段，然后按照特征分解的方法得到短码序列和各段的长PN码序列，对得到的各段长PN码序列选取其中一部分求取生成多项式，最后根据生成多项式恢复出整周期的长PN码序列。使用本方法除了提高PN码估计的效率外，更主要的是提高了PN码估计的准确性，且能有效的解决长码序列恢复所存在的相位模糊问题。本方法对PN码本身的特性没有任何的先验知识要求，只需知道长、短PN码的周期即可。所以在无线电管理、军事通信侦察、截获、相关干扰等诸多领域具有应用前景。

本发明涉及一种基于鲁棒竞争聚类的欠定系统实正交空时分组码盲识别方法，属于信号处理技术领域。在本方法中，首先，建模得到与虚拟信道矩阵相关的接收信号模型，由于虚拟信道矩阵包含空时码信息，因此可用于空时码识别；其次，利用鲁棒竞争聚类算法盲估计出虚拟信道矩阵；再次，根据实正交空时分组码的特性，提取虚拟信道矩阵的相关矩阵的稀疏度和非主对角元素能量与主对角元素能量之比的能量比的识别特征参数；最后，根据此参数进行正交空时分组码识别。本发明采用的算法能以较小的复杂度有效地盲识别实正交空时分组码信号，且能在较低的输入信噪比条件下良好地工作，从而改善系统性能；而且利用鲁棒竞争聚类算法还可以盲估计出源信号的数目，具有广泛的应用前景。

本发明请求保护一种基于相关波动的BOC信号的伪码周期及其副载波速率盲估计处理方法，属于信号处理技术领域。该方法通过波动相关方法在不同相关积分时延下可以做出对BOC信号多个参数的估计。当相关积分时延比较大时，可以对信号的伪码周期进行估计。当相关积分时延比较小时，可以估计出BOC信号的副载波速率参数。该方法收敛速度较快，估计精度较好，克服了谱相关方法非线性运算复杂的问题以及不能估计伪码周期的问题。本方法可以在低信噪比下较准确地估计伪码周期即副载波速率，从而对该信号的后续处理以及细微特征分析具有重要意义。

本发明请求保护贝塞尔函数和虚拟阵列相结合的SFM信号的参数估计方法，属于信号处理技术领域。本方法充分考虑到SFM信号的复杂性及非平稳特性，采用了一种特殊的处理方法，把其变换成那些常用的窄带信号形式，根据分解后的窄带信号的特点，对其做相应的处理，然后利用估计信号方向的方法来估计该信号的频率参数；其次利用超定方程组最小二乘解的定理解出其调制系数。该方法不仅能够很好的处理SFM信号，而且能够准确的估计出信号的参数，同时可以推广到多分量的信号。

本发明请求保护一种Gold序列参数估计方法。Gold序列是一种伪随机序列，其互相关特性比m序列好，在现代通信中被广泛应用。Gold序列的参数是Gold序列的重要组成部分，但其参数估计相关研究甚少。针对Gold序列参数估计问题，本发明提出了基于梅西迭代算法的Gold序列参数估计方法。本方法先根据截取的Gold序列的部分序列，利用梅西迭代算法估计其生成多项式，再通过多项式除法估计产生该Gold序列的m序列优选对的本原多项式。在截取序列长度较短且含误码的情况下，该方法可以有效地估计出Gold序列的参数。