超短波信道中多簇散射参数估计算法

在超短波通信环境中,散射物大多非均匀分布,集中趋向于某个区域,信号在传播过程中经过多次反射、散射,到达接收端的多条路径在时间和空间上会形成簇。对同一簇内多径信号的空间传播特征,可以用来波方向波达角的中心波达角(均值)和角度扩展(或者方差)两个统计参数描述。针对实际信道环境中存在多簇散射波,提出了使用广义旁瓣对消框架下的多级维纳滤波和粒子群搜索算法,来进行这两个统计参数的估计。仿真实验表明该算法可较精确地实现这两个统计参数的估计,并且该算法具有较强的鲁棒性。     

无线信道中多簇散射参数估计

由于无线信道环境中,散射物并非均匀分布,而是趋向于在集中在某个区域,信号的传播过程中经过多次反射、散射,到达接收端的多条路径在时间和空间上会成簇的现象,因而在信道建模中如何准确刻画簇的传播特征,对于通信系统的参数设计显得非常关键.对同一簇内多径信号的空间传播特征,可以用来波方向波达角的中心波达方向(均值)和角度扩展(或者方差)两个统计参数描述.针对如何提取信道环境中多个簇内多径分量的空间传播参数,提出通过一种低复杂度串行一维搜索算法代替联合最大似然估计算法,通过实际测量数据对算法进行了验证,实验表明所提出的低复杂度算法能准确地描述实际传播信道环境.     

多入多出超宽带信道建模与仿真

在IEEE802.15.3a超宽带(UWB)信道模型的基础上,利用平行波近似理论,根据天线阵列的结构和多径的传播方向,提出了一种新的多入多出(MIMO)超宽带统计信道模型。各个子信道的多径幅度、相位和波达时间被引入了信道模型。子信道的信道特征参数满足超宽带信道的特征。实际测量的统计结果表明,波离角(AOD)和波达角(AOA)服从拉普拉斯分布。空间相关性、信道容量和天线间距、角度扩展之间的关系表明,该信道模型满足实际的空间相关统计特性。该模型对MIMOUWB系统的研究具有重要意义。     

一种新的基于平行因子分析的近场源定位算法

提出了一种新的多个近场窄带信源距离、频率及到达角三维参数的联合估计算法。该算法将通常在数据和子空间域应用的平行因子分析模型扩展至高阶累积量域,利用阵元输出计算的高阶累积量矩阵构造三面阵,分析了该三面阵低秩分解的唯一性,并从分解得到的多个矩阵中联合估计信源距离、频率及到达角。该算法仅需使用3个高阶累积量矩阵,而且无须谱峰搜索和参数配对,计算简单。仿真结果表明该算法是有效的。     

一种时变移动信道中的相干多径来波方向估计算法

基于菲涅尔区平板聚焦多波束天线模型 ,提出一种联合子空间平滑和子阵波束空间处理的来波方向估计算法。该算法可以解决时变移动信道环境中相干多径信号的来波方向估计问题 ,并克服了空间平滑方法的来波数目限制 ,同时具有较低的处理复杂度。对该算法进行计算机仿真 ,结果表明 ,在低信噪比门限和小样本数条件下 ,该算法还具有较好的估计精度和分辨力。     

相干分布式信源参数估计算法

针对目前分布式信源参数估计算法多采用二维联合搜索导致计算复杂度较大的问题,提出了基于中心波达方向预估计的波束形成一维搜索算法.通过将中心波达方向与角度扩散进行分离,把二维联合搜索简化为一维搜索,降低了计算复杂度.利用方向向量与信号子空间之间的特征结构预估计中心波达方向,缩小了参数搜索范围,提高了算法运行速度.该算法参数估计精度较高,鲁棒性较好,适用于角度扩散较大的场合.仿真实验验证了所提算法的有效性,与DSPE算法和传播因子算法相比,所提算法性能具有明显的优势.     

一种适用于车速无线信道的OFDM联合同步算法

提出了一种改进的适用于车速无线信道的OFDM联合同步算法。该算法首先利用一组特殊的时域正交PN序列进行联合定时同步和大频偏估计,并从理论上分析了大频偏估计之后的残留频偏范围;之后使用多个重复的短训练符号完成残留频偏估计。理论分析和仿真结果表明,改进的算法不但能解决无线信道下第一径不是最强径时的定时同步问题,而且在可能出现多个等功率路径的车速无线信道下具有更高的频偏捕获概率和更好的频偏估计性能。     

基于ESPRIT方法的近场源参数估计

提出了一种基于ESPRIT的近场窄带信源到达角及距离联合估计新方法。该方法选择特定序号阵元输出计算的四阶累积量构造高维矩阵,利用其特征值分解结果构造2个新的矩阵,再借助新构造矩阵的特征值联合估计信源参数。该方法无须参数配对,无须谱峰搜索;有效利用了阵列孔径,从而具有较高的估计精度。仿真结果表明算法是有效的。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

可重构智能表面通信系统的渐进信道估计方法

针对现有可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)的信道估计方法中反射系数为随机配置而导致接收端信噪比较低的问题,提出一种配置特定反射系数的渐进式信道估计方法.该方法利用非完整信道状态信息(channel state information,CSI)计算出当前时刻下的...     

Iterative Multiuser Receiver Based on Decorrelating Decision-Feedback Detection

Abstract: Iterative multiuser receiver for joint multiuser detection and channel decoding improves the receiver'sperformance by passing soft information between multiuser detection and channel decoding. In this paper, an iterativemultiuser receiver based on decorrelating decision-feedback detection is proposed, which is effective to implementmultiuser detection, channel decoding and parameter estimation. The data decoding and the parameter estimation arereinforced each other. The bit error rate decreases along with the increase of the iteration, and the parameter estimationapproaches the optimum at the same time.     

高速旋转目标三维成像的新算法

针对高速旋转目标三维成像的问题，提出一种有效的GRT CLEAN方法。该方法首先进行平动补偿,将高速目标的回波信号转换为高速转台模型。然后利用基于旋转散射点各次距离像回波的变化曲线所具有的特征，采用广义Radon变换(generalized Radon transform, GRT)得到目标散射点空间位置的近似估计。最后把该目标参数估计方法与修正的CLEAN技术相结合得到每个散射点的特征估计,并进一步得到目标三维像。理论推导与仿真结果验证了该算法的有效性。     

MIMO无线通信系统的统一建模

提出一种统一的多天线通信系统传输模型,该模型将收发间通道分为电路、近场区和远场区三部分,通过广义欧姆定律联系电路和近场参数,利用基于矩量法的广义阻抗矩阵精确描述多天线和近场区参数,通过基于远场近似的无线信道模型联系收发端的远区场;给出不同近场环境下的仿真结果,并在此基础上详细研究了天线互耦、失配和近区散射体对系统性能的影响,与已有结果进行了比较,分析了异同处。     

基于DNN的无人机数据OFDM传输技术

针对无人机信道含多径、多普勒频移,还易受到外来干扰和高功率放大带来的非线性失真影响的问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的无人机正交频分复用(orthogonal frequency divi-sion multiplexing,OFDM)数据传输技术.下行链路采用OFDM系...     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

发射站/接收站位置误差下无源雷达DOA-TDOA目标定位算法

无源雷达中发射站和接收站位置误差的存在将显著降低目标定位精度。针对这一问题,将发射站和接收站位置误差考虑到基于波达方向和到达时差的无源雷达目标定位模型中,提出了一种目标位置代数解算法。首先,将波达方向和到达时差的测量方程线性化,考虑方程中的各项误差,采用加权最小二乘估计求解,并通过对加权矩阵的迭代更新,得到目标位置最优估计。推导了存在发射站和接收站位置误差条件下目标定位的克拉美罗下界,并从理论上证明了算法的定位精度可以达到克拉美罗下界。仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法,在发射站和接收站位置误差条件下定位精度仍能达到克拉美罗下界。     

Degradation data-driven approach for remaining useful life estimation

Remaining useful life (RUL) estimation is termed as one of the key issues in prognostics and health management (PHM). To achieve RUL estimation for individual equipment, we present a degradation data-driven RUL estimation approach under the collaboration between Bayesian updating and expectation maximization (EM) algorithm. Firstly, we utilize an exponential-like degradation model to describe equipment degradation process and update stochastic parameters in the model via Bayesian approach. Based on the Bayesian updating results, both probability distribution of the RUL and its point estimation can be derived. Secondly, based on the monitored degradation data to date, we give a parameter estimation approach for non-stochastic parameters in the degradation model and prove that the obtained estimation is unique and optimal in each iteration. Finally, a numerical example and a practical case study for global positioning system (GPS) receiver are provided to show that the presented approach can model degradation process and achieve RUL estimation effectively and generate better results than a previously reported approach in literature.     

基于特殊阵列的近场源参数估计新算法

阵列孔径损失和计算复杂度大是近场源参数估计面临的两大亟待解决的问题,提出一种类似NEST阵列模型的新模型,利用四阶累积量扩展阵列孔径,使可估计信源个数远远大于实际阵元数;并结合基于特征方程算法(characteristic equation-based method, CEM)思想避免特征值分解和谱峰搜索,极大降低了算法的计算复杂度。最后,基于已获得的近场源的角度信息,估计出所有近场源的距离信息。理论分析和实验仿真结果表明,在保证参数估计精度的前提下,所提算法的计算复杂度低,具有较高的阵列利用率,并且可以避免二维参数配对。     

Rotational parameters estimation of maneuvering target in ISAR imaging

The rotational parameters estimation of maneuvering target is the key of cross-range scaling of ISAR (inverse synthetic aperture radar), which can be used in the target feature extraction. The cross-range signal model of rotating target with fixed acceleration is presented and the weighted linear least squares estimation of rotational parameters with fixed velocity or acceleration is proposed via the relationship of cross-range FM (frequency modulation) parameter, scatterers coordinates and rotational param...