基于最大似然的同频混合信号联合定时估计算法

针对同频干扰下的混合信号时延估计问题进行研究,提出了一种基于最大似然准则的联合定时估计算法。该算法在推导似然函数的基础上,采用分级搜索方法估计信号时延,能同时实现干扰信号与有用信号的联合定时。相比传统的单信号时延估计,该算法需要有更长的观测数据长度;算法对频偏误差不敏感,在归一化频偏（相对于符号速率）小于2％时性能损失很小。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种自适应最大似然GPS比特同步方法

提出了一种针对GPS系统的自适应最大似然比特同步方法.该方法改进了固定非相干累加次数的传统最大似然估计方法,利用归一化的比特能量最大值和次大值差值作为检测量,针对不同载噪比的信号自适应地约束非相干累加次数.数值仿真与分析表明,在保证错误估计概率基本不变的前提下,该方法有效地减少了平均估计时间.     

基于广义似然比的宽带分布式目标检测算法

针对在相干积累期间发生距离走动的分布式目标检测问题,提出了一种广义似然算法及其改进算法。该算法采用广义似然函数准则与极大似然方法对不同预设速度下各个距离单元的信号进行估计,得到了两步广义似然比检测算子。进一步利用目标相邻强散射单元特性和相邻预设速度相关性,推导出改进的三步广义似然算法,随后证明了这两种算法的恒虚警率性。对两类飞机实测数据的多个实验结果表明,当目标发生距离走动的情况下,该算法性能相对与传统的非相干积累算法有明显提高。     

基于Metropolis Hastings抽样短采样宽带信号方位估计AML算法

针对短采样宽带信号近似最大似然（approximated maximum likelihood,AML）方位估计计算量大的问题,将马尔科夫链〖CD*2〗蒙特卡罗方法与近似最大似然方位估计相结合,提出一种基于Metropolis Hastings抽样的近似最大似然方位估计方法（AMLMH）。该方法将AML算法的空间谱函数作为信号的概率分布函数,并利用Metropolis Hastings抽样方法从该概率分布函数中抽样。研究结果表明,AMLMH方法不但保持了原近似最大似然方位估计方法的优良性能,而且减小了计算量。     

单通道同频混合信号时延高效估计方法

针对单通道同频数字混合信号时延估计问题,提出了一种数据辅助的方法,将整个估计流程分成了基于数据辅助的时延粗估计与基于最大似然的时延精估计两个过程。该方法克服了以往基于最大似然同频混合信号时延估计的很多弊端,改进了搜索方式并探讨了消除时延模糊的方法,提高了估计精度。最后又分析了性能界,为本文方法的性能分析提供了理论依据。该方法较依赖于两路时延差,对频偏误差不敏感,仿真实验验证了该方法的有效性与实用性。     

一种最大似然调制识别的快速算法

针对最大似然调制识别算法计算复杂度高的问题,提出了一种可用于实时软件接收机中的离散最大似然算法。通过预存离散似然函数值而后直接查表调用的方式解决耗时的似然函数计算问题,并且算法对载波频率偏差和相位偏移具有鲁棒性。仿真结果表明,该算法与最优最大似然调制识别算法相比,能有效地简化运算复杂度而性能损失较小。     

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法

针对最大似然(maximum likelihood, ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然 (ant colony optimization based maximum likelihood, ACOML) 估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。     

存在导向矢量误差的宽带分布式目标稳健检测算法

针对在相干积累期间转动引起导向矢量误差的分布式目标检测问题,提出了一种稳健检测算法。利用极大似然方法和拉格朗日乘子法对各个距离单元的信号进行估计,得到稳健的广义似然比检测算子。理论分析表明该算法的恒虚警率特性。对两类飞机实测数据的多个仿真结果表明,与传统的广义似然算法相比,该算法检测性能有明显的提高。     

多机无源跟踪迭代UKF算法

为利用多机实现对目标的快速高精度无源跟踪,提出了一种新的迭代无味卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）算法。所提算法利用随机变量的概率密度函数变换,求得了直接关于目标状态的似然函数,并据此利用最大似然估计迭代求解当前时刻的目标状态,推导了能达到最大似然面的迭代求解准则,将该准则与UKF算法结合得到新的迭代UKF算法。以多机只测角跟踪为例,对所提算法的性能进行仿真分析,仿真结果表明,相对于已有的迭代UKF算法,所提算法具有更好的跟踪性能,实用性强。     

基于屏蔽数据多重定数截尾下系统部件的可靠性估计

利用屏蔽的系统寿命数据,在多重定数截尾样本下研究串联系统中部件的可靠性估计问题。首先利用概率元分析方法,推导样本似然函数。然后基于样本似然函数,给出部件参数和可靠度函数的极大似然估计,同时分别在平方损失、线性指数损失和广义熵损失下,得到了部件参数和可靠度函数的Bayes估计。最后通过数值仿真研究屏蔽水平和截尾因子对估计精度的影响,并对各种估计进行了比较。     

Fast DOA estimation algorithm for MIMO sonar based on ant colony optimization

The maximum likelihood (ML) estimator demonstrates remarkable performance in direction of arrival (DOA) estimation for the multiple input multiple output (MIMO) sonar.However,this advantage comes with prohibitive computational complexity.In order to solve this problem,an ant colony optimization (ACO) is incorporated into the MIMO ML DOA estimator.Based on the ACO,a novel MIMO ML DOA estimator named the MIMO ACO ML (ML DOA estimator based on ACO for MIMO sonar) with even lower computational complexity is proposed.By extending the pheromone remaining process to the pheromone Gaussian kernel probability distribution function in the continuous space,the proposed algorithm achieves the global optimum value of the MIMO ML DOA estimator.Simulations and experimental results show that the computational cost of MIMO ACO ML is only 1/6 of the MIMO ML algorithm,while maintaining similar performance with the MIMO ML method.     

对运动干扰源的时差估计

讨论了用窄带接收机测量宽带噪声干扰信号到达时差时 ,干扰源、转发站和接收机的相对运动对时差测量最大似然估计和直接相关估计精度的影响 ,并给出了一种适用于运动干扰源的最大似然估计器的实现方法。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

基于自适应UKF算法的机载INS/GPS空中对准研究

在空中对准失准角不满足小角度假设的条件下,推导了一种新的机载INS/GPS大失准角空中对准的误差模型。将基于极大似然估计的自适应估计器与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)算法相结合,修改自适应滤波算法中自适应参数的表达式。提出将自适应UKF算法用于非线性误差模型的空中对准方案中。仿真表明,自适应UKF算法能够克服噪声统计模型不准确对滤波结果的影响,失准角估计的精度好于UKF算法的精度。     

小样本时电器产品可靠性特征量的估计

随着航空、航天电器产品可靠性的提高 ,其可靠性试验一般采用定时截尾寿命试验 ,如产品的可靠性很高 ,则可能会出现发生故障的样品个数较少 ,即出现了小样本数据的情况 ,若采用经典方法估计其可靠性特征量会引入较大误差。针对这种情况引入了平均寿命的修正极大似然估计公式。研究结果表明 ,修正后的平均寿命估计量的相对误差比极大似然估计法的相对误差有了明显减小 ,且截尾程度越高 ,修正效果越明显     

低复杂度无线OFDM自适应信道估计算法

提出了一种基于传输信道状态检测的低复杂度无线OFDM系统自适应信道估计算法,利用导频子载波在时频方向对当前信道状态进行统计检测,动态跟踪信道参数的变化特征,自适应选择当前条件下的最优内插滤波系数;同时简化传输信道先验统计信息求解,以此作为滤波系数选择的依据.仿真结果表明,在低复杂度条件下可以获知当前信道模型化参数近似统计信息,利用较少的计算资源就能获得较好的自适应性能;从而有效克服了二维Wiener滤波器实现复杂度高,以及传统信道估计按照最恶劣信道情况上限进行设计所导致的非匹配性估计性能损失.     

低信噪比下线性调频信号检测与参数估计

对低信噪比下线性调频信号的参数估计方法进行了分析 ,提出了首先由信号分段相关解线调的方法得到调频斜率的粗略估计 ,再以此估计值为初值 ,采用局部解线调的技术在一定范围内搜索计算 ,从而快速实现局部Radon Wigner变换检测 ,并给出了线性调频信号参数的极大似然估计。计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。