MIMO系统中基于因素图的迭代信号检测算法

基于无线通信中接收信号的似然检测模型,给出发送信号估计和推理的因素图描述。在此基础上,应用标准和积算法提出一种频率选择性衰落信道下的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的迭代信号检测算法。为了降低计算复杂度,提出一种快速迭代检测算法,通过引入概率数据关联方法,避免了标准和积算法中符号概率估计的积分计算。仿真结果表明,应用标准和积算法得到的迭代信号检测算法可以逼近最优算法的性能,而快速迭代检测算法在大幅降低计算复杂度的同时,误码率性能比传统的最小均方误差算法有较大优势。     

米波MIMO雷达波束空间精确最大似然算法

针对阵元空间多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达低仰角估计方法运算量和数据传输量太大的问题, 提出了基于波束空间的MIMO雷达精确最大似然(refined maximum likelihood, RML)算法。该算法将阵元空间的数据转换到波束空间, 实现降维处理, 再利用最大似然的思想对波束空间的数据进行测角。计算机仿真结果表明, 相比于基于阵元空间的MIMO雷达RML算法, 所提算法有着良好的测角性能, 并大大降低了算法运算时间。同时, 通过计算机仿真分析了信噪比、仰角、波束指向与目标仰角之间的偏差、阵元数、反射系数误差和天线中心高度等因素对所提算法测角性能的影响。     

非合作USB测控信号调制指数估计算法

测控信号的调制指数可作为非合作卫星辐射源识别的一个稳定特征参数，针对非合作统一S频段测控信号，提出一种基于频域谱分析的调制指数估计算法。根据该信号的频谱特性构造调制指数估计算法，并对该算法的估计误差进行理论分析。通过蒙特卡罗仿真给出估计误差随信噪比变化的情况，并利用实测信号从频域和时域两个方面对该算法的性能进行验证。结果表明，实测信号与恢复信号的频谱幅度误差较小、时域基带信号波形的一致性较高、归一化互相关函数最大值接近于1。进一步说明该算法的精度较高，可为非合作卫星辐射源识别提供高精度的参数支撑。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

Toeplitz矩阵有限等距特性研究

在压缩感知热潮的影响下,观测矩阵的有限等距特性（restricted isometry property, RIP）也受到广泛关注。大多数理论研究表明高斯随机矩阵是满足RIP特性的,但由于其存储成本较高,物理实现较复杂,在实际使用中托普利兹（Toeplitz）随机矩阵由于可以使用快速离散傅里叶变换实现而受到青睐。该文将图论中点均匀着色定理和盖尔圆盘定理应用于压缩感知中,对托普利兹观测矩阵的RIP特性进行了证明,证明结果表明,由服从某种特定概率分布的项构造的Toeplitz矩阵以较大概率满足有限等距特性。最后,对最小二乘算法（least square,LS）、线性最小均方误差（linear minimum mean square error,LMMSE）算法和高斯观测矩阵的压缩感知算法以及Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法进行了对比分析,Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法在性能方面要优于高斯观测矩阵的压缩感知算法和传统算法,运算复杂度方面要优于高斯随机矩阵,为压缩感知实现无失真地重构原始信号提供了理论和应用参考。     

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。     

基于延迟相乘和能量累积的DSSS信号参数估计算法

针对直接序列扩频(direct sequence spread spectrum, DSSS)信号截获和参数盲估计问题,提出了一种采用延迟相乘和能量累积实现DSSS信号参数估计的新方法。该算法采用延迟相乘估计伪随机码（pseudonoise,PN）周期,将延迟相乘序列分成连续的片断,通过累积能量最大值搜索估计信息码周期,实现了PN码序列和信息序列的估计。理论分析和仿真结果表明,在加性高斯白噪声条件下,对扩频增益为G_p dB的DSSS信号,在信噪比高于-G_p/2 dB的条件下,该算法能够实现稳定的参数提取。该算法不需要预先设定门限和参数,适合采用硬件设计实现。     

一种用于CDMA系统的快速信道估计方法

信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 ,且捕获的速度更快     

异步LC-DS-CDMA信号的盲解扩

针对低信噪比下异步长码直接序列码分多址(direct sequence-code division multiple access, DS-CDMA)信号伪码序列难以估计的问题,提出一种基于嵌套迭代最小二乘投影和库搜索算法相结合的盲解扩方法。该方法先将接收到的异步长码DS-CDMA信号建模成含有缺失数据的短码DS-CDMA信号,并使用重叠窗对信号进行分段构造观测数据矩阵。然后,使用最大似然理论对其进行数学建模,并用嵌套迭代最小二乘投影算法实现各用户伪码序列片段的粗提取。最后,将提取出来的伪码序列在有限长的生成多项式库中进行匹配搜索,从而得到该序列的生成多项式。仿真实验及理论分析验证了该方法对异步长码DS-CDMA信号伪码序列估计的有效性。     

逐步增加I型混合截尾试验下B-S部件的可靠性分析

在逐步增加I型混合截尾试验下,利用最大期望(expectation maximization, EM)算法讨论了Birnbaum-Saunders(B-S)部件的参数及可靠度的估计问题。将B-S分布复杂的分布形式转换成较为简单的逆高斯分布和逆高斯分布倒数的等加权和形式,推导出逐步增加I型混合截尾中隐藏变量的后验密度,进而获得部件寿命参数和可靠度的极大似然估计和渐近置信区间。蒙特卡罗数值算例表明,简化后的B-S分布在逐步增加I型混合截尾试验方案中,EM算法经过较少迭代即达到收敛。同时,通过对数据情形I和情形Ⅱ下的估计结果分析,给出了较一般截尾试验方式更为丰富的结论,使得相应的统计结果更加全面和精确。     

基于最大似然序列检测的PTS相位系数优化

建立了搜索最优PTS相位系数的树形网格模型,提出了一种基于最大似然序列检测的PTS算法(ML.PTS).该算法采用改进的最大似然序列检测算法搜索得到降低正交频分复用(OFDM)峰均比的最优PTS相位系数.仿真结果表明,在可控复杂度条件下,选择适当的译码深度,该算法可获得最接近相位系数最优解的可行解,最大程度地改善了OFDM信号峰均功率比统计特性.     

GNSS软件接收机中匹配滤波器算法研究

为了适应全球卫星导航定位系统接收机的发展趋势,针对GNSS系统不同信号,研究了一种联合多个星座卫星信号的匹配滤波器捕获算法.通过对算法的分析,给出了影响算法复杂性的两个因素:接收序列伪码长度和本地复现序列数,并通过仿真给出了捕获GPS粗码信号和伽利略系统E1频段开放信号可以参考的最佳复现序列数.仿真结果表明,对不同的GNSS信号,只要通过软件配置算法中的复现序列数,就可以以最小的计算复杂性来捕获相应信号.这个结论对软件接收机中匹配捕获算法的设计有重要的指导意义.     

线性调频信号参数快速估计

针对采用线性调频(linearfrequencymodulation,LFM)信号体制的参数估计的应用场合,提出了一种消除最大似然估计时带来旁瓣的算法。该算法利用雷达回波信号的对称性上来获取统计样本,因而在无需对雷达系统作任何改进的情况下,可获得对LFM信号参数较好的估计。通过结合解线调估计运算量少的特点,有效地减少了估计的运算量,提高了估计精度。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

Maximum Likelihood Estimation of the Identification Parameters and Its Correction

By taking the subsequence out of the input-output sequence of a system polluted by white noise, an independent observation sequence and its probability density are obtained and then a maximum likelihood estimation of the identification parameters is given. In order to decrease the asymptotic error, a corrector of maximum likelihood (CML) estimation with its recursive algorithm is given. It has been proved that the corrector has smaller asymptotic error than the least square methods. A simulation example shows that the corrector of maximum likelihood estimation is of higher approximating precision to the true parameters than the least square methods.     

微弱核四极矩共振信号参数估计新方法

核四极矩共振(nuclear quadrupole resonance, NQR)是一种固态射频谱分析技术,可用于检测高危险爆炸物。然而,核四极矩共振信号本身非常弱,并且易受线圈热噪声和射频干扰的影响,精确估计NQR信号参数成为难题。提出基于改进的快速最大似然估计的残余信号迭代分解算法估计NQR信号参数,该算法将多维搜索问题转化为多个一维搜索,在降低计算复杂度的同时提高了参数估计精度,有效地解决了干扰信号对NQR信号的遮蔽问题。仿真和实测数据的结果证明了该算法的有效性。     

正交投影阵列信号子空间估计方法

利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。