基于JADE-斜投影的鲁棒波束形成算法

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题,提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先,依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵,结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后,利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后,基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想,构建各干扰的斜投影算子,将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影,得到对应的干扰信号,完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明,所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性。     

带约束的卷积语音信号频域盲分离方法

在实际的室内环境中,多通道的语音混合是一个卷积混合信号,在频域利用ICA进行分离时,不同频点上分解出的源信号的次序不确定,需要用后处理方法确定源的对应关系。提出了一种利用波达方向(DOA)作为约束条件的频域盲源分离方法,可以在线地解决频域中的次序不确定性,并且不需要已知传感器及源信号位置等先验知识。仿真结果表明,该方法能够有效地分离卷积混合语音信号,比现有相关的方法更精确。     

基于距离-多普勒域的电离层杂波极化抑制方法

斜投影极化滤波是高频地波雷达(high frequency surface wave radar, HFSWR)抑制干扰的有效方法。分析了干扰估计误差对斜投影极化滤波器性能的影响,指出多普勒处理后的电离层杂波较处理之前具有更高的干噪比,在距离 多普勒域处理可获得更佳的估计精度和干扰抑制效果。提出一种基于距离 多普勒域的电离层杂波极化抑制方法,并使用实测数据对其处理效果进行验证。对某HFSWR实验系统实际录取的数据处理结果表明,电离层杂波干扰得到有效抑制,信干比改善可达15 dB以上。     

单极化雷达的空域零相移干扰抑制极化滤波器

单极化雷达不具备极化信息获取和处理能力,这对极化域抗干扰造成了根本性的困难。利用天线在空域扫描时对来波的空域极化调制效应,研究了单极化雷达回波信号的极化分解与极化参数等估计方法。在此基础上,讨论了一种空域零相移干扰抑制极化滤波器的设计方法。该法不仅能够有效抑制干扰,而且不会造成目标信号的幅度和相位失真,实现了雷达相参处理和极化信息处理的兼容工作。仿真和实测数据验证了方法的有效性和可行性。     

基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法

针对传统盲分离算法对宽带信号不适用的问题,提出了一种基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法。该算法以子带分解的方法实现了瞬时复值盲分离方法在宽带情形下的扩展。针对扩展过程中可能出现的子带间次序模糊及子带内幅度模糊的问题,利用阵列接收情况下分离矩阵与混合矩阵的特点,提出了一种基于波达方向(direction of arrival, DOA)估计的次序调整及幅度去模糊方法。仿真结果表明,该算法不仅能有效地分离宽带信号,而且可准确地恢复出信号幅度。     

高斯色噪声下混合信号二维DOA估计方法

针对色高斯噪声环境下混合信号二维波达方向(two-dimensional direction of arrival, 2D-DOA)估计问题,提出四阶累积量与斜投影算子相结合的混合信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。首先利用接收数据构造四阶累积量矩阵切片替代传统协方差矩阵来抑制高斯色噪声,并通过传播算子方法(propagator method,PM)估计非相干信号的仰角与方位角。然后采用正交三角(orthogonal triangular,QR)分解构造特定的斜投影算子,使接收信号中仅包含相干信号信息。将矩阵重构与PM相结合来解相干并估计相干信号的仰角与方位角。可以实现高斯色噪声背景下混合信号的2D-DOA估计,且估计信号的方位角和仰角能够实现自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。     

基于时频分布的跳频信号盲分离方法

根据跳频信号的非平稳特性,提出一种基于时频分布的跳频信号盲分离方法。该方法利用不同源信号时频特征的差异,通过对混合信号的一组时频分布矩阵联合近似对角化来实现信号的盲分离。理论分析和仿真结果表明,这种方法在未知任何先验参数的情况下,能够有效分离多个跳频网台,而且具有较强的噪声抑制能力。     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于伪信噪比最大化的盲源分离算法

针对电子战中各种信号混叠严重、难以分离的现象,提出一种新的瞬时线性混叠信号的盲源分离算法。该算法从独立信号完全分离时信噪比最大出发,用单位对称滑动权向量加权分离信号作为源信号,建立基于源信号和噪声信号协方差矩阵的伪信噪比目标函数,并将目标函数的寻优过程转换为求解广义特征值的问题。和经典的信息理论方法相比,该算法是一种全局最优的盲源分离算法,它不需要任何迭代运算,具有非常低的计算复杂度。仿真结果证明,该算法能够更加有效地分离线性混叠的雷达信号和通信信号。     

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列，提出一种新的宽带信号二维波达方向（DOA）和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形，对宽带信号和窄带信号均有效，而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索，二维DOA以及极化参数自动配对，具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于线谱频率点的一种频域盲分离方法

研究了卷积混合信号的频率域盲分离问题,为解决不同频率点分离输出信号的次序与幅度模糊性对信号分离造成的不利影响,利用高阶累积量谱线增强技术确定特殊频率点,提出了一种基于少数线谱频率点的频域盲分离方法,并提出多频率点间盲分离信号强相似的次序调整准则和幅度规范化。该方法既能有效分离独立源信号,又能节省运算时间,有利于实时信号分离恢复。使用语音信号和实录舰船辐射水声信号对算法进行了仿真检验,结果表明该方法分离效果较好。     

船舶减摇鳍逆模式小波神经网络自适应控制

根据船舶横摇运动的特点，本文提出以伪随机二元序列信号(PRBS)作为波倾角仿真输入信号，将逆模式小波神经网络自适应控制方法应用于船舶减摇鳍控制系统，取得了良好的减摇效果。仿真实验表明此方法能够克服传统PID控制适应性差的缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于自适应视野聚类匹配的多目标分离与提取

针对雷达多目标回波微多普勒信息复杂交叠、难以分离与提取的问题,提出了一种基于自适应视野聚类和Viterbi算法相结合的多目标信号分离与提取方法。该方法在时频分析的基础上,利用各旋转目标散射点不同的微多普勒变化特性,进行自适应视野处理,获取各时刻视点在不同视野范围内的食物浓度序列,通过聚类分析获得0-1编码序列,并结合Viterbi算法进行配准处理,得到最优匹配路径,从而实现多目标信号分离与提取。仿真结果表明,该方法能够有效地克服交叉区域干扰及背景噪声的影响,适用于复杂散射模型,较好地实现了微动多目标信号分离及提取。     

非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离

针对传统匹配滤波对非高斯杂波中的多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达信号分离性能下降的问题,提出一种基于分数低阶统计量的匹配滤波算法。该方法将对称Alpha稳定分布(symmetric Alpha stable, SαS)作为MIMO雷达的非高斯杂波模型,以滤波器输出分数低阶信杂比最大为准则导出最优匹配滤波器系数。分别对相关SαS和非相关SαS杂波条件下的MIMO雷达信号分离进行了仿真。结果表明,该方法可有效实现非高斯杂波中的MIMO雷达信号分离,且在高斯杂波条件下与传统匹配滤波的性能是一致的。     

Study on the method of polarization suppression of cheating jamming in pulse Doppler radar

1.INTRODUCTION PulseDoppler(PD)radarisanewkindofradarandis widelyusedinmanyfieldssuchasairborneearly warning radar,firecontrolradarandmissileterminalguidance radar,yetitisfacedwiththeseriousthreatenofelectronic interferencesinelectronicwar.Thecheatingjammingof rangeandvelocityarethecommoninterferencetypesfor PDradar.Therangecheatingjammingprevailsonthe radartrackingthejammingsignalfalselyinmeansof rangecheatingandtheradarwillloseitstargetatlast,so theradarcannotworkcorrectly.Fortheveloc…     

Adaptive robust dissipative designs on straight path control for underactuated ships

1.INTRODUCTIONIn practice,long-distance navigation tasks of shipsare frequently carried out while traveling via way-points on a straight path at constant cruise speed.Whenthe linear course is tracked,only the yaw mo-ment is served as control input to drive the sway dis-placement,sway velocity and heading angle while thesurge velocityis maintained bythe mainthruster con-trol system,which is referred to as underactuatedconfiguration.So it becomes very difficult to deviseanideal tracking algo…     

基于Stacked-TCN的空间混叠信号单通道盲源分离方法

针对空间互联网星地通信场景中的混叠信号分离精度不足问题, 提出了基于深度学习的堆叠时域卷积网络(stacked time-domain convolutional network, Stacked-TCN)分离方法。首先, 对混合信号提取编码特征表示。然后, 通过时域卷积网络训练得到源信号的深层特征掩模, 将每个信号源的掩模与混合信号编码特征做Hadamard乘积, 得到源信号的编码特征表示。最后, 使用1-D卷积, 对源信号特征进行解码, 得到原始波形。实验采用负的比例不变信噪比作为网络训练的损失函数, 即单通道盲源分离性能的评价指标。结果表明, Stacked-TCN方法与其他4种算法相比, 所提方法具有更好的分离精度和噪声鲁棒性。     

FRFT域混合天地波雷达扩展多普勒杂波抑制方法

采用一维线阵天线的混合天地波雷达(hybrid sky surface wave radar, HSSWR)系统不能利用仰角信息抑制多径扩展多普勒杂波(spread Doppler clutter, SDC),这制约了HSSWR系统在船舶目标探测方面的实际应用。针对这一问题,根据SDC与稳定海杂波在分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)域的不同聚集特性,提出一种基于FRFT的多径SDC抑制方法。理论分析和仿真实验验证了该方法的有效性。