基于四阶累积量的微弱激光回波信号检测

针对四阶累积量运算量大、运算复杂度高的问题,提出采用峰度与递推算法相结合的方法,降低运算量和硬件实时实现的难度.结合微弱脉冲激光回波信号检测的实际问题,仿真验证了算法的有效性.     

基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法

为了克服基于四阶累积量的矢量水听器声源定位算法的计算复杂度高、运算量大以及定位精度不高等问题,提出一种基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法.该算法利用信号四阶矩的性质,将单矢量水听器阵元数和声源数进行虚拟扩展,从而得到更多的多声源定位信息;通过提取有效阵元的方法减少了冗余,利用搜索峰值方法得到期望的多声源方位.理论分析和实验结果表明,该算法有效降低了计算量、提高了定位精度,克服了基于高阶累积量的矢量水听器定位算法的不足.     

二维三次非线性相位耦合的切片谱分析

针对二维三次非线性相位耦合问题，定义了特殊四阶累积量及相应的四阶累积量切片谱，并利用四阶累积量切片谱方法对二维三次非线性相位耦合进行了分析。利用复数信号的四阶累积量有2^4种定义方式这一特点，分别利用两种特殊的四阶累积量的定义。该方法有效地估计出高斯噪声背景下的参与二维三次非线性相位耦合的谐波频率和耦合产生的谐波频率。从而识别出系统的非线性。仿真实验验证了该算法的有效性。     

UQPSK直扩信号的四阶累积量的检测研究

针对UQPSK(非均衡四相键控)直扩信号难于检测的问题,利用高斯白噪声的四阶累积量恒为零的性质,首先分析了UQPSK直扩信号的四阶累积量的相关理论知识和利用切片估计载频的可行性,其次提出了基于四阶累积量不同切片c4x(0,0,0)、c4x(0,0,τ)、c4x(0,τ,τ)、c4x(τ,τ,τ)的检测方法,最后对UQPSK直扩信号的各个切片的检测性能都做了仿真分析,且根据各个切片的频谱提取出了UQPSK直扩信号的载频。仿真表明,基于c4x(0,τ,τ)的检测性能最好,而c4x(τ,τ,τ)能在较低的信噪比下利用四阶累积量切片有效的估计出载频。提出的方法可行性高,具有实际应用价值。     

一种新的虚拟均匀线阵的构造方法

基于四阶累积量的DOA估计具有阵列孔径扩展的功能,在基于四阶累积量的均匀线阵基础上,提出一种新的虚拟均匀线阵的构造方法,真实阵元上形成特定的非均匀线阵的排布,使阵列扩展后的四阶累积量矩阵冗余项转化为有用项.仿真结果表明,新算法不但降低了基于四阶累积量的均匀线阵算法的运算量,而且增加了虚拟阵元个数,也带来了阵列孔径扩展的好处.     

一种改进的四阶累积量测向算法

针对降维的四阶累积量矩阵因采样快拍数有限而存在估计误差的问题,提出一种结合To-eplitz近似的四阶累积量旋转不变子空间(ESPRIT)测向算法(TFOC-ESPRIT).该算法在保持虚拟阵列有效孔径不变的同时,通过去除原始四阶累积量矩阵中的冗余元素,得到降维的四阶累积量矩阵,再对降维矩阵进行Toeplitz操作,恢复其Toeplitz结构,最后利用ESPRIT算法估计到达信号的方向.仿真实验表明:与MFOC-ESPRIT算法相比,TFOC-ESPRIT算法有效地提高了测向精度,不仅在少阵元数下能实现多信号的估计,而且当快拍数为400时,在空间白噪声和空间色噪声环境中其归一化成功概率也较高,分别达到了0.996和0.788.     

快速四阶累积量旋转不变子空间算法

针对空间谱估计算法同时分辨多目标需要较多阵元、测角精度低且运算量大的问题,提出一种快速四阶累积量旋转不变子空间(MFOC-E)算法.首先根据四阶累积量矩阵构成的规律,取出所有不重复的元素构成新矩阵,去除了原矩阵的数据冗余并降低了原矩阵维数,然后通过分析新虚拟阵列的阵元位置特性,找到与原真实阵列结构完全相同的新子阵,同时设定了适用于所有线阵的子阵划分方法,最后利用旋转不变子空间算法确定目标的来向.与传统的同类算法相比,MFOC-E算法具有不损失天线孔径、测角精度高且运算量小的特点.仿真实验表明,MFOC-E算法在阵元数极少时,仍可以快速准确地实现多目标的到达角估计,三元阵列时能节省30%的运算时间.     

锥面共形阵列天线实值盲极化DOA估计方法

将快拍数据协方差矩阵分裂思想引入到锥面共形阵列天线的测向中，提出了一种高效的锥面共形阵列盲极化波达方向(DOA)估计方法。该方法将子空间估计过程进行了实值化处理，通过子阵分割解决了协方差矩阵分裂引起的“镜像模糊”问题，同时，对参数估计的理论性能界进行了分析，推导了实值盲极化DOA估计的克拉美-罗界，并讨论了算法复杂度改善情况，在保证DOA估计精度的前提下有效降低了算法复杂度。仿真实验表明，所提算法在信噪比为10 dB时，估计精度与已有盲极化复值算法基本一致，而运算量仅为原算法的60%～70%,证明了算法的有效性。     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

结合累积量切片的联合对角化盲分离及应用

针对传统盲分离算法在以欠定的观测信号为对象时的失效问题,提出一种改进的结合四阶累积量的二阶联合对角化盲分离算法.该算法通过对源观测信号进行四阶累积量计算,比较各累积量切片对算法分解的合理性,对形成的多个切片进行近似对角化处理,进而对以延迟点为中心进行多个对角化矩阵的平均,提高算法分解的稳定性,最后通过仿真信号和车辆振动信号验证算法的有效性.该联合算法有效扩展了二阶音分离(SOBI)算法的应用范围,可以应用于瞬时混合模型的实际工程信号处理.     

基于高阶累计量的车辆上下行声频检测方法

提出了一种基于麦克风阵列信号处理的车辆上下行估计的新方法,将车辆的上下行估计归结为阵列信号处理中的波达方向变化的估计。针对车辆噪声信号的复杂性和二阶统计量的局限性,采用高阶累计量实现了DOA估计,并说明了基于高阶累计量实现的估计结果明显优于二阶统计量。最后通过试验论证了该方法在实现行车方向估计时的有效性。     

色噪声背景下的正弦信号相位估计方法

噪声背景下的正弦信号相位估计在雷达、导航、波达方向估计等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互高阶累计量的正弦信号相位估计方法——奇异值分解法。这种方法通过对互高阶累积量矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间。由于信号子空间不包含噪声信息,因此是提取信号成分与抑制噪声意义下的最优解。信号的自高阶累积量矩阵是共轭对称矩阵,它的左、右奇异矢量是相同的,而两个幅值和频率都相同、只有相位不同的正弦信号的互高阶累积量矩阵却是非共轭对称矩阵,左右奇异矢量也不相同,这说明是谐波信号之间存在相位差导致了这一结果。因此,从这一点出发,证明了谐波信号的互高阶累积量矩阵左、右奇异矢量内积的相角等于正弦信号相位差这一重要定理。并根据这一定理推导出估计正弦信号相位差的奇异值分解法。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

一种新的近场源定位算法

给出了一种近场源的到达角（DOA）和距离的二维参数联合估计算法.该算法利用四阶累积量矩阵的特征值估计DOA,通过在估计的DOA下进行有限的一维搜索得到距离估计.该算法将二维搜索降低为一维有限搜索,并提高了直接使用高阶累积矩阵估计信源位置的方法的距离估计精度.计算机仿真证实了该方法的有效性.     

应用粒子群优化器的立体声回波消除算法(英文)

把三阶累积量和粒子群优化器应用于立体声回波消除.首先,把三阶累积量误差用作调整自适应滤波器系数的准则而提出了一个新的代价函数;然后,通过利用改进的粒子群优化器来优化新的代价函数而获得了一个用于立体声回波消除的累积量域自适应滤波算法.模拟结果显示:利用三阶累积量和粒子群优化器的立体声回波消除算法是可行和有效的,并有好的收敛性能.     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于高阶累积量的地震子波提取

在地震勘探中,子波处理是提高地震资料分辨率的一个重要手段,而该技术的关键是地震子波的估计.由于影响地震波的因素太多且复杂,使得子波的提取始终是一个十分困难的问题.传统的提取子波的方法主要利用地震记录的二阶统计信息,然而由于二阶统计量并不包含相位信息,因而无法解决非最小相位的物理问题.鉴于信号高阶累积量的性质和特点,利用高阶累积量来达到提取地震子波的目的.     

一种分数域二分法 LFM 信号参数估计方法

针对传统基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform,FRFT）的线性调频（linear frequency modulated, LFM）信号参数估计方法中估计精度和计算量难以同时满足实际要求的问题,提出一种分数域二分法的 LFM信号参数估计方法。该方法分析量化了变换阶次误差对参数估计误差的影响,利用单分量 LFM信号变换阶次和分数域展宽的关系,通过迭代不断缩小变换阶次的取值范围,获得满足初设阈值的最优阶次,并利用最优阶次和峰值位置对 LFM信号进行参数估计。采用逐次重构消除的方法,可以对强弱混合的多分量 LFM信号进行参数估计。仿真结果表明,在满足信噪比要求的条件下,该方法能够有效地对 LFM信号进行参数估计,可以通过参数估计精度的要求选择不同阈值,与传统方法相比,在参数估计精度相当的情况下大大地减小了计算量。     

四阶累积量 ESPRIT 波达方向估计算法研究

ＥＳＰＲＩＴ是一种基于阵列数据相关矩阵信息的广义特征值分解的高分辨率波达方向（ＤＯＡ）估计算法．由于空间噪声的相关性，这种基于自相关的高分辨率算法将出现极大的偏差．本文针对自相关算法的局限性，提出一种基于高阶累积量的ＥＳＰＲＩＴ算法．实验结果表明，借助高阶累积量方法，不仅能有效地抑制高斯色噪声，而且还能获得高精度、高分辨率的渐进无偏估计．