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。     

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。     

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。     

基于SVD的通信信号背景下脉冲波形和初相估计

雷达侦察接收机往往侦察到的是通信和雷达脉冲的混合信号，如何从通信信号背景中有效提取出雷达脉冲波形，是现代雷达信号处理领域中的重要内容。针对这一问题，提出了一种基于奇异值分解的通信与雷达混合信号中脉冲波形估计算法。该算法通过对信号观测矩阵的奇异值分析和协方差矩阵的特征值分析，证明了观测矩阵的奇异值分解具有稳定性，并且奇异值分解能够最佳近似观测信号的线性特征，给出了一种利用左右奇异向量估计脉冲波形及其相对初相的方法。本文的算法适用于任意脉冲波形，并且能够在较低信噪比环境下估计脉冲信号波形和相对相位，仿真结果证明了算法的有效性。     

基于广义特征值和核函数的非线性盲分离算法

在给出了一种基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法的基础上,结合核特征空间而给出了一种非线性混合信号盲分离算法。该算法首先将混合信号映射到高维核特征空间,同时构造该核特征空间的一组正交基。其次,通过这组正交基将高维核特征空间的信号映射到参数空间,从而把非线性混合信号盲分离问题转化为参数空间的线性混合信号盲分离问题。在参数空间中,应用基于广义特征值分解的线性混合信号盲分离方法对信号进行分离。该算法具有闭解形式,计算简单,收敛精度较高,稳定性好。仿真结果表明该算法是有效的,具有良好的分离性能。     

基于自适应粒子群优化的盲源分离

针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。     

基于BICM-ID系统的单通道混合信号盲恢复算法

针对非协作通信中单通道同频线性调制混合信号盲恢复问题，基于比特交织编码调制迭代译码（bit interleaved code modulation iterative decoder， BICM-ID）算法思想，建立单通道混合基带接收系统模型，提出一种联合解调和译码实现单通道混合信号中源信息盲恢复算法。通过分析和推导，给出一种混合信号解映射的方法。该算法不需要对混合信号分离，而可以直接从混合信号中估计出各路源信号，且复杂度低。理论分析和仿真结果表明，对于无码间干扰和有码间干扰的加性高斯白噪声(additive white Gaussin noise, AWGN)，算法都能得到较低的误比特率(bit error rate, BER)，而且算法对等功率混合信号和不等功率混合信号同样适用。     

一种基于奇异值分解的非线性滤波新算法

提出一种基于奇异值分解的无导数卡尔曼非线性滤波新算法对UKF算法进行改进.该算法利用奇异值分解作为工具,将原算法中的协方差矩阵进行奇异值分解,可以在一定程度上避免在递推过程中,由于计算误差和舍入误差而引起的协方差矩阵失去正定性,从而导致算法失效的问题.在不降低滤波精度,不增加算法复杂度的前提下,新算法具有很好的数值稳定性.实例仿真结果验证了本方法的有效性.     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

波束域的信号盲分离方法

现有的源信号盲分离方法大都是针对阵元输出信号进行的,各种干扰信号和观测噪声的影响使盲分离算法性能退化,甚至失效.为了提高低信噪比情况下的信号盲分离能力,提出一种新的信号盲分离方法,即先对阵元观测信号进行盲波束形成,而后利用波束输出信号实行盲分离.盲波束形成阶段既提高了盲分离输入信号的信噪比,又可降低盲分离模型的阶次,信号盲分离阶段不仅能进一步净化信号,还能分离同一波束内两个以上的源信号.采用多种情况的人工仿真混合信号进行实验,以评价新算法的性能,仿真结果表明新的盲分离方法优于各阶段算法.     

非圆信号与圆信号混合入射的DOA估计算法

利用非圆信号的非圆特性可以提高波达方向估计算法的性能,然而现有算法大多不适用于非圆信号与圆信号混合入射这样具有一般性的情况。通过分析混合入射信号的导引矢量所需要满足的约束条件,指出现有算法在信源数较多或低信噪比及低快拍数时会产生伪峰这一现象, 并分析产生原因,同时给出一种改进的方法。通过仿真可以看出,改进算法在保证可以同时估计所有信号波达角的基础上,还可以较好地抑制伪峰的产生,并且相对于传统算法提高了精度。     

一种稳健的非圆信号波达方向估计算法

为了充分利用非圆信号的特性,提高非圆信号波达方向估计的性能,针对最大非圆率信号,提出了一种稳健的波达方向估计算法。首先,构造两个包含信号非圆信息的四阶累积量矩阵;然后,利用这两个矩阵的旋转不变关系实现信号的波达方向估计;最后,在存在通道幅相误差模型下分析了算法的稳健性,并推导出只要令接收通道中任意两个通道保持一致,算法就能得到正确的波达方向估计。仿真实验表明,算法的测角精度得到提高,并且算法对通道幅相误差具有稳健性。     

锥面共形阵列非圆信号2D-DOA估计

针对常用锥面载体的单曲率特性,结合合理的阵元布局和利用非圆信号非零椭圆协方差特性,提出一种锥面共形阵列天线非圆信号盲极化二维波达方向(two dimensional-direction of arrival, 2D-DOA)估计方法。该方法基于非圆-旋转不变子空间(non-circular estimation of signal parameters via rotation invariant technique, NC-ESPRIT),充分利用非圆信号的阵列扩展性,将DOA与极化参数去耦合,在此基础上,对俯仰与方位角度参数分维处理,在未知极化参数的情况下,实现了2D的分维估计。针对相干源情况,推导了锥面共形阵列非圆信号解相干空间平滑算法,通过解相干预处理,保证了所提算法对相干信号的适用性,扩展了算法的应用范围。计算机仿真实验表明,所提方法在信噪比较低(小于10 dB)时,较之已有算法大大提升了DOA估计精度,达到了较好的效果。     

复杂信号环境中非圆信号的个数估计

针对阵列接收信号中可能同时包含有圆信号和非圆信号,因而很难直接分别估计两类信号源个数的情况,提出了一种基于阵列扩展协方差矩阵特征值分解的解决方法。该方法通过分析观测数据扩展协方差矩阵的结构,特别是其特征值的分布规律,直接得到了复杂信号环境中圆信号和非圆信号个数的估计结果。通过仿真实验验证了各种阵列参数变化时新方法的可靠性。     

基于非圆信号的波束域共轭MUSIC方法

针对非圆信号形式,对传统的波束域MUSIC方位估计方法进行重构,提出了波束域共轭MUSIC方法来进行相干信号的波达方向估计.该方法充分利用非圆信号的特性,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵,将其作为伪协方差矩阵,使用波束域MUSIC算法进行处理来得到目标的方位估计值.该方法可以避免常规波束域MUSIC方法使用空间平滑预处理后损失阵列孔径,而导致可测的信号源数减少的问题.仿真表明,该方法在较少快拍数下,无需空间平滑就可以检测多个相关信号,其性能优于使用空间平滑技术的常规波束域MUSIC方法.     

基于辅助阵元法的非圆信号实值MUSIC算法

针对非圆信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在工程应用中受阵列误差影响的问题,基于辅助阵元法的基本原理,并结合非圆信号的特征提出了一种基于辅助阵元法的非圆信号实值多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。该算法利用非圆信号输出阵列的实值扩展方式,既提高阵元输出信号的使用率,也减少算法的计算量。同时详细推导了获取信号DOA估计的数学表达式,并对所提算法进行了仿真实验。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于数据矩阵的非圆相干信号完全解相关算法

提出了一种非圆相干信号完全解相关算法。不同于传统阵列信号中每次快拍形成一组数据矢量,该算法每次快拍形成一组数据矩阵。通过形成的数据矩阵,在矩阵内部实现虚拟平滑以达到解相干目的,通过数学证明,有该数据矩阵形成的信号相关矩阵可以等效成入射端信号为独立源时形成的信号相关矩阵,这样使得相干源之间得到完全解相关。该方法无孔径损失,可检测N-1个相干源(N为阵元个数)。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。     

MPSK混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法

在日益复杂的电磁环境中,时常会遇到信号混叠的情况,如何把混叠信号成功高效地分离开来成为近年来研究的热点。就逐留存路径处理(per-survivor processing, PSP)算法分离两路同频相移键控混叠信号复杂度较高的问题进行了研究,在前人研究的基础上提出多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法。仿真结果表明,在大约0.5 dB的性能损失下,若以每分离一个混合信号所需遍历的状态数M^2(L-1)(其中,M是信号的调制阶数,L是两路混合信号的码间串扰长度),作为衡量PSP算法复杂度标准,所提算法分离两路二进制相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了4倍,分离两路正交相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了16倍,大幅度地降低了混叠信号分离的复杂度,提升了同频相移键控的混叠信号的分离效率。