基于原子范数的多跳频信号时频参数估计

针对现有多跳频信号参数估计方法构造的基字典与信号不匹配的问题,提出了基于原子范数的时频参数估计方法。首先定义无限原子集合并建立原子范数最小化模型,再利用其对偶问题完成对信号的估计,最后根据对偶多项式在单位圆上的绝对值完成信号频率的估计,通过统计频率分量的个数完成了信号跳变时刻的估计。仿真结果表明该算法在多跳频信号条件下能够得到比现有算法更高的估计精度和性能。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

基于模糊递归和最优硬阈值的局部投影降噪算法

针对原始局部投影降噪算法的局部邻域选取问题和子空间划分问题，提出了一种基于模糊递归图和最优硬阈值准则的局部投影降噪算法。首先，利用模糊递归图确定局部邻域范围；然后，再对邻域矩阵进行奇异值分解，并利用最优硬阈值准则对局部邻域的信号子空间和噪声子空间进行划分；最后，进行投影去噪。Lorenz信号的仿真结果表明，所提方法能够提高信噪比并降低均方误差，恢复原始吸引子的形态结构。对实测含噪心电图信号进行处理后，信噪比显著提高，验证了本方法的有效性。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法

针对参数稀疏恢复空时自适应处理中的动目标参数估计存在字典失配的问题，提出一种非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法。该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性，根据连续压缩感知和低秩矩阵恢复理论实现了运动目标方位角和速度的高精度、超分辨率估计，避免了稀疏恢复中的字典失配问题，有效提高了动目标参数估计性能。仿真实验结果表明，相较于已有基于字典网格的稀疏恢复参数估计方法和原子范数估计方法，所提算法具有更高的参数估计精度和对空间紧邻目标的分辨能力。     

基于压缩感知的米波雷达低空测角算法

为解决多径环境下米波雷达对低空目标探测问题,本文结合信号空域稀疏性和多径模型下的复合导向矢量提出了一种多径环境下高分辨的低空测角方法,能够有效地克服多径效应问题。该方法首先利用多径模型下的先验信息产生复合导向矢量,然后利用该导向矢量构造压缩感知矩阵,此时的感知矩阵是整合了多径衰减系数和回波角度关系等先验信息,同时通过对多快拍数据矩阵的奇异值分解获得较高信噪比的信号数据矩阵,继而利用感知矩阵和信号数据矩阵建立最优化L1范数约束求解模型,最后利用凸优化工具求解稀疏空间谱,估计直达波和反射波入射角度值。该方法能够增强信息矢量稀疏性,在较低信噪比下可获得高分辨的角度估计性能。仿真实验证明了该方法的优越性。     

MEMS陀螺误差建模与滤波方法

从实际工程应用角度出发,探讨了微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)陀螺误差的有效滤波降噪方法.基于随机序列时序分析法的基本原理,采用实时平均算法对陀螺原始量测数据进行常值补偿预处理,得到随机漂移信号.对去除渐进项后的差分漂移信号进行AR模型建模,并依据该模型进行改进卡尔曼滤波,在输出差分信号滤渡值的同时解算当前陀螺输出滤波值.通过对某MEMS陀螺实测数据的误差补偿结果表明,提出的滤波方法能够有效地抑制其漂移误差,提高实际应用中的测量精度.     

匹配追逐算法中三参数Chirp原子及搜索方法

提出了用比例、旋转、径向位移表示的三参数Chirp时频原子和基于分数阶傅里叶变换的最佳原子搜索方法,该方法利用分数阶傅里叶变换先估计Chirp原子的最佳旋转参数,并先保持比例参数不变,仅调整径向移位一个参数来搜索最佳Chirp原子。仿真实验结果表明,提出的搜索方法能从整体上把握信号的最大时频结构,提供信号的稀疏表示,避免了原始的匹配追逐算法固有的局部优化所造成的对信号的过分解。     

改进局部投影算法的混沌降噪研究

针对混沌信号降噪算法中邻域和局部噪声子空间的选取问题,提出了一种改进的非线性混沌降噪方法,即将小波理论和非线性混沌降噪算法结合起来,利用小波分析方法对相空间中的点进行初始邻域半径的估计,自适应地在相空间中选取合适的邻域点;并针对每一个小邻域进行不同的非正交投影,从而更新数据点。仿真中分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的大连降雨量混沌序列进行了研究,结果证明了该方法简单可靠,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

非均匀噪声背景下的欠定DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下欠定波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,结合互质阵列的结构优势,提出了基于全变分范数最小化的DOA估计方法。首先利用连续差联合阵列与连续波程差一一对应的特性,构造出新的阵列接收数据,阵列孔径得到扩展;然后将其转化为一个联合优化问题,在代价函数中利用全变分范数和L₁范数惩罚项分别对角度的稀疏性和噪声项进行约束;最后通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根得到DOA的高精度估计。与现有方法相比,所提方法不仅无需进行预白化处理,而且考虑了连续角度域内的所有角度信息而不是对角度域进行离散化,有效避免了模型失配对估计性能的影响,提高了估计精度和分辨率。仿真实验验证了所提方法的有效性与优越性。     

FDA-MIMO雷达目标距离、角度及未知互耦参数估计

针对频控阵-多输入多输(frequency diverse array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达阵列间存在未知互耦合情况的参数估计问题, 提出一种基于数据转换的二维多重信号分类方法。首先, 构造了存在未知互耦合影响的接收信号模型。然后，通过子空间分解的方法得到用于参数估计的谱函数, 并且采用数据转换的方法来解决谱函数由于未知耦合矩阵存在而失真的问题。最后，利用得到的目标距离和角度参数的估计值, 通过类似线性约束最小方差重构优化问题, 估计出耦合系数矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性，能准确估计阵列间存在未知互耦合效应时的参数和互耦合系数。     

一般性广义噪声协方差矩阵自适应迭代谱估计

分析了非参数化谱估计方法,分析表明,它们所解决的优化问题都是加权最小二乘（weighted least square, WLS）,不同在于如何估计广义噪声协方差矩阵来构建加权矩阵。基于统一框架,提出了一种能同时估计信号频谱和观测噪声的自适应迭代非参数谱估计方法。该方法在每一次迭代时都利用上一次估计结果来逐步逼近真实的广义噪声协方差矩阵。分析和仿真表明,本文方法具有分辨率高,谱泄漏抑制好,并能增强信号协方差矩阵的可逆性和频谱范围选择的随意性等特点。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于非均匀采样的信号频率、幅值和相位检测

分析了单频和多频信号经非均匀采样的离散傅里叶频谱,推导出频率、幅值、相位的计算表达式,解决了目前文献中未提及的基于非均匀采样方法的幅值和相位检测问题。此外,提出一种基于多路并行非均匀采样的信号检测方法,通过合并多路非均匀采样信号频谱,使谱估计结果趋于原信号的真实频谱,进而实现信号检测。数值仿真显示,提出的方法可实现信号的频率、幅值、相位的精确检测,可以突破奈奎斯特频率限制、抗混叠能力强,且计算复杂性小。     

低信噪比长伪码直扩信号伪码周期的估计方法

针对低信噪比长伪码调制直扩(DS-SS)信号的伪码(PN码)周期参数估计的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法。该方法首先对信号的功率谱进行估计,接着将估计出的功率谱作为输入信号再来求取功率谱,最后得到的二次谱就会在长伪码调制DS-SS信号PN码周期的整数倍处得到一列尖锐的二次谱线,通过估计这些谱线的间距就可以获得其PN码的周期估计。为了在低信噪比情况下增强二次谱线和估计效果,采用了由多个接收信号矢量计算得到的二次谱结果进行平均累积的办法。理论分析和计算机模拟表明,该类方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作。