基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

基于互双谱时延估计的供水管道检漏系统研究

针对供水管道泄漏点的检测与定位问题,提出了一种基于互双谱时延估计的快速、高精度与高可靠性的定位方法.该方法首先对信号的三阶统计量进行傅里叶变换,得到其互双谱;然后通过求互双谱极值来估计时延.采用单片机、程控滤波器与无线通信等技术搭建了实际测试系统,并进行了现场测试.结果表明:该系统在强噪声环境下能够较准确检测管道泄漏情况并定位漏点.当噪声干扰较小时,该系统对漏点定位具有较高精度.     

宽带信号广义谱相关子空间拟合二维来波方向估计

提出了一种新的宽带信号二维来波方向（ＤＯＡ）估计方法－二维广义谱相关子空间拟合方法。该方法充分利用循环相关运算可以将时延变换为相移这一性质,结合一维ＧＳＣ－ＳＳＦ方法和ＤＯＡ知阵方法的基本思想,可以方便、有效地对各种带宽的信号进行二维ＤＯＡ估计,理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳谱估计方法在信号选择性,测向精度、分辨率、过载能力、检测能力等方面的优势,又具有ＤＯＡ矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点,具有很好的实用性。     

基于互质阵列的米波雷达低仰角估计方法

目前基于互质阵CPA虚拟阵列的低仰角估计方法虽然近似可行，但受多径效应影响，其存在测角误差大的问题。对此提出一种基于互质阵物理阵列的实值低仰角估计方法，首先利用互质阵列建立信号模型，并根据物理阵元位置计算回波信号协方差矩阵，然后对其进行实值处理后利用最大似然估计或广义多重信号分类MUSIC算法获得精确的低仰角，最后利用几何关系获得目标高度。仿真实验对比了均匀线阵和互质阵虚拟阵列法的低仰角估计性能，在重点分析目标仰角、信噪比和快拍数等因素对低空目标仰角估计精度的影响的基础上得出一般性结论，证明了所提估计方法的准确性与优越性。     

非规则部分校准阵列下的宽带LFM信号二维DOA估计

提出了一种宽带线性调频（LFM）信号的二维波达方向（DOA）估计新方法.该方法在空域和时域同时对信号进行采样,并利用观测样本的分数阶Fourier域峰值构造出新的时频空DOA矩阵,进而通过特征值分解的方法实现多个LFM信号的DOA估计.该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,降低了对阵列结构和阵元一致性的约束,使其适用于阵元几何分布不规则且大部分阵元未经校准的阵列.此外,该方法无需谱峰搜索和二维参数配对,计算简单且估计精度较高.仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差（RMSE）相同时,与传统方法相比,该方法可获得6～8 dB的信噪比增益.     

循环MUSIC算法的误差分析及改进

通过分析循环MUSIC算法信号模型的误差,考查载波频率、信号带宽、循环频率、阵元间距和波达方向(DOA)等因素对DOA估计性能的影响,根据分析结果提出在计算导向矢量时选择最适当的频率以减小偏差,改进估计性能.仿真结果表明上述与信号模型相关的因素对DOA估计的精度有一定影响,与理论分析一致,且证实改进算法有效.     

基于连续小波互谱的宽带Chirp信号DOA估计

提出一种时频域宽带源波达方向（DOA）估计算法．该算法通过计算参考阵元和其他阵元的连续小波互谱，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计．该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，实现了非平稳信号时频域的分离，仿真结果验证了新方法的有效性．     

紧致麦克风阵列压缩采样与DOA估计方法

针对紧致麦克风阵采样信号大量冗余的问题,提出了一种ΣΔAD压缩采样方法.该方法将软硬件相结合,在ΣΔAD转换器内部进行压缩采样.压缩采样中采用自适应过程,去除信号中的冗余分量,并将压缩后的信号进行稀疏编码.仿真结果表明,使用该方法对紧致麦克风阵接收信号进行压缩编码时,通过选取合适的稀疏化阈值,可使源数据的压缩比达到10%~30%.压缩采样后的信号可以用于DOA估计等应用.针对八元紧致麦克风圆阵和DSP实时系统的DOA估计实验结果表明:这种DOA估计方法在阵元间距低至2 cm时仍能正常工作;当阵列尺寸减小时,相比经典MUSIC算法和PHAT-GCC算法,该方法定位精度更高,噪声鲁棒性更强.     

循环谱相关方法在调制信号参数估计中的应用

通信过程中的调制信号具有循环平稳特性,本文通过分析调制信号的循环谱相关特点,提出了利用循环频率谱峰的位置与大小来估计调制信号载波频率和码元速率的方法,给出了具体的实现步骤,实验结果表明该方法在信噪比较低的情况下仍能完成对调制信号参数的估计。     

用于二维角度估计的新型阵列结构及性能分析

为提高天线在低信噪比情况下的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计能力和估计精度,基于柱形多层均匀圆阵,提出了一种新型锥形多层均匀圆阵。将该阵列在锥面各条母线上的阵元等效为均匀线阵,并将各线阵上接收的数据构成新的阵列流形矩阵。对比分析2种阵列流形的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB),得出该阵列在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、大仰角情况下相对柱形多层均匀圆阵可以获得更高的估计精度和估计成功概率。在仿真中,用二维多重信号分类(Two-Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法验证了该阵列在多信源、低信噪比和大仰角时的优越性,同时给出了空间角对该阵列DOA估计性能的影响。     

Alpha稳定分布噪声下通信信号的载波频率估计

针对在Alpha稳定分布噪声环境下循环谱估计通信信号载波频率失效问题,提出了基于广义循环谱的载波频率估计方法.首先用非线性变换定义广义循环谱,并对信号幅度进行变换;然后利用非线性变换抑制夹杂在通信信号中的非高斯脉冲噪声.通过检测广义循环谱的谱线位置与数字调制信号载波频率的关系实现载波频率估计.通过Matlab仿真实验和性能分析对比,证明该方法可较好地在Alpha稳定分布噪声环境下估计通信信号的载波频率.     

利用信号空间矩阵进行二维波达方向估计的新方法

本文以阵列信号处理为背景，讨论了二维信号参量估计问题，着重分析了新近提出的子空间旋转基底类方法．在此基础上，本文提出了新的估计方法，通过对原始信号空间矩阵法的改进措施，不仅提高了算法效率，并且成功地解决了兼并源和相干源的问题．改进后的信号空间矩阵法不但运算量极小，且据有分辨率高，估计方差小，所需阵元个数少等优点．本文中给出的计算机仿真对比实验验证了该方法的优良性能．     

利用双谱分析法检测心室纤颤信号

提出了一种基于信号双谱分析的心室纤颤检测方法．首先，根据信号的准周期性，对信号进行了分段，并改进了信号三阶累积量的估计．然后，以特征值Ｐ表征信号，给出了心室纤颤信号的双谱检测算法，并结合其他算法，采取多特征值检测法进一步优化算法的性能．最后，在不同的噪声条件下，对不同的算法进行了比较，给出了微机实验的结果．实验表明：本文提出的心室纤颤检测算法达到了较优的灵敏度及误判率，并具有较强的抗噪声性能     

利用双谱分析法检测心室纤颤信号

提出了一种基于信号双谱分析的心室纤颤检测方法．首先，根据信号的准周期性，对信号进行了分段，并改进了信号三阶累积量的估计．然后，以特征值Ｐ表征信号，给出了心室纤颤信号的双谱检测算法，并结合其他算法，采取多特征值检测法进一步优化算法的性能．最后，在不同的噪声条件下，对不同的算法进行了比较，给出了微机实验的结果．实验表明：所提出的心室纤颤检测算法达到了较优的灵敏度及误判率，并具有较强的抗噪声性能     

基于矩阵填充的子阵重构二维波达方向估计算法

为提高稀疏阵列下二维波达方向(2D-DOA)估计的效率,提出1种基于加速近邻梯度矩阵填充的子阵重构旋转子空间(APG-SRESPRIT)算法。建立了基于矩阵填充的稀疏阵列DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质。通过加速近邻梯度算法将该信号模型恢复为完整信号,划分子阵并构建合并矩阵。对合并矩阵进行奇异值分解,在子阵重构后估计目标角度,且目标角度自动配对。仿真实验表明该文算法可减少70%的阵元数量,且在稀疏阵列下准确估计2D-DOA。     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

SVAR-GARCH模型的多元波动率估计

考虑SVAR GARCH模型的多元波动率, 提出一种估计波动率的新方法. 先利用独立成分分析技术求解因果结构和统计独立的误差项, 建立残差项条件协方差阵与误差项条件协方差阵的关系, 然后利用单变量GARCH模型的估计结果和识别的因果结构, 估计多变量GARCH模型的条件波动的脉冲响应方法, 实现多元波动率的估计, 该方法可有效减少估计参数. 实验结果表明, 新方法估计的波动率与能源期货市场的规律相符.     

PSK信号的调制参数估计与识别

针对PSK信号,分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性,并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率一频率双频三维图）,提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法．搜索最大峰值可估计信号的载频,计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率,通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差,并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号．该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果,适于雷达电子对抗信号识别估计的应用．