宽带信号方位估计的改进RSS方法

为了降低宽带信号旋转信号子空间（rotational signal subspace, RSS）方位估计算法的运算量和分辨门限,针对中心对称阵列,将实值处理过程和信号子空间缩放MUSIC（SSMUSIC）方法引入宽带信号方位估计,提出了一种宽带信号方位估计新方法。该方法首先使用左实变换矩阵将双向平滑后的各个频率子带的数据协方差矩阵变换为实数矩阵,从而大大降低了运算量;然后使用RSS方法选取聚焦矩阵对各个频率子带的实协方差矩阵进行变换,得到同一参考频率点的数据协方差阵;最后利用基于子空间斜投影的SSMUSIC算法进行一维搜索来求得各个目标的方位角。仿真实验结果表明,该方法比常规宽带RSS方法运算量小,且具有更低的分辨门限和更小的均方误差。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

多路延迟结构的修正MUSIC算法频率估计

提出将多路延迟数字测频结构与高分辨率谱估计的MUSIC算法相结合,有效地实现了信号频率估计。针对MUSIC算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的缺点,研究的修正MUSIC算法通过对接收数据共轭重构,产生新的协方差矩阵,有助于改善特征值的分布,使其具有平均的意义,从而提高了信号频率估计的性能。实验结果证明,相对于常规MUSIC算法,该方法在相同的信噪比和快拍数条件下,具有更高的频率估计精度和稳健性,而且计算量也无明显增加。     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

基于变换域张量的机载阵列DOA和极化参数估计

针对强杂波背景下多目标回波的参数估计问题,现有的基于长矢量的多重信号分类(long vector multiple signal classification, LV-MUSIC)法精度下降,基于张量的MUSIC(tensor MUSIC, T-MUSIC)方法通道数不足,无法计算噪声子空间投影矩阵。因此提出基于变换域张量的MUSIC方法。算法利用张量结构,在时域分离不同多普勒频率的信号,分别估计各多普勒通道的回波参数。相比于LV-MUSIC和T-MUSIC,所提算法避免了多目标背景下自由度不足导致的目标分辨力下降的问题,并且能获得更高精度的参数估计。仿真实验证明,所提算法有更高的目标分辨能力,在低信噪比条件下仍保持良好的性能。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive-asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法。首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间。其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量。算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

一种新的基于Krylov子空间的快速子空间分解

快速有效地进行子空间分解是子空间类算法走向工程应用的关键。提出了一种新的期望信号的选择方法,并证明了在空时白噪声条件下由观测信号的协方差矩阵及观测信号与期望信号的互相关矢量构成的Krylov子空间等价于信号子空间,从而可以通过多级维纳滤波方法计算Krylov子空间的基来实现信号子空间的快速估计。由仿真实验可以看出所提出的方法能够快速有效地实现子空间分解,尤其在低信噪比下仍然具有较高的性能。     

单基地MIMO雷达降维酉ESPRIT算法

波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题是单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达信号处理中的一个关键问题。在低信噪比、低快拍数的情况下,常规DOA估计算法的性能会严重下降。针对此问题,提出一种新的DOA估计算法：降维酉旋转不变性信号参数估计技术算法。该算法首先通过降维变换将MIMO雷达数据变换至低维信号空间,然后在该低维信号空间构造实值旋转不变性方程估计目标的DOA。仿真结果表明该方法能够在低信噪比、低快拍数的环境下获得较常规ESPRIT方法更高的DOA估计精度,同时具有更低的运算量。     

符号速率采样条件下的新型复合载波跟踪环

针对低信噪比和符号速率采样条件下的载波同步问题,提出了一种新型的复合载波跟踪环,同时也给出了一种较直观的环路参数确定方法。该载波同步环改进了原有的符号硬判决算法,并通过引入采样速率变换模块使得数字锁频环(frequency-locked loop, FLL)和数字锁相环(phase-locked loop, PLL)工作在不同采样速率条件下,来提高在低信噪比环境中载波频偏和相偏的估计精度。该参数确定方法是在z域中,直接根据闭环系统的稳定性和单位阶跃响应特性来选择最优的参数。仿真结果表明,该参数确定方法具有很好的可行性,且所提出的载波跟踪环在较低信噪比条件下能获得良好的同步性能。     

分布式检测系统的幂求和融合准则

在基于局部检测统计量的分布式检测系统中,传统的直接求和融合准则在面对局部信噪比差异较大时,检测概率下降明显。在详细分析性能损失的原因之后,扩展出一类新融合准则。新准则通过对局部统计量的幂求和,实现对高信噪比数据的更有效利用。对一个双传感器并行分布式检测系统的仿真表明,高次幂求和在局部信噪比差异明显时,性能好于低次幂,当差异减小时则相反,低次幂求和的性能更好些。高次幂融合准则的鲁棒性更强。面对不同使用环境,应该综合考虑各局部传感器脉冲积累数目和局部信噪比的可能取值范围,从而选择合理的幂阶数进行融合。     

基于高阶累积量和小波变换的调制识别算法

针对当前调制识别算法在低信噪比下识别率不高的问题,提出结合高阶累积量和小波变换的混合调制识别算法。该算法利用了小波变换提取的两个特征参数,以及基于四阶和六阶累积量构造出一个新的特征参数,并应用反向传播神经网络分类器对调制信号进行识别。仿真结果证明,该算法能够在信噪比低至2 dB时,识别率仍可达到98%以上,由此证明了该方法的有效性和稳健性。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

基于波束优化设计的宽带相干信号子空间算法

提高波束域宽带相干信号子空间算法(BCSSM)在低信噪比下的估计性能,并降低其运算量,是BC-SSM在实际系统中得到应用的关键。借助于优化方法,设计具有低旁瓣和恒定束宽特征的时域宽带波束形成器来实现预形成宽带波束,在保证宽带信号无失真接收的同时,能够有效抑制干扰,从而提高了BCSSM在低信噪比下的估计性能。宽带波束形成器采用数字延迟线和FIR滤波器相结合的结构,减少了设计所需FIR滤波器的阶数,显著降低了算法的运算量。设计实例和仿真结果证明了所提方法的有效性。     

基于多级跳线残差网络的雷达辐射源识别

针对复杂体制雷达辐射源的识别问题, 提出了一种基于时频特征提取与多级跳线残差网络(multi-level jumper residual network, MLJ-RN)结合的识别方法。首先,计算辐射源信号的平滑伪Wigner-Ville时频分布生成时频图像以表达信号本质特征, 将图像进行预处理以保留信号细微特征差异。然后,设计多级跳线连接的残差单元, 在此基础上构造MLJ-RN, 对时频图像相邻卷积层的细微特征进行学习和识别, 并使用随机梯度下降法训练网络。最后,通过对网络进行参数优化, 强化对信号的深层特征提取能力。仿真结果表明, 信噪比为－5 dB时, 该方法对12类雷达辐射源信号的整体识别概率达到95.1%, 从而验证了该方法在低信噪比下识别雷达信号的有效性。     

低信杂噪比合成孔径雷达数据的预滤波处理

针对机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)中由于波束指向不准、不完全孔径效应以及内部噪声增大等因素所造成目标回波信杂噪比(signal to clutter noise ratio, SCNR)下降现象,本文提出一种对子孔径回波进行迭代变加载去除杂波噪声方法。传统的方法在信杂噪比较低的情况下难以获得目标像,本文方法利用迭代变加载对距离压缩后的连续子孔径回波进行处理,使得在抑制杂波、去除噪声的同时,目标的信息得到了保护,进而改善了低信杂噪比下的自聚焦成像质量,通过实测数据验证该方法的有效性。     

BCH编码对蓝牙数据传输性能改善的分析与仿真

提出了在蓝牙2．0＋EDR新规范中加入采用BCH编码的数据分组，以有效地提高蓝牙的数据传输速率以及抗干扰能力；根据蓝牙标准协议对数据包的定义推导出了新增数据分组的分组特性；分析了在AWGN信道下原有的DH分组和新采用BCH编码数据分组的数据重传概率与平均接收信噪比的关系，并且计算出了各个数据分组在不同信噪比的情况下数据传输吞吐量。仿真结果表面，在蓝牙2．0＋EDR新规范中采用BCH编码方式，明显地改善了数据传输的抗干扰能力、有效地提高了在AWGN信道下的数据传输吞吐量。