基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

利用子带提取改善信号检测能力

对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。     

频谱分析方法在仿真可信性研究中的应用

应用频谱分析方法进行仿真可信性评估。分析了傅立叶谱估计、最大熵谱估计的统计特性,并分别构造相容性检验。引入瞬时谱估计分析非平稳随机信号,以及应用于某型近炸引信数字仿真模型验证的一个实例。     

频谱分析方法在可信性研究中的应用

应用频谱分析方法进行仿真可信性评估，分析了傅立叶谱估计、最大熵谱估计的统计特性，并分别构造相容性检验，引入瞬时谱估计分析非平稳随机信号，以及应用于某型近炸引信数字仿真模型验证的一个实例。     

噪声谱驱动后滤波算法

阵列语音增强中,传统的后滤波算法大多采用固定带宽的谱估计。推导了固定带宽谱估计后滤波算法的一般表达式及其估计器的概率密度函数,首次从理论上分析了在随机信号模型下采用固定带宽谱估计存在的问题,指出后滤波的频率分辨率应由噪声谱的结构特性决定,并提出了一个新的噪声谱结构特性驱动的自谱和互谱估计的后滤波算法,该算法在增加噪声抑制量的同时能避免更多的语音失真。测试实验证明,本文算法在段信噪比提高以及噪声抑制等方面都优于传统后滤波算法,尤其是噪声抑制量方面相比传统方法提高了6 dB。     

一种修正极小方差谱估计算法

通过分析极小方差 (MV)谱估计算法与多信号分类 (MUSIC)谱估计算法之间的关系 ,揭示出在对样本的自相关矩阵进行特征分解后 ,对各特征矢量权系数的不同选择决定了二者性能上的差异。在此基础上 ,构造了一种新的权系数 ,导出了修正极小方差 (MMV)谱估计算法。仿真结果表明 ,MMV算法的分解率高于MV ,方差小于修正协方差自回归 (AR)模型谱估计算法 ,并能正确反映正弦信号间功率的相对大小。     

高分辨时空二维谱估计测频测向信号处理的硬件仿真

高分辨时空二维谱估计测频测向方法的工程实现,是新一代电子战侦察系统迫切需要解决的关键技术之一。本文通过典型算法的原理分析及其在高速高位ＤＳＰ上的仿真研究,证实了高分辨时空二维谱估计测频测向的硬件实现可行性。     

最大熵谱估计中的谱峰幅度及分辨率

本文对最大熵谱估计方法中有关谱估计的谱峰幅度和谱线分辨率进行了分析研究，得出谱线峰值是模型阶数和信噪比的函数，其量级约和阶数与信噪比乘积的平方成正比。提高谱线分辨率的有效途径是增大阶数，这意味着：将和阶数Ｍ的平方成正比地增加计算工作量，因此，对于最大熵谱估计来说，必须在分辨率和计算速度之间作出合理的权衡。     

阵列互耦对超分辨性能的影响及校正方法

本文研究了天线阵元间互耦对最大熵谱估计测向性能的影响,阐明了互耦使测向性能下降的机制,提出了一种能克服互耦影响的改进方法。计算机模拟结果表明,改进的最大熵谱估计测向方法在很大程度上提高了测向的精度和分辨率。     

空间谱估计算法结构及仿真分析

在对高分辨空间谱估计算法研究的基础上,提出了空间谱估计算法的基本结构,这种结构包含两个组成部分预处理算法和波达方向估计(DirectionofArrival,DOA)算法.同时对多种预处理算法和DOA估计算法进行了分类说明.最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能.     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

交叉谱估计及其在导弹系统仿真模型验证中的应用

本文阐明了交叉谱的基本概念。结合反坦克导弹系统的特点，提出一种利用交叉谱来检验导弹系统仿真模型有效性的方法，这一方法的显著特点是：它能够同时给出几组动态数据在频谱、相位、线性相关性以及增益等方面的信息，并可以给出定量的估计结果。最后利用实例来说明这一方法在导弹仿真模型验证中的应用     

新体制多目标信号AOA与频率分选系统

基于现代谱估计理论与技术，论述了一种新体制多目标信号分选系统，可对多目标信号实现ＡＯＡ与频率的分选，并分析了系统的工程实现可行性，指出了应用前景。     

商业市场信息随机预测模型的研究和计算机实现

本文针对商业市场信息的特点，选用了随机预测模型ＡＲＩＭＡ的基本模式；深入研究ＡＲＩＭＡ模型建立的全过程，开拓性地采用了功率谱估计方法，确定市场预测模型的阶数ｐ和ｑ；利用多种高级语言的混编程序技术，在微机上完全实现了商业市场信息预测系统；运行结果表明；该模型及其实现系统是可行的。     

基于小波变换的PN序列周期估计

针对通信对抗的实际应用,提出一种基于小波变换的PN码序列周期估计的新方法。提出采用最小尺度为8倍chip宽度的不同尺度下的小波变换幅值序列提取PN码序列各周期的边沿跳变信息,并叠加各尺度下小波变换幅值序列的幅度谱,通过检测叠加谱的谱线间隔来实现PN码序列的周期估计。仿真实验表明,该算法不要求较长的数据长度,估计性能优越且稳定可靠,具有很强的鲁棒性和可行性。     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

基于投影预变换的快速DOA估计算法

利用信源分布的先验信息,提出了一种基于投影预变换的快速DOA估计算法(projection pretransfor-mation method,PPTM),它将存在阵的输出数据向量变换到低维阵列流形的输出数据向量,降维变换后可明显减小DOA估计算法的运算量,并可提高谱分辨力。基于虚拟interpolate思想,将该方法进一步应用到整个阵列空域,在每一子空域实施降维投影变换,可大大减小谱估计算法的运算量。计算机仿真结果表明,PPTM比常规空间谱估计算法具有更好的分辨性能和更低的信噪比门限。     

Carrier frequency and symbol rate estimation based on cyclic spectrum

Carrier frequency and symbol rate estimation are the main contents of parameter estimation,which is the basis of modulation recognition and further processing of signals especially in non-cooperative communication.With the development of wireless communication,the signal transmission environment has become increasingly bad,causing more difficulties in parameter estimation.It is well known that the signal cycle spectrum is robust to noises and signal parameters are closely related.In practice,it is impossible to calculate the cyclic spectrum of infinite length data signals.When using finite length data to obtain a cycle spectrum,the truncation noise is induced,resulting in interference.It is necessary to overcome the influence of noises in order to improve the detection ability of discrete spectral lines.An improved method of the discrete spectral line extraction algorithm is proposed by reflecting the amplitude advantage of discrete spectral lines through salient features of continuous noises in discrete spectral line neighborhood.