宽频段相干信号多维参数联合估计算法

基于非均匀的L型阵列,提出了一种宽频段相干信号频率、二维到达角和极化参数联合估计的算法———JTSS算法。该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的多维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的优点。另外,在JTSS算法的基础上,利用阵列的分维特点进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段相干信号的多维参数估计。该算法能够并行实现以进一步增强其实时性。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

空间相干信号的频率和二维到达角估计算法

针对宽频段窄带信号的参数估计,提出了一种空间相干信号频率和二维到达角联合估计的算法——TSS-DOA算法。TSS-DOA算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。该算法能精确地估计信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

L阵基于降维MUSIC的二维DOA与频率估计

提出了一种L阵中基于降维多重信号分类(reduced dimensional multiple signal classification, RD-MUSIC)的二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)与频率联合估计算法。该算法首先通过一维局部谱峰搜索得到接收信号频率的估计,然后利用频率估计过程中得到的参数矩阵,获得信号的2D-DOA估计。与需要进行多维全局搜索的传统MUSIC算法相比,所提算法只需一维局部搜索,算法复杂度较低。该算法同时适用于均匀L阵和非均匀L阵,且能获得配对的二维角度与频率估计。其角度与频率估计性能接近于传统的MUSIC算法以及平行因子方法,且优于借助旋转不变性估计信号参数算法和传播算子算法。     

基于累量域的近场源三维参数联合估计算法

提出了一种无须参数配对的近场源三维参数联合估计算法。通过对阵列输出信号的四阶累积量构造矩阵进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,仅需一次特征分解并利用其相应的特征值及特征向量就能估计出距离、方位、频率等三维参数。该算法无须谱峰搜索,适于任意高斯噪声环境,参数估计结果能自动配对。并且该算法无须利用阵列的中心对称结构,因而有效地避免了阵列孔径损失。最后,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

一种新的正弦信号频率估计方法

将二阶陷波器进行级联,构造一个具有多个陷波频率的自适应陷波器,实现对多个信号频率的估计。各个二阶陷波器的参数采用LMP(least mean power)算法同时进行优化,并利用该参数得到信号的频率。仿真结果表明,该方法在不同信噪比下对于稳定的单频、多频信号和频率变化信号具有较好的估计结果;噪声干扰在一定程度上影响频率的估计精度和估计速度。     

基于双基地频率和方位联合估计算法研究

提出一种基于双基地频率和方位联合估计的新算法,是基于UN-ESPRIT方法和两个阵列之间的互相关DOA矩阵法,称之为UN-DOAa-ESPRIT算法。该算法可以同时估计目标信号的频率和两个基地(即两个阵列天线)方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,而且在不知道的相关噪声环境下同样可以有效地进行估计。数值仿真结果证明了算法的有效性。     

基于受激布里渊散射的高精度多微波频率测量

为实现高精度大范围多微波频率测量, 利用双平行马赫曾德尔调制器(dual parallel Mach-Zehnder modulators, DPMZM)分别对未知信号和扫描信号进行抑制载波单边带调制, 并分别作为信号光和泵浦光输入到色散位移单模光纤中, 当两者满足一定的频率关系时, 信号光会得到放大, 通过测量输出光功率值即可估计出待测信号的频率值。该方案利用双阶段受激布里渊散射结构降低了受激布里渊散射增益线宽。另外, 通过设置DPMZM的调制参数, 即可利用低频段的扫描信号实现高频段的频率测量, 降低了方案的实现复杂度。为进一步提高算法精度, 利用测量的光功率值建立幅度比较函数, 通过计算可得频率测量误差, 通过误差修正可提升方案的测频精度。最后, 通过实验仿真证实了方案的有效性, 测量误差为±3 MHz。     

基于循环谱包络的BPSK码元速率估计算法研究

针对采用频域平滑周期图法估计循环谱,提出了一种改进的基于循环谱包络BPSK信号的码元速率估计算法。该算法选用较高的循环频率来进行参数估计,可获得较高的处理信噪比。通过在循环频率域的一维搜索即可获得码元速率参数的估计。给出了信号参数估计的具体步骤,并分析了估计算法的性能,进行了计算机仿真实验。仿真结果验证了该算法的有效性。     

毫米波阵列雷达近场动目标参数估计算法

在毫米波连续波阵列雷达系统中,根据近场各动目标多普勒频率的不同,提出了一种近场动目标多普勒频率、距离及方位三维参数估计算法。首先采用全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform, apFFT)方法估计回波信号频谱,并使用相位差频谱校正法对目标多普勒频率进行校正。全相位FFT方法所得相位谱为信号的初始相位,各通道之间对应信号的相位关系包含了目标的位置信息,采用二维多重信号分类(two dimensional multiple signal classification, 2 D MUSIC)方法就可从各目标对应多普勒频率的复幅度中估计出目标的距离及方位参数。计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于循环谱包络的多径直扩信号参数估计

分析了多径直扩信号的循环平稳特性,推导了其循环相关函数和循环谱表达式.提出了一种基于循环谱包络的多径直扩信号的码元速率和载频估计算法,给出了实现步骤.算法不需要伪码等先验信息,可实现对信号参数的盲估计,且参数估计是在非零循环频率上进行一维搜索,避免了平稳噪声或干扰的影响,适用于低信噪比情况.计算机仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

时变衰落信道下OFDM信号参数融合估计

提出了一种基于代价函数实现短循环前缀正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号参数融合估计与识别的算法。该算法同时利用OFDM信号循环前缀产生的自相关和循环自相关特性,同步估计有用符号时间和符号周期。首先对OFDM信号的循环自相关特性进行了深入的分析,然后构造了代价函数并讨论了时变衰落信道条件下引入循环频率的数目对代价函数的影响,最后通过计算机仿真,验证了算法的有效性。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

采用RELAX算法提高单脉冲三维成像横向分辨率

根据宽带比相单脉冲三雏成像雷达测量目标散射点横向位置原理,分析仿真了散射点问相互干扰对目标散射点横向位置测量的影响.应用RELAX算法直接估计去斜率后正弦信号的幅度和频率参数,提高散射点横向位置测量精度.通过分析及仿真可知,RELAX算法的引入使横向位置测量精度有了较明显改善.     

基于均匀圆阵时频干涉仪的LFM信号二维测向算法

提出了一种基于均匀圆阵时频干涉仪的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号二维波达方向估计算法。首先利用LFM信号时频聚集性非常好的特点,对阵元的输出进行互维格纳〖CD*2〗威尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)计算,然后提取互WVD时频冲激点的相位,从而得到包含信号到达角的方程组,解算出信号的到达角。通过选取不同的阵元对组,采用模糊数搜索的算法进行解模糊运算,最终完成信号到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

新的空时二维谱估计信号模型

针对现有空时二维谱估计算法在信号数增大时均不同程度出现性能上的恶化直至失败的问题,总结了目前通用的空时二维谱估计信号模型,提出了“时域副流形”的概念及相应的信号处理方法。该算法通过时域投影对信号进行预处理,先从时域上对信号进行粗分,从而以较小的代价换取大信号数情况下算法性能的改善。理论分析与仿真结果证明了算法的有效性。