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。     

改进的全相位时移相位差频谱分析算法

针对全相位频谱分析算法对采样序列中心样点有特殊要求以及当频偏量绝对值为0.5时会影响频率估计值的问题,提出了一种改进的全相位时移相位差频谱分析算法。该算法首先对序列向左循环移动一位,形成只有一位时移关系的两个序列,〖JP2〗然后分别进行全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform, APFFT),计算过程中忽略相位差补偿值,避免频偏量的引入,通过两序列主谱线间相位差的直接计算便可得到信号的频率和初相估计值。仿真实验表明该算法计算简单,适用范围广,参数估计精度高且频率估计精度稳定性好。     

基于PCA和相位差校正法的风切变预警算法

为了提高相干激光雷达风切变预警算法的预警率，提出一种基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和相位差校正法的风切变预警算法。首先，利用PCA对雷达回波信号进行低阶主成分向量提取以实现信号重构，提高信噪比。其次，采用基于快速傅里叶变换的相位差校正法对回波信号峰值频率进行校正，降低回波信号能量泄露。然后，分别利用旋转电机实验数据和小型飞机实验数据对所提算法进行性能评估。结果表明，采用所提算法估计相干激光雷达回波信号峰值频率的平均绝对误差为0.26 MHz，对实际低空风切变的预警率为92.31%。所提算法可以有效降低相干激光雷达回波信号频率估计误差，实现低空风切变预警。     

基于FFT相位差的载波估计算法仿真与改进

由于栅栏效应,直接用FFT估计频率和相位仅能获得非常粗的精度。精确的估计需要在FFT谱线基础上做进一步的插值等运算。文献[1,2]提出了基于FFT相位差的载波频率和相位估计算法,利用两段FFT谱线间的相位差消除了栅栏效应的影响,获得了精确的估计。但经过仿真,该文献提出的方法估计性能依赖于所估计信号的频率,在某些频率点能获得很好的估计性能,但在少数频率点附近性能恶化严重。对该问题进行了理论分析,找出性能恶化的原因所在并提出了改进办法,克服了原文献算法的缺点。仿真表明,在整个频率动态范围内,改进后算法都非常稳定,具有很好的估计性能。同时改进后算法同样运算简单,便于实现。     

基于频谱细化的线性调频信号参数估计

针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。     

全相位相位差测量中的系统误差及其校正

分析了负频率分量对全相位离散傅里叶变换（all-phase discrete Fourier transform, apDFT）测量相位差的性能的影响,提出了迭代延时-补偿法来抑制负频率分量带来的系统误差,讨论了加窗对迭代延时-补偿法系统误差抑制性能的影响。当采用apDFT算法测量相位差时,负频率分量引起度量级的系统误差。迭代延时-补偿法与apDFT算法的结合,能够在离散傅里叶变换（discrete Fourier transform, DFT）运算点数为1 024时,将最大系统误差在全频段范围内降至0.01°量级,且DFT运算点数越大,抑制效果越好。对原始数据加余弦窗,能够进一步改善迭代延时-补偿法的系统误差抑制性能及容差性。     

毫米波宽带雷达相位误差校正方法研究

为了有效解决相位误差对于步进频信号合成高分辨的影响,在分析步进频雷达相位误差来源的基础上,提出了一种相位误差校正方法。理想情况下,频率步进信号为相参信号,脉冲间的相位具有线性关系,相邻脉冲间的相位差恒定。随机相位误差的存在,破坏了频率步进信号的相参性,导致合成高分辨结果旁瓣峰值电平提高,噪声基底抬高。合成高分辨前,利用相邻脉冲接收信号相位差与均值的差值对采样信号进行相位补偿,可以一定程度上校正相位误差对步进频信号的影响。对仿真数据与实测数据的处理结果表明,该方法可有效提高频率步进体制雷达的检测性能。     

基于时变模型的科氏流量计信号处理方法与仿真

频率、幅度和相位均按随机游动模型变化的时变信号模型,能更为真实地描述科氏流量计信号的实际特性.基于时变模型,提出了一种新的科氏流量计信号处理方法.首先对通过带通FIR滤波器的科氏流量计信号进行短时频率估计;然后通过短窗截取,采用计及负频率影响的DTFT法计算两路信号的相位差和时间差.仿真分析表明,提出方法具有很好的跟踪效果,且计算量小,可用于科氏流量计的实时信号处理.     

一种LFM信号相位域快速高精度参数估计算法

研究了加性高斯白噪声污染的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号的参数估计问题,提出了一种相位域参数估计算法。首先对LFM信号的起始频率和调频斜率进行粗估计,然后利用粗估计值把接收信号变为基带信号,基带信号包含了起始频率和调频斜率的残差;接着对基带信号进行相位展开得到瞬时相位,对其运用最小二乘拟合得到起始频率和调频斜率残差的估计值;综合粗估计和残差估计得到最终的参数估计值。仿真表明,本方法在高于信噪比门限时精度接近克拉美-罗限,精度高于基于离散傅里叶变换的离散多项式变换法,信噪比门限低于传统的相位法。     

衍生于全相位FFT的双子段相位估计法

为提高给定样本数量下的相位估计精度,提出双子段测相法。该方法是从全相位快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)测相法衍生的,只需取出全相位FFT包含的N路子数据段中的首、尾两个子段,再综合这两个子段的FFT谱提取峰值谱相位信息即可完成高精度测相。理论分析了在噪声环境中,所提方法测相精度高于全相位FFT测相法的原因。仿真实验表明,在信噪比不太低的场合,双子段测相法的相位估计方差处于全相位FFT估计法和两参数克拉美罗限之间,因而具有广泛应用前景。     

基于干涉相位的两步法高精度无模糊时延估计

传统时延估计方法面临精度与分辨率的基本矛盾,难以一次性获得高精度无模糊的估计值。针对该问题提出一种基于干涉相位的两步法高精度无模糊时延估计方法。在得到信号互相位谱以后,首先利用Kalman滤波器增强干涉相位的抗噪声性能,在大频率孔径下得到无模糊低精度预估值,第二步利用该值作为先验模型引导单一频率上相时延的模糊度解算,在该步骤中充分利用信号频段内丰富的频率信息得到多个估计值,再采用基于中位数信任域的方法对多个结果统计平均,提升了频带利用率,并且进一步提高了估计精度。仿真结果验证了所提方法正确性和有效性,对于10 MHz且信噪比高于18 dB的信号,精度优于1 ps。     

混合信息下的多属性大规模群体决策方法

针对多属性大规模群体决策问题中决策者评价信息类型不一致的情况,提出一种包含精确数、区间数、语言信息的多属性大规模群体决策方法。首先,定义了几种不同的转换函数,以此将各决策者给出的精确数、区间数、语言信息一致化为虚拟语言术语;然后,给出了大规模群体决策矩阵的的分组方法,并利用新的三维语言密度算子对其进行集结;最后,在语言幂Heronian算子的基础上,对群体综合决策矩阵进行集结。通过算例验证了所提方法的可行性与有效性。算例分析表明,该方法不仅能够较好地解决混合信息的处理问题,以及能够充分考虑群体共识度;还能够体现属性之间的关联性,以及反映集结值的整体均衡性,因此可使得决策结果更为客观合理。     

基于多尺度Haar小波变换的MPSK信号码速率盲估计

研究了相位编码信号的码速率估计,提出基于Haar小波变换的多尺度MPSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作FFT得到信号频谱,对频谱进行平滑之后估计其中心频率,接着由估计出的频率构造相关接收机;然后估计信号的3dB带宽,由估计的带宽作为参考选取三个小波尺度,利用Haar小波的边缘检测特性对相关接收机的输出进行多尺度码元相位跳变点检测,多尺度检测的结果进行叠加;最后对叠加的结果作DFT估计频率得到MPSK信号的码速率估计。仿真表明,高于信噪比门限时本算法可以对码速率进行有效估计。     

Duffing混沌振子用于微弱信号检测的研究

针对频率已知的微弱正弦信号幅度和相位检测问题,提出了一种采用Duffing混沌振子作为检测系统的方法。该方法将被测信号作为系统的参数,利用系统参数在临界值附近微小的变化会改变系统输出状态的特性,通过识别系统输出的相轨迹判断输出状态是否改变,根据状态改变所需满足的条件估计信号的参数。给出了实现该方法的主要步骤,并将其运用于高频地波雷达海洋回波信号的检测,与FFT方法所得结果相比,回波多普勒谱的信噪比可提高5 dB,表明了该方法具有更好的检测性能。     

Method for array gain and phase uncertainties calibration based on ISM and ESPRIT

A now method for array calibration of array gain and phase uncertainties, which severely degrade the performance of spatial spectrum estimation, is presented. The method is based on the idea of the instrumental sensors method (ISM), two well-calibrated sensors are added into the original array. By applying the principle of estimation of signal parameters via rotational invariance techniques (ESPRIT), the direction-of-arrivals (DOAs) and uncertainties can be estimated simultaneously through eigen-decomposition. Compared with the conventional ones, this now method has less computational complexity while has higher estimation precision, what's more, it can overcome the problem of ambiguity. Both theoretical analysis and computer simulations show the effectiveness of the proposed method.     

跳频信号的相参与非相参积累时频差估计方法

跳频信号载频随时间变化发生跳变, 因此跳频信号具有丰富的频域信息，而且其在时域上为连续信号, 相比单跳信号也具有更丰富的时域信息。时频差估计精度与信号在时频域上的分布情况以及信号能量和噪声有关。时差估计主要与信号频域分布有关, 而频差估计主要与信号时域分布有关。跳频信号时频域信息丰富, 多跳相参积累后, 时频差参数估计能够充分利用信号的时频域信息, 克服单跳信号时频差估计精度不高的问题。针对跳频信号的时频差估计问题, 首先分析了单跳基带信号的互模糊函数, 再从时差与频差的维度推导了多跳基带信号互模糊函数的相位差异, 最后通过频差归一化与相位对齐补偿提出了多跳信号互模糊函数相参积累的时频差估计算法。同时, 在不满足相参积累的条件下, 分析了跳频信号的非相参时频差估计方法, 并理论分析了两种跳频信号时频差参数估计方法性能与信号各参数的关系。仿真结果表明跳频信号相参时频差估计算法性能最优, 非相参方法的估计性能其次, 单跳信号的估计性能最差, 验证了理论性能分析结果的正确性。