低信噪比的空间谱估计通道幅相误差校正算法

针对低信噪比情况下空间谱估计算法性能下降的问题,建立了低信噪比的阵列误差模型.该模型不仅考虑了通道幅相误差对接收信号的影响,还考虑了它对接收机通道噪声的影响.利用该模型提出了一种通道幅相误差校正算法,该算法结合阵列接收数据自相关矩阵的特征值分解和迭代方法,可以在低信噪比情况下准确求得阵列通道幅相误差,使得高分辨率的空间谱估计算法能够很好地应用于毫米波热辐射阵列接收系统.最后通过仿真和实验验证了所建立的阵列误差模型和算法的正确性和有效性.     

通道幅相不一致对SFAP性能影响的分析

空频自适应处理(SFAP)是全球导航卫星系统(GNSS)阵列抗干扰接收机中常用的算法,而工程实践中,阵列的幅相不一致性是必须考虑的非理想因素。以往文献分析阵列各通道幅相不一致性的影响多集中于波束形成和波达角(DOA)估计的精度上。该文在SFAP算法框架下,结合已知的各通道传递函数,计算观测数据协方差矩阵和最优权矢量,进而可获得SFAP抗干扰性能损失程度的定量结果。计算和仿真结果表明:通道幅相不一致性可严重影响SFAP抗干扰性能。该方法在工程上可用于确定射频通道幅相一致性指标要求。     

天地波混合组网高频超视距雷达阵列幅相误差的校准方法

针对天地波混合组网高频超视距海洋探测雷达系统,研究了阵列通道幅相误差的校准方法。通过相位偏置,将各站不同频率的回波分离开来;利用直达波校正原理,以及双层优选直达波幅相校准系数的方法,优选出最稳定的地波站直达波的幅相校准系数进行阵列幅相误差的校准,实现天波直达波到达角的估计。试验结果表明,该方法可以有效地避免杂波干扰引起的、不正确的校准值的影响,从而获得稳定的幅度和相位校准值,实现对阵列实时的校正。在此基础上,将校准后船只航迹的定位与AIS数据进行对比,结果吻合,表明了方法的可行性。     

多径条件下基于辅助阵元的阵列幅相误差自校正

针对多径环境中均匀线阵（uniform linear array, ULA）的幅相误差的校正问题,在不破坏阵列幅相误差矩阵的前提下,提出了一种多径条件下基于辅助阵元的波达方向（direction of arrival,DOA）估计及幅相误差自校正算法。利用阵列平移的方法对相干信号进行解相干预处理,再利用辅助阵元依据子空间原理构建代阶函数实现相干信源的方位估计, 进而对阵列幅相误差进行估计。计算机仿真结果表明,该算法对多径环境下的相干信源具有准确的方位估计与幅相误差自校正性能。     

全相位算法在相控阵天线幅相校正测量中的应用

相控阵天线波束的精确指向对各阵元通道幅相一致性提出了很高的要求,在实际的相控阵天线系统中,各阵元通道幅度和相位不可能完全保持一致,需要对阵列通道幅相误差进行实时地监测和校正。阵列单元校正的本质是对通道幅相误差的精确测量或估计,在现有幅相测量方法的基础上,提出一种全相位时移相位差算法。该算法需对存在时移关系的两输入序列分别进行全相位FFT,直接取主谱线的相位值无需校正即可得到输入信号的中间点相位信息,利用两序列主谱线的相位差求解信号的幅度值。由于全相位FFT具有"相位不变性",此方法能够很好地抑制频谱泄漏。仿真结果表明,该方法可有效避免第一类相位差法在不同步采样时误差较大的情形,测量结果明显优于第一类相位差法。     

用于高频地波雷达阵列天线的孤立大目标分层校准算法

高频地波雷达接收阵列不可避免地存在幅度和相位误差,这时天线方向图会产生歧变并使杂波对消算法失效。校准方法有采用辅助信源、建立阵列模型进行参数估计、利用噪声或杂波做为校准源等,缺点分别为成本高、实时性差、不能校准相位误差。针对以上问题,该文提出了孤立大目标分层校准算法。首先将阵列分成若干子阵,然后选取在空域和Doppler域都具有唯一性的大信噪比目标作为校准源,采用改进的噪声子空间拟合法或者相差校准法对各子阵的幅相误差进行校准,最后通过对各子阵误差矢量的融合得到统一的误差矢量,从而实现整个阵列的幅相校准。校准后阵列天线的幅度误差、相位误差和波束方向图旁瓣均显著减小。理论和实践都表明,孤立大目标分层校准算法比传统算法在实时性和精度方面都得到了大幅度的提高。     

阵列幅相误差背景下MUSIC算法的DSP实现

针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC：MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

带指向约束的多目标调零天线

在卫星导航接收机中,传统调零天线无法形成对卫星信号的主瓣指向.为了能同时形成多个天线方向图主瓣,并分别对准不同卫星信号,从而提高阵列增益,文中引入导向约束条件,采用直接矩阵求逆方法求解每个卫星信号的最优权矢量解,并完成波束合成;分析了文中算法的运算量,给出了阵列增益的解析表达式.研究表明,文中算法不仅抑制了外部干扰,而且克服了卫星信号间的相互干扰,形成了对每个卫星信号的主瓣指向,提高了输出信噪比.方向图和期望信号输出信干噪比的仿真结果验证了该算法的有效性.     

模糊抗干扰传递对准技术研究

针对机动过程中的机载捷联惯导系统(Strapdown Inertial Navigation System,SINS)进行抗干扰传递对准技术研究。建立了机载SINS传递对准误差模型,设计了一种顾及系统误差的模糊抗干扰传递对准方法。在滤波估计过程中引入模糊理论,对观测向量及状态预测向量的协方差阵进行估计。利用修正后的观测向量和状态预报向量及相应的协方差阵进行导航滤波计算,以克服机动过程引起的干扰。仿真结果表明,该算法得到的系统状态估计精度明显提高,为研究SINS快速、精确传递对准奠定了理论基础。     

GBAS中基于导航星监测的B值修正算法

GBAS推动了空中交通管理系统由路基导航向星基导航过渡,其中多参考一致性检测(MRCC)的B值是GBAS地面完好性检测的核心算法.本文提出基于导航星监测的B值修正算法,通过定义卫星伪距修正量误差估计值S值对导航星监测,利用高斯膨胀-Shewhat法推导S示警阈值,结合S值检测并标记故障卫星,形成新的可用卫星集合,避免由于B值无法有效反映具有较大偏差的卫星伪距修正量的误差估计而造成MRCC执行逻辑对接收机的整体剔除,对B值形成修正作用.实验证明,新算法可有效监测卫星故障,修正B值,提高M RCC监测能力并提高系统可用性.     

一种基于均匀圆阵的多通道幅相误差校正方法

针对空间谱估计MUSIC方法对天线阵各通道增益和相位敏感的情况，对于均匀圆形阵列，提出了一种多通道幅相误差校正方法，该方法在均匀圆阵中心设置了一个校正源，无需知道校正源方向，也不用解方程组就可以对各通道的增益和相位进行估计．对辐射源一维和二维方向的模拟实验结果验证了这种方法的正确性和可行性．     

连续波干扰下卫星导航信号的ADC量化损耗分析

地球表面接收到的卫星导航信号强度通常远低于环境热噪声,并且其所处电磁环境越来越复杂,人们越来越关心在干扰环境下导航接收机的工作性能。模数转换器(ADC)作为数字式导航接收机中射频通道与基带处理的中间环节,其量化造成的有用信号损耗直接影响着接收机的整体性能。对于连续波干扰(CWI)与热噪声环境下ADC量化对卫星导航信号的影响,现有文献大多是基于数值模拟实验寻找答案,缺少理论推导。通过概率统计理论深入研究了在CWI干扰环境下任意位数(bits)ADC均匀量化对接收机相关信干噪比的影响,得出了明确的量化后信干噪比表达式,并给出近似最优的ADC量化门限选取法则。通过数学推导和仿真分析得出结论,在没有辅助抗干扰手段和采用均匀量化的情况下,2 bit的ADC量化即可达到最大的输出信干噪比。     

基于聚焦矩阵的毫米波信号DOA估计

针对毫米波信号源的到达角(DOA)估计随频率变化、导致估计误差较大的问题,提出毫米波信号向窄带信号转化的DOA估计算法.该算法通过在频域内建立毫米波信号接收模型,将接收信号看成多个不相关的窄带信号,并将其“聚焦”在某一参考频率下,减少波束因频率变化带来的影响,进而利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行毫米波DOA估计.仿真结果表明:该算法可有效降低中等信噪比下的DOA估计误差,当阵元数达到70时,可实现相对稳定的DOA估计,随频率变化估计效果保持整体稳定,从而提升毫米波系统定向传输时的链路质量.     

An Improved Space-Time Joint Anti-jamming Algorithm Based on Variable Step LMS

In wireless communication,the space-time anti-jamming method is widely applied because it shows better performance than the pure airspace and pure temporal anti-jamming methods.However,its application is limited by its computational complexity,and it cannot suppress narrowband interference that is in the same direction as the navigation signal.To solve these problems,we propose improved frequency filter to filter the narrowband interference from the desired signal direction in advance,meanwhile,an improved variable step Least Mean Square(LMS) method is proposed to complete the space-time array weights with fast iteration,thereby reducing computational complexity.The simulation results show that,compared with conventional methods,the anti-jamming capability of the proposed algorithm is significantly enhanced; and its complexity is significantly reduced.     

对电文翻转不敏感的导航信号载噪比估计算法

对于导航接收机而言，获取通道信号载噪比可辅助其提升跟踪精度和定位速度。但在使用传统的宽窄带功率比值法做载噪比估计时，由于该方法对导航电文数据比特翻转敏感，导致其估计精度较低且运算量大。针对这一问题，本文提出一种对电文翻转不敏感的导航信号载噪比估计算法，该算法立足于在通道稳定跟踪时信号能量集中在I路，且噪声能量均等分散在I、Q两路这一特性，使用I、Q路信号能量做载噪比估计。本文先通过公式推导得出其运算表达式，再经计算机仿真确定最佳的单次积分时长M和运算组数K值，相较于宽窄带功率比值法，本文算法虽总积分时间略长，但对导航电文翻转不敏感，估计精度可提升5.72 dB或更高。在总积分时间相等的条件下，算法运算量相较于宽窄带功率比值法降低了33.6%。本文算法提高估计精度的同时降低了运算量，在导航接收机中有一定的应用前景。     

GNSS空频自适应处理观测量偏差抑制算法

空频自适应处理具有良好的抗干扰能力，在卫星导航接收处理过程中得到广泛应用. 但是常规的空频自适应处理会使导航信号的伪距和载波相位产生测量偏差，无法满足高精度差分定位需求. 针对该问题，提出了一种基于阵列响应的空频自适应处理观测量偏差抑制算法，通过计算各个频格中心频点的阵列响应，对各中心频点阵列响应的相位进行校正，同时使校正频点阵列响应的幅度保持不变，既减小了空频自适应处理对观测量精度的影响，又不改变阵列合成方向图的零陷位置和深度. 该算法能够对伪距偏差和载波相位偏差同时进行抑制，同时具有不影响算法自由度，对抗干扰性能无影响的特点，可满足高抗干扰条件下的高精度定位需求. 理论分析和仿真结果均验证了该算法的有效性.      

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。     

基于未知互耦模型的波达方向估计

在阵列信号处理中,传感器间的互耦效应会对参数估计产生不利影响.为了降低互耦影响,提出了一种用于未知互耦模型下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该算法运用了迭代的思想,利用全部阵列估计初步的DOA.之后基于子空间理论估计角度依赖系数（angularly dependent coefficients,ADCs）,并用得到的ADCs进一步提升DOA估计精度通过求解最小二乘问题确定互耦参数,将新的DOA值作为初始值开始下一轮迭代.仿真结果证实了在未知互耦模型下,相较于其他DOA估计,提出的方法有更好的性能并且更加鲁棒,特别是在小尺寸阵列或低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）情况下.      

基于模极大值与希尔伯特结合的TOA估计

传统的TOA(time of arrival)算法仅在高信噪比情况下才能获得较高精度的估计,为弥补现有估计算法的不足,提出了一种新的基于模极大值与包络提取结合的TOA估计算法。该算法首先利用小波模极大值对多径信号去噪,然后运用希尔伯特变换,对去噪后信号进行包络提取,选取第一个包络的峰值作为TOA估计值。仿真结果显示,与小波阈值相比,小波模极大值与希尔伯特结合的TOA估计误差更小。算法简单有效,实现了低信噪比下的高精度估计。