快速高精度BPSK信号载波相位同步算法

提出了一种离散Fourier变换(DFT)和数字锁相环(DPLL)联合的二相相移键控(BPSK)信号载波相位同步算法.该算法采用平方运算和DFT对BPSK信号进行频率粗估计,通过设计数字锁相环快捕带宽,保证频率粗估计作初始频点的数字锁相环直接工作在快捕状态.数字锁相环经过约1个频率周期锁定,提供满足解调性能的精确同步载波信号.仿真表明,算法满足快速高精度载波同步要求,且避免了传统的锁频和锁相环联合算法锁定时间过长的问题.采用全数字结构,算法易于数字信号处理器(DSP)等数字芯片实现.     

基于旋转不变技术实现频率/相位差/幅度比联合估计

提出一种联合估计多个正弦波信号的频率/相位差/幅度比的算法.该算法首先将幅度比估计转换为相位估计,然后形成特定的数据矩阵,由各分块矩阵之间的关系,利用旋转不变技术(ESPRIT)实现频率和相位的估计,通过对相位进行分离获得各谐波分量对应的相位差和幅度比的估计.计算机仿真结果表明,当S/N增大时,频率、相位差和幅度比估计值的标准误差均趋于0.ESPRIT方法可用于估计雷达信号的多普勒频率、相位差和幅度比,并由此得到目标的运动参数.     

基于盲源分离算法的阵列信号波达方向-频率估计

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域,主要用于语言信号处理,应用于雷达信号处理并不多见.确定空间辐射源的波达方向(DOA)和频率是雷达阵列信号处理的基本问题之一,近20年来许多学者提出了性能各异的算法,其中有代表性的是多信号分类法和旋转不变技术的参数估计法.近年来,越来越多文献将盲源分离算法应用到阵列信号处理中,开辟了一条DOA估计的新道路.本文首先给出了一种用来盲分离复数信号的盲源分离算法,结合该算法,提出了可同时估计波达方向、频率的波达方向-频率盲估计算法.盲源分离算法是基于负熵的快速定点算法,不需要给出复数信号的概率密度函数,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点.本文证明了波达方向-频率盲估计算法的收敛性.仿真研究表明新的波达角估计算法的特点:1)估计算法是有效并且鲁棒的;2)估计算法能从含噪声的阵列接收信号中同时估计出辐射源波达方向和频率;3)估计算法能将雷达杂波和目标回波分离.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

二相编码信号载频盲估计快速算法研究

讨论二相编码信号载频盲估计快速算法.在没有接收信号先验知识的情况下,首先粗略估计出二相编码信号的载频(fc)和3 dB带宽(△f3dB),然后以(fc)为中心,以4(△f3dB)为带宽对BPSK信号滤波,再对滤波后信号平方得到一个准正弦波信号,估计出该信号的频率,最后将该频率除以2就得到BPSK信号的载频精确估计值.理论分析证明本算法的合理性,并给出算法的应用门限.仿真结果表明本算法在没有先验知识的情况下可以对BPSK信号载频进行精确估计,特别是在低信噪比条件下依然能够取得良好的估计性能,且本算法简单易行,运算量小,适合实时处理.     

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。     

基于快速IAA算法的MIMO雷达参数估计

多输入多输出(MIMO)雷达需要对距离、角度和Doppler频率等参数的精确估计。迭代自适应(IAA)算法仅利用单个快拍便可实现MIMO雷达的高分辨参数估计,然而使用IAA联合估计距离、角度和Doppler频率三维参数的运算量很大。该文提出一种快速IAA算法,将联合估计IAA算法简化为三级级联处理,先进行距离IAA估计,然后对存在目标的距离单元进行角度IAA估计,最后在存在目标的距离-角度单元内进行Doppler频率IAA估计,即通过降维处理得到了快速IAA算法。仿真表明:快速IAA算法在基本保持IAA算法性能的同时大大降低了运算量。     

单通道小样本信号频率估计算法

针对噪声条件下单通道小样本信号的频率估计问题,提出基于MUSIC方法估计信号频率的算法,通过分析单通道接收信号,结合阵列信号处理方法,根据离散采样间隔和线性阵列阵元间距的关系,提出新的观测数据矩阵构造方法.利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵,然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,并通过MUSIC算法实现在单通道较小采样数据量的条件下,精确地估计信号频率.最后经过计算机仿真并与快速傅里叶变换(FFT)算法相比,验证了本文算法的有效性和优越性.     

正弦信号频率估计算法研究

为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.     

扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析

在对扫描体制雷达高分辨参数估计算法研究的基础上,提出了适于各种扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一框架,从而把多重信号分类(MUSIC)、多维多重信号分类(MDMUSIC)、最大似然(ML)和加权子空间(WSF)等典型算法有机统一起来,构建了扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一理论基础,推导了该类算法的克拉美—罗界(CRB)。通过仿真实验比较了各种算法的性能,结果表明各算法对角度和多普勒频率估计的精度较高,具有较强的角度和多普勒频率的超分辨特性,这一特性是传统波束扫描雷达参数测量算法所不能企及的。     

基于两层压缩感知的频率-角度联合估计方法

介绍了一种基于两层压缩感知的频率/角度联合估计方法,第一层压缩感知算法采用单快拍模型求解方向波数,第二层压缩感知算法利用方向波数形成的参数逆矩阵求解频率参数,以此求得角度.为验证所提方法的性能,利用3路不同频率和角度的信号分别在不同信噪比(SNR)、快拍条件下对信源频率/角度进行估计.仿真实验结果表明:该方法在少快拍条件下可对信源的频率和角度进行精确估计.     

一种精确的前向散射雷达三维目标跟踪方法

针对一般测量精度下初始状态估计误差大,导致滤波易发散的问题,提出了一种基于解析推导和Leven-berg-Marquardt算法的初始状态估计方法,能够在目标参数测量精度不高的情况下获得比较精确的初始值;针对滤波过程计算量太大、收敛速度慢的问题,结合精确的初始状态估计值和扩展卡尔曼滤波(EKF)实现了前向散射雷达三维目标的精确跟踪.通过仿真和比较分析表明,EKF算法跟踪精度高,收敛速度快,且计算量小.     

载波与码相位分离的载波频偏估计算法

文章提出一种将载波与码相位分离的载波频偏估计算法。该算法可以高精度、快速地估计卫星信号的载波频偏。算法的主要思想是:在对卫星数字中频信号下变频后,将I、Q2路信号直接做乘法运算,实现二相码相位与载波频偏的分离,然后对信号进行FFT频谱分析和频率精细估计,实现载波频偏的精确估计。仿真实验表明此算法简单易行,可以实现高动态扩频信号的捕获,适用于导航接收机的开发。此外,此算法为近地轨道(LEO)通信领域的研究提供了一个新思路。     

基于联合调频傅里叶变换的步进频雷达目标运动的补偿

针对频率步进雷达目标成像过程中运动参数精确估计及补偿问题,提出了基于脉间和脉内联合调频傅里叶变换的参数估计方法. 目标回波信号与本振信号混频后看作线性调频信号,将其作调频傅里叶变换,并在脉组间进行相干累积. 通过对调频率的搜索得到目标速度的精确估计,从而实现了低信噪比下目标运动的补偿. 由于该方法在调频傅里叶变换过程中,频率维采用了IFFT操作,运算效率较高. 计算机仿真结果进一步表明了该方法的有效性和实用性.      

基于T-SBL的多跳频信号参数估计

针对多跳频信号参数估计问题,利用跳频信号频率在时频域上的稀疏性,在块稀疏贝叶斯学习(b SBL)的基础上,提出了一种T-SBL稀疏学习算法,通过重构后信号的时频图完成跳频信号的跳周期、中心时刻、跳时刻等参数的估计.首先将接收信号进行重叠分割得到观测矩阵;然后根据跳频信号时频域的稀疏性建立信号的多测量(MMV)稀疏模型,在块稀疏贝叶斯学习算法的基础上将多测量模型转化为单测量(SMV)模型;最后通过重构后信号的清晰时频图进行参数的快速估计.为了进一步提高低信噪比下的估计性能,采用形态学滤波的方法对获得的时频图进行修正.理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能.     

基于互相关分析与ZFFT的目标运动参数估计

针对频率步进雷达多个相邻脉组回波进行互相关分析,得到目标运动参数的一种估计方法.对该方法进一步分析发现,加速度估计误差将导致速度估计产生较大的偏移,为此提出一种复调制细化分析(ZFFT)的简化算法,以较小的运算量实现了加速度估计精度的明显提升,降低了速度估计误差.计算机仿真结果表明,通过互相关分析与ZFFT算法,可准确估计目标的径向加速度和速度,对原始信号进行有效补偿,从而获得高质量的高分辨力一维距离像.     

频率步进信号距离像互相关精确测速算法

针对距离像互相关算法可以实现频率步进信号自测速但测速精度有限这一问题,通过对互相关输出包络和相位的分析,提出了距离像互相关波形分析法和距离像互相关峰值相位法2种测速算法,结合这2种方法提出了一种频率步进信号距离像互相关精确测速算法,该算法的测速精度可以与多普勒测速相比拟,不仅能满足频率步进信号速度补偿的要求,还可以实现微动目标的测量.仿真结果验证了该算法的有效性.     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

提高多普勒雷达测速估计精度的方法

针对连续波多普勒雷达外弹道测速的特点,为了解决频率分辨率与采样频率影响多普勒雷达速度测量精度的问题,提出应用快速傅里叶变换的频谱分析法.该方法基于目标弹道升、降规律对估计频率进行线性调整,能有效提高多普勒雷达的作用距离、测试精度和抗干扰能力,避免由于频率分辨率不够而出现连续相同的速度值.利用信号相邻两次截断后的频谱相位信息能提高频率估计精度.仿真结果和外场试验表明该方法在较低信噪比下,仍可以得到很高的频率估计精度.