雷达信号的盲分离

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域.但主要用于语言信号处理,而应用于雷达信号处理并不多见.将盲源分离算法应用于雷达阵列接收信号处理,提出了一种新的盲源分离算法的性能评价标准—相关系数法.首先研究了雷达阵列接收模型,然后分析了雷达阵列接收信号的特性.由分析可知:当雷达目标和杂波源在空间上与雷达接收机的距离基本一致时,雷达阵列接收信号在雷达接收机上的混叠是瞬时混叠;同时雷达阵列接收信号均为超高斯信号.因此可采用盲源分离算法中的定点ICA算法来分离雷达阵列接收信号.仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0.95,说明了定点ICA算法能雷达阵列接收信号,证明了理论分析的正确性和算法的有效性.     

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.