有色噪声中多个周期相近信号参数的估计算法

本文提出了一种“谐波组清除算法”来估计周期信号的参数。该算法不仅计算简单并可获得较高的频率分辨率，而且对信号模型具有较强的鲁棒性。最后，用数值仿真数据与实测直升机噪声数据对该算法进行了检验。     

基于Radon-Ambiguity变换的多分量LFM信号检测与参数估计

介绍了Radon—Ambiguity变换(RAT)的定义和基本性质，结合解线调技术提出了一种基于RAT的线性调频(LFM)信号检测与参数估计方法，该方法能用较少的计算量完成对LFM信号的检测与参数估计。为解决多分量条件下LFM信号分量之间交叉项的影响，基于逐次消去思想，提出了一种基于RAT的多分量LFM信号检测与参数估计算法，它可以有效地解决强度相差较大的多分量LFM信号的检测和参数估计问题。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

随机脉位脉冲串雷达信号分析

该文给出了随机连续变化脉位调制脉冲串雷达信号的平均模糊函数和功率谱，并与均匀脉冲串雷达信号加以比较，指出了该雷达信号的优点及适用的场合。     

游标测距在全相参脉冲多普勒雷达中的应用

该文给出了游标测距在现代雷达中的一种应用方法。通过对游标测距原理的分析，得到了实现游标测距所需的雷达测量数据，即距离数据、基带I／Q数据和多普勒频率数据。最后通过理论分析证明，当这些数据的测量误差满足一定条件时，即可实现游标测距。     

频率随机捷变雷达信号的平均模糊函数

本文推导了频率随机捷变雷达信号的平均模糊函数,首次给出了该随机序列的模糊函数数学表达式,对其推导过程所采用的主要方法做了叙述,并对结果进行了分析。仿真结果表明,当参数选择合适时,该噪声雷达信号不但具有良好的抗干扰特性,而且可以避免距离模糊。     

数字信号处理中的对称性问题

数字信号处理是利用计算机或信号处理设备、采用数值计算方法对信号进行处理的过程。该文分析了离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)、连续与非周期以及离散与周期的对称性,将N点序列的离散谱视为DTFT连续谱一个周期的采样,解决了利用计算机分析信号频谱的问题。通过对比分析DTFT和DFT的对称性可知,将DFT的对称性应用到实序列DFT计算中,可减少约50%运算量。     

短序列条件下快速频率估计性能分析

对短序列条件下的三种快速频率估计算法性能进行了讨论。首先分别叙述了三种快速频率估计算法的机理,随后进一步给出了频率估计的Cramer-Rao下界、计算机仿真结果、实测数据计算结果以及估计精度和计算量分析。并同其它频率估计算法的性能进行了比较,指出了存在信噪比门限的原因。所得结论对工程人员选择算法具有参考价值。     

利用高阶统计量进行非最小相位FIR系统识别研究

该文将高阶统计量应用于线性，时不变非最小相位ＦＩＲ系统的识别问题。对由非高斯、非对称分布白噪声激励的非最小相位ＦＩＲ系统，当仅已知其输出信号（可能含有噪声）时，该文提出一种利用输出信号三阶，四阶累积量进行系统辨识的新算法，在计算机仿真中，将该算法与ＧＭ法和Ｔ法进行比较，结果表明，当输出信号中含有高斯有色观测噪声时，新算法的处理效果明显好于ＧＭ法和Ｔ法。     

一种改进的相位编码解距离模糊方法

该文研究了脉冲多普勒气象雷达中用于解距离模糊的相位编码法，给出了一种新的相位编码序列和相应的频域处理方法。仿真表明，该方法具有较好的解距离模糊性能，易于实时处理。     

利用高阶统计量方法进行自适应信号处理

该文研究了高阶统计量（主要是三阶累积量）在自适应信号处理中的应用。探讨了线性系统自适应辨识的高阶累积量算法及其改进算法,并以自适应时延估计为例,推广了新算法在自适应信号处理中的应用。通过计算机仿真,对改进前后算法性能作了比较,还比较了它们同基于相关算法的性能差异,给出了仿真结果。