基于改进强跟踪滤波器的UWB/AHRS紧组合定位方法

针对遮挡环境下的车辆定位问题,提出一种基于改进强跟踪滤波（ISTF）算法的超宽带（UWB）与航姿参考系统（AHRS）紧组合定位方法.该方法使用阈值鉴别UWB测距异常值并消除其影响,将强跟踪滤波（STF）算法应用到紧组合系统的数据融合中,并结合定位模型对算法进行改进,以提高算法的稳定性和对观测噪声的估计精度.仿真与实验结果表明,该方法能在复杂工况下提供车辆精确的定位信息,与UWB单独定位及采用几种非线性滤波算法相比,系统的鲁棒性更强、定位精度更高,具有很强的实用性.      

100MHz～1.1GHz超宽带低噪声放大器的CAD设计

低噪声放大器是射频前端的关键部件。针对超宽带低噪声放大器实际应用中对带宽、增益、噪声等要求,本文基于多级反馈技术,使用Aglient EDA工具ADS进行全面的仿真分析和优化设计。实现了一种较好的超宽带、低噪声、带内平坦度和良好端口匹配的高效宽带放大器。     

一种用于水平柔性长线水听器阵阵形估计的新算法

为获取水平柔性长线水听器阵列的实际阵形以提高后续阵列信号处理算法的性能,提出了一种阵形估计的新算法。该算法假设辅助声源信号为宽带球面波,通过对各个频率点处的协方差矩阵进行特征分解,构造了一个基于加权子空间拟合思想的拟合函数。利用高斯-牛顿和交替投影算法实现了阵形的离线估计,并对在实际应用中可能会影响算法性能的四种主要的误差源进行了分析。实验结果表明,相对于辅助声源为窄带平面波的算法,新算法放宽了对辅助声源带宽和距离的要求,具有良好的估计精度和更大的宽容性。     

一个改进的微波近场乳癌检测仿真系统

根据微波近场乳腺癌检测仿真系统研究存在的问题,设计出一套比较完善的仿真软件。此次的更新点主要在于:1.加入了天线的线性极化设置;2.采用廖氏二阶吸收边界提高运算速率;3.能够实时观测电场或磁场的分布情况。采用confocal成像算法对仿真软件产生的数据进行处理,结果表明该软件产生的数据有效,能够用于今后成像算法的研究,对建立实际系统也有一定指导意义。     

宽带直接处理方法的性能分析

首先建立了宽带阵列信号处理的模型,在此基础上,主要分析了CSM,BASS-ALE,以及FDM宽带高分辨方位估计算法.进行了计算机仿真试验,在理论上分析和比较了三种方法的性能,验证了宽带波达方向(DOA)估计算法的有效性.仿真结果表明,与CSM相比较,宽带直接处理方法BASS-ALE和FDM具有更好的性能,其原因是宽带直接处理方法不需要构造聚焦矩阵,也不需要方位预估,避免了这些因素对子空间谱及方位估计的影响.     

基于阵列接收数据合并的宽带DOA算法

提出了一种新的宽带波达角(direction of arrival, DOA)算法,该算法将各频率点的协方差矩阵相加后构造出一个新的协方差矩阵,从而实现DOA估计.这种新的思路来源于聚焦变换的思想并在理论上得到了证明.然后,详细讨论了算法中最优参考频率的选择问题.分析表明,与传统的宽带DOA算法相比,新算法的运算量较低.仿真结果显示,新算法的性能优于其他宽带DOA算法,同时仿真实验也验证了最优参考频率选取准则的正确性.     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用

目前研究的亚奈奎斯特采样方法有调制宽带转换器和多陪集采样,二者都是用于获取时间连续、频谱稀疏信号的采样方法,多陪集采样是非均匀的亚奈奎斯特采样,调制宽带转换器是均匀的奈奎斯特采样.从采样方法、频谱支撑区恢复、信号重构和复杂度等方面,对调制宽带转换器与多陪集采样在稀疏多频带信号采样中的应用进行分析.仿真实验结果表明,在相同的平均采样速率下,调制宽带转换器的均方误差大于多陪集采样,但多陪集采样对各通道时延的精确要求给其硬件实现带了很大困难,而调制宽带转换器易于在实际应用中允许的误差范围内硬件实现.     

非线性阵列Khatri-Rao子空间宽带DOA估计

针对非线性阵列,基于Khatri-Rao子空间概念提出一种新的无预估角宽带到达角(direction-of-arrive,DOA)估计方法. 从Khatri-Rao子空间虚拟阵列导向矢量出发,利用虚拟阵列所增加的维数,以流形分离技术构造与到达角无关的宽带聚焦矩阵,无需预估角且估计性能良好. 采用Root-MUSIC算法避免传统算法中的谱峰搜索过程,降低了计算量. 仿真结果表明,该方法与需要预估角的已有Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法FKR-RSS相比,具有相近的估计精度和目标分辨力. 在信号源数大于阵元数的情况下,其性能优于FKR-RSS.     

基于FFT预估计的宽带信号DOA估计

将离散傅立叶变换（DFT）运用到宽带阵列信号处理中,对等距线阵接收的信号进行波达方向（DOA）估计,解决了基于聚焦的宽带信号DOA估计中预估速度较慢的问题。该方法能快速预估出DOA,与采用传统的波束形成法预估相比,计算速度大大提高。用该方法预估后再对波达方向作高精度估计,仍具有对信号的超分辨特性。计算机仿真结果表明此方法可以运用到宽带信号处理中,计算量与传统的波束形成法相比大大减少。