双基地MIMO雷达多参数联合估计及目标三维定位

多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达具有波形分集、空间分集和极化分集等优势,在抗目标"闪烁"、反干扰、提高分辨力方面有很大的潜力.提出了一种双基地MIMO雷达多参数联合估计及目标三维定位方法.对接收信号的协方差矩阵作特征值分解,提取大特征值对应的特征矢量,构建选择矩阵,基于ESPRIT算法估计出目标的波达角.在求解均匀圆阵时,为将导向矢量中耦合的俯仰角和方位角分开,采用模式激励法解耦合,再分别利用UCA-MUSIC和UCA-ESPRIT算法估计目标俯仰角和波达角.基于MIMO雷达空间结构,利用估计到目标的俯仰角、发射角和波达角,计算得到目标的三维空间坐标信息.该算法可实现角度间的自动配对,可以有效识别同一距离单元内的多个目标.仿真实验表明,提出的估计方法估计精度高,处理速度快.     

空域色噪声下的多输入多输出雷达角度估计

由于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达的空域色噪声协方差矩阵通常为非对角矩阵,因此在色噪声下信号子空间与噪声子空间无法有效分离,从而致使传统算法无法有效估计目标角度。为此,首先利用信号协方差矩阵的低秩性和色噪声协方差矩阵的稀疏性来抑制空域色噪声。然后,根据MIMO雷达数据的内在多维结构特性,建立四阶张量CP(canonical or parallel factor analysis, CANDECOMP/PARAFAC)分解模型。针对传统交替最小二乘算法对数值病态性较为敏感而导致CP分解精度低的问题,利用张量因子矩阵之间的共轭关系来降低求解的病态敏感度,提高张量分解的稳健性。最后,利用最小二乘拟合法从因子矩阵的估计值中得到目标角度。仿真结果表明,所提算法能够对色噪声有效抑制并提高了角度估计的精度。     

双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO 雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。     

基于张量ESPRIT-SVD算法的双基地MIMO雷达测向方法

针对双基地MIMO雷达的波离方向(DOD)和波达方向(DOA),提出了一种基于张量ESPRIT-SVD的估计方法。该方法利用匹配滤波输出数据具有多维结构特性构造3阶测量张量,进而获得协方差张量并通过高阶奇异值分解(HOSVD)来估计信号子空间。然后利用ESPRIT算法估计目标的波离方向,使用估计的波离方向构建发射端的导向矢量,将信号子空间进行矩阵变换并与构建的发射端的导向矢量一起构造新的数据矩阵,将新构造的数据矩阵经过奇异值分解(SVD)来估计接收端的导向矢量,最后估计目标的波达方向。该算法在小快拍情况下具有较好的均方根误差、成功概率等性能,且运算量低,估计的波离方向和波达方向不需要额外配对。     

TR MIMO雷达低空目标DOA估计算法

为解决雷达对低空目标角度估计精度不高的问题,提出一种基于时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达的低空目标波达方向估计算法。该算法先利用TR技术的聚焦性能,获得回波信号矩阵;然后根据MIMO雷达波形的分集特性,推导出TR MIMO雷达的虚拟阵列形式;再通过行列复用,采用双向空间平滑(FBSS)算法解相干,有效地提高了低空目标的DOA估计精度。实验仿真结果表明:在信噪比为-10dB的条件下,该算法比传统MIMO雷达DOA估计算法的均方根误差平均减少了0.3°。     

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

基于四阶累积量的MIMO雷达空间平滑角度估计算法

针对MIMO雷达系统的多目标DOA估计问题,本文提出了一种基于四阶累积量的双向空间平滑算法。当目标数多于发射阵元数,接收信号发生相干现象使普通子空间类算法可估计DOA数受到限制。本文提出的算法通过对接收信号构造四阶累积量矩阵,并对构造的矩阵做子阵空间平滑处理,在接收阵元足够多的情况下,可估计比发射阵元数更多的目标,并且在高斯白噪声下和高斯色噪声背景下均具有有良好的DOA估计性能。     

基于空时矩阵的双基地MIMO雷达目标参数估计

建立了双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达信号模型,提出了一种目标发射角、接收角及多普勒频率联合估计方法。通过对接收数据协方差矩阵进行特征值分解估计目标个数,根据目标数构造空时矩阵,对所构造矩阵进行特征值分解,即可得到雷达目标多个参数的闭式解。该方法针对不同目标数的情况进行了讨论,所构造空时矩阵的维数较小,并且避免了多维非线性的谱峰搜索,还可实现自动配对,算法复杂度较低。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

多径MIMO CDMA系统中改进的盲空时多用户检测算法

针对多径衰落信道下发射分集采用Alamouti空时分组码的MIMO CDMA系统,提出了一种改进的基于子空间的盲MMSE空时多用户检测算法.结合目标用户特征波形先验知识和多径信道信息对信号子空间进行预处理,然后使用正交性能和稳态性能较好的NOOja算法跟踪信号子空间,并在跟踪初期对信号特征值矩阵进行处理,去除迭代带来的噪声.仿真结果表明这种算法能有效地抑制多径干扰和多址干扰,尤其在低信噪比、远近效应明显的恶劣环境下,有稳定良好的性能表现.     

基于PM和Root-MUSIC的MIMO雷达波达方向估计

提出了基于传播算子( Propagator Method,PM)和求根MUSIC (Root-MUSIC)算法的单基地MIMO(Multiple - Input Multiple-Output)雷达多目标定位方法.该方法将上述两种方法结合,利用接收数据协方差得到传播算子矩阵,该矩阵可替代所需的噪声矩阵,避免了特征值分解.再利用多项式求根对方位角进行估计,从而无需谱峰搜索,大大降低了计算复杂度.仿真结果表明了该算法的有效性.     

卷积混叠盲信号分离的一种线性化方法

卷积混叠的盲信号分离是盲源分离问题中的难点．针对独立同分布的非高斯信号的卷积混叠,提出了一种新的盲解卷积方法——“两步提取法”：第一步消除所有源信号的延迟分量,提取仅含有源信号的线性混叠分量,使其转化为线性混叠盲源分离问题,称之为“卷积线性化”;第二步对“卷积线性化”后的估计信号进行分离,最终分离出源信号．同时,利用统计和矩阵理论,证明了设计“卷积线性化”滤波器的方法．仿真试验结果显示了该方法的可行性．     

SIMO系统直接盲检测的新算法

借助接收数据阵的广义左零空间,把发送信号盲恢复问题转换为求解带整数约束的二次规划问题,进而根据盲检测的发送信号辨识传输信道。而且文中方法可以有效地辨识带公零点的SIMO(单输入多输出)信道。仿真结果表明:新算法明显优于现有的文献算法,且辨识含公零点SIMO信道有着卓越的性能表现。     

多径衰落的空间相关性及其对空间分集接收机的影响

给出了一个蜂窝通信中基站空间分集接收的信道模型,并采用此模型通过仿真研究了不同天线上信号衰落的相关性及其对接收机性能的影响。此外,还给出了在已知相关矩阵的条件下,分集接收机平均误码率的数值计算方法,与通常计算误码率采用的蒙特卡罗仿真方法相比大大地降低了运算量。     

基于GPS/INS组合导航的改进自适应渐消卡尔曼滤波算法

基于GPS/SINS组合导航系统的模型不准确或者量测噪声多变所产生的滤波发散问题,研究了自适应渐消卡尔曼滤波对于滤波发散的抑制作用,文章提出一种利用新息协方差估计值和量测值实时自适应计算渐消因子的方法,用它调节卡尔曼滤波方程中预测误差协方差阵和增益矩阵,调整历史新息和当前新息的权重达到抑制滤波发散的目的。该算法能有效减少严格收敛判据推导渐消因子的计算量和限制条件,有效利用了当前新息值。仿真验证表明,提出的算法能有效抑制滤波发散,并且比常规卡尔曼滤波效果更佳。     

超宽带通信信号欠定盲源分离

针对超宽带通信信号,提出了一种新的二阶段欠定盲源分离方法:阶梯图-最小角度法。在第一阶段即混叠矩阵估计阶段,提出用阶梯图对均匀抽样的数据点进行聚类计算,建立了一种估计混合矩阵的工程化模型,它可以直接估计出源信号个数,并且得到精度较高的混合矩阵估计值;在第二阶段借助最小角度分离准则估计出源信号,从而获得较好的分离性能。     

基于循环前缀的OFDM信道估计新算法

OFDM具有抗频率选择性衰落、抗符号间干扰强、频谱利用率较高等优点,而被选用在高速无线通信系统中为其核心技术．OFDM系统的可靠信道估计是实现数据高速率传输的关键,针对OFDM信号结构的特点,通过直接分析循环前缀在信道卷积中的作用,利用循环前缀信号构造出一个高阶的循环Toeplitz矩阵,使用DFT运算代替矩阵求逆,大大降低计算复杂度,能快速、可靠的进行信道估计．     

基于导频辅助的单载波空时分组编码传输技术

研究了频率选择性衰落信道中采用2个发送天线1个接收天线的单载波Alamouti空时分组编码数据块传输技术．在传输系统发射端利用导频符号辅助的思想设计出伪噪声PN导频序列和信息数据的排布结构;接收端一方面利用导频PN序列循环相关的信道估计算法获得信道冲激响应估值,另一方面采用干扰抵消技术消除导频序列对接收信息数据的影响,之后引入单载波频域均衡技术对接收数据进行处理以克服信道的频率选择性衰落．仿真结果表明,这种基于导频辅助的单载波空时分组编码传输系统相对于单天线传输系统获得了空时结构所带来的全速率下的最大分集增益,具有比Alamouti空时分组编码与OFDM相结合的传输系统更高的数据传输效率和更好的系统性能．     

多径衰落信号的多重分形谱

利用多重分形模型对多径衰落信号的分形特征进行了分析和讨论。通过分析,指出多径信号的多重分形谱特征是描述移动通信信道的重要参数,并引入了一种利用相空间重构的思想来提取信号多重分形特征的算法。结合分数布朗运动模型,对多径信号的重构进行了研究,对实测数据的分析结果表明,分形模型与传统的统计模型相比能更精确地描述多径衰落信号。     

一类非线性系统的稳态优化控制

本文针对一类由特殊的ＮＡＲＭＡＸ模型描述的非性线系统，采用阶跃信号作辨识输入信号获得了稳态模型的强一致性估计。基于已得到的稳态模型，获得了稳态优化控制问题的最优解的一致性估计。此外，计算机仿真显示了该算法和辨识技术的有效性和实用性。     

正交频分复用系统中采用离散导频的频偏估计方法

针对采用正交频分复用(OFDM)调制的欧洲数字电视地面广播系统，提出了采用离散导频的载波频偏估计方法。将接收信号中的离散导频与接收机本地生成的离散导频进行相关运算，由相关峰值的偏移量求得整数倍载波频偏，由相关峰值的相位求得每个符号的绝对相位偏转量，再由相邻两个符号的绝对相位偏转量之差求得单个符号时间间隔内的相位偏转，从而得到小数倍载波频偏。仿真结果表明，与传统的采用连续导频的载波频偏估计方法相比，在高斯白噪声信道和慢衰落信道下，采用离散导频的载波频偏估计方法的性能有明显的提高；在快衰落信道中性能则稍差，但仍然保持在系统性能允许的误差范围之内。将离散导频用于载波频偏估计可以提高系统的频谱利用率。