利用对称阵实现宽带线性调频信号DoA估计

提出了一种利用对称阵实现宽带线性调频(LFM)信号DoA估计的新方法。该方法通过计算对称阵元偶之间的互Wigner Ville分布,建立时频域的阵列信号模型,并用修正的总体最小二乘 相干信号子空间方法(MTLS CSM)获得DoA估计。该方法由于充分利用了Wigner Ville分布的时频滤波特性,因此能有效实现多个线性调频信号的DoA估计,在低信噪比情况下仍有较高的估计精度。同时该方法还具有DoA不受扇区限制,计算简单等优点。计算机仿真证实了方法的有效性。     

一种韧性的高分辨率多径时延估计方法

将观测数据的噪声建模为α稳定分布,运用分数低阶统计量理论中的共变概念和最小分散系数准则,结合用于解决高维非线性最小二乘优化问题的松弛搜索思想,借鉴高分辨率多径时延估计算法WRELAX、DS-WRELAX,提出了一种韧性的高分辨率多径时延估计算法RHMTDE。理论分析和仿真结果表明,该算法有抗粗差的能力,在高斯噪声和脉冲噪声环境中都可以较好地估计出多径观测信号中每径的时间延迟。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

基于压缩感知的米波雷达低空测角算法

为解决多径环境下米波雷达对低空目标探测问题,本文结合信号空域稀疏性和多径模型下的复合导向矢量提出了一种多径环境下高分辨的低空测角方法,能够有效地克服多径效应问题。该方法首先利用多径模型下的先验信息产生复合导向矢量,然后利用该导向矢量构造压缩感知矩阵,此时的感知矩阵是整合了多径衰减系数和回波角度关系等先验信息,同时通过对多快拍数据矩阵的奇异值分解获得较高信噪比的信号数据矩阵,继而利用感知矩阵和信号数据矩阵建立最优化L1范数约束求解模型,最后利用凸优化工具求解稀疏空间谱,估计直达波和反射波入射角度值。该方法能够增强信息矢量稀疏性,在较低信噪比下可获得高分辨的角度估计性能。仿真实验证明了该方法的优越性。     

基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。     

基于高阶累积量的TOA估计方法

提出了基于高阶累积量的多径信号到达时间TOA的估计方法。首先接收信号经过匹配滤波器,再将输出结果进行频域变换,这样将信号传播的时间延时的估计问题转换为谐波频率的估计问题。在反卷积之后的噪声是高斯过程的情况下,利用四阶累积量方法,可有效地抑制噪声估计各多径信号的TOA。文章最后的仿真结果说明了本文提出方法的有效性。     

BOC调制信号抗多径双环估计方法

双环估计方法是为了解决全球卫星导航系统中二进制偏移载波(binary offset carrier, BOC)调制信号模糊跟踪问题所提出的一种码相位估计方法。为了提高双环估计方法的抗多径性能,将双环估计中本地产生的伪随机码转变为仅在码片边沿出现的双极性归零码,从而使得二维相关函数具有更尖锐的二维相关峰值,进而使得双环估计具有较强的抗多径性能。理论上重点分析了本文所提方法在带限条件下的抗多径性能,并进行了仿真实验。结果表明,相对于现有方法,本文所提方法能够同时实现对BOC调制信号的无模糊、抗多径、抗低载噪比的相位估计。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

一种用于CDMA系统的快速信道估计方法

信道估计是CDMA系统中的关键技术 ,涉及到对用户信号传播信道的幅度、相位和延时的估计。提出了对一个进入CDMA系统的新用户进行快速最大似然多径信道参数估计的方法。实验结果对比表明 ,本方法捕获性能好 ,且捕获的速度更快     

电子对抗侦察系统的应用

本文综述了电子对抗侦察(ESM)系统的应用,说明了对ESM系统在预期环境中为完成预定任务所需的具体性能进行临界估计的必要性。本文还概述了ESM系统的特征,证明了没有任何一个单独的ESM系统能够满足全部任务的要求。本文最后讨论了现代ESM技术及其将来的目标,向人们指出革新微波设计和信号处理技术是十分必要的。     

跳频信号的相参与非相参积累时频差估计方法

跳频信号载频随时间变化发生跳变, 因此跳频信号具有丰富的频域信息,而且其在时域上为连续信号, 相比单跳信号也具有更丰富的时域信息。时频差估计精度与信号在时频域上的分布情况以及信号能量和噪声有关。时差估计主要与信号频域分布有关, 而频差估计主要与信号时域分布有关。跳频信号时频域信息丰富, 多跳相参积累后, 时频差参数估计能够充分利用信号的时频域信息, 克服单跳信号时频差估计精度不高的问题。针对跳频信号的时频差估计问题, 首先分析了单跳基带信号的互模糊函数, 再从时差与频差的维度推导了多跳基带信号互模糊函数的相位差异, 最后通过频差归一化与相位对齐补偿提出了多跳信号互模糊函数相参积累的时频差估计算法。同时, 在不满足相参积累的条件下, 分析了跳频信号的非相参时频差估计方法, 并理论分析了两种跳频信号时频差参数估计方法性能与信号各参数的关系。仿真结果表明跳频信号相参时频差估计算法性能最优, 非相参方法的估计性能其次, 单跳信号的估计性能最差, 验证了理论性能分析结果的正确性。     

时域欠采样线性调频信号参数估计方法

针对Nyquist采样频率过高 ,硬件实现困难的问题 ,提出了一种基于分数阶傅里叶变换的时域欠采样线性调频信号参数估计方法。该方法首先用时域解线调方法估计调频斜率 ,然后在分数阶傅里叶变换域进行滤波 ,实现信号提取。利用PRO ESPRIT方法进行初始频率估计。数值仿真表明 ,本方法能够实现多个线性调频信号的高精度参数估计 ,在低信噪比下仍有较好的估计性能     

多速率互质采样下的超分辨谱估计方法

针对稀疏频谱信号的获取和感知问题,提出了一种多速率互质采样下的超分辨谱估计技术。首先对信号进行多通道采样,建立起多速率互质采样下的接收信号模型,并推导了采样频率的最优选取准则。然后基于超分辨理论将不同采样速率下的基带混叠谱估计出来,并给出精确恢复的唯一性定理。在谱重构过程中,为了降低恢复算法的复杂度,又提出了一种支撑集缩减准则。以上方法既避免了栅格划分对重构模型的影响,也克服了有限长时域数据造成的频谱展宽效应,因此可以有效地提高谱估计的精度和分辨率。数据模拟实验验证了上述方法的正确性和有效性。     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题,提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效,将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理,并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中,从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计,解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明,所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

雷达动目标短时稀疏分数阶表示域探测方法

机动目标检测和精细化运动状态估计始终是雷达信号处理的热点和难点问题,基于时频分布的动目标检测方法难以同时获得高时频分辨率,且参数估计精度受搜索步长的限制。稀疏时频分布技术结合了经典时频分析技术和高分辨稀疏域信号处理的优势,是传统变换域处理技术的扩展。构建了短时稀疏分数阶表示域信号处理框架,并在此基础上,提出了两种雷达机动目标检测和估计方法,即短时稀疏分数阶变换和短时稀疏分数阶模糊函数,实现了时变信号的时间稀疏变换域高分辨表示。对海雷达目标探测试验验证表明,所提方法适用于复杂背景下雷达机动目标的探测,并能获得目标运动状态的精细估计。     

α稳定分布噪声下一种稳健加权滤波的统一框架

针对传统滤波方法在α稳定分布噪声环境下性能退化的问题,从加权Myriad滤波以及加权Merid滤波方法出发,以M估计理论为基础,推导得到稳健加权(robust weighted,RW)滤波方法的统一算法结构,并据此提出了基于RW滤波的新算法,即基于稳健加权滤波的统一框架,从而将加权Myriad、加权Merid以及基于广义柯西分布的加权滤波器统一起来。此外,针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号采用基于RW的LVD(RW LVD)方法估计其参数,并根据估计性能对RW方法的抑噪效果进行分析。仿真结果表明,与基于加权Myriad滤波、加权Merid滤波以及基于广义柯西分布的加权滤波等多种方法相比,在强脉冲噪声下RW滤波方法能有效抑制脉冲噪声,并具有良好的稳健性。     

Improvement on polynomial Wigner-Ville distribution for detecting higher-order polynomial phase signal

To detect higher order polynomial phase signals (HOPPSs), the smoothed-pseudo polynomial Wigner-Ville distribution (SP-PWVD), an improved version of the polynomial Wigner-Ville distribution (PWVD), is pre-sented using a separable kernel. By adjusting the lengths of the functions in the kernel, the balance between resolution retaining and interference suppressing can be adjusted conveniently. The proposed method with merits of interference terms reduction and noise suppression can provide time frequency representation of better readability and more accurate instantaneous frequency (IF) estimation with higher order SP-PWVD. The performance of the SP-PWVD is verified by computer simulations.     

α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping, FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。     

一种基于估计理论的ISAR超分辨成像方法

针对逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中给定合成孔径长度下方位向匹配滤波脉冲压缩输出的主瓣分辨率随雷达至等效阵列距离变化这一难题,基于线性系统理论,通过目标方位向回波信号的等效建模,提出了一种基于最小均方估计理论的超分辨成像方法。不同于传统基于谱估计的超分辨成像方法,该方法利用对目标系统方位向冲击响应的估计信号进行成像,因而能够完全消除雷达至等效阵列的距离对方位向分辨率的影响。仿真实验证实了该方法的有效性。     

利用阈值多谱图去除Wigner分布的交叉项

提出了一种阈值多谱图估计WD自项支撑区域,从而去除WD交叉项的新方法。所获得的TF分布拥有好的TF聚集性和极少的交叉项。WD自项支撑是从具有高斯线性调频窗(GLCW)的谱图集合中估计出来的。通过形态学滤波估计出所有谱图的自项支撑,然后所有自项支撑的交集用来作为WD的自项支撑估计。此外对于具有GLCW的线性调频信号的谱图集合的联合分辨力进行了详细的讨论。实验结果说明了该方法的良好性能。