热线式空气质量流量传感器Hammerstein模型结构辨识

利用稳态和动态校准信息,辨识了基于Hammerstein模型的热线式空气质量流量(MAF)传感器模型结构.模型辨识采用两步法,在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别选取ARX模型、输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模型,采用交叉准则法进行参数估计和阶次选择,模型的残差分析和用验证数据对模型交叉检验的结果表明,最终输出误差(FOE)准则和最终预报误差(FPE)准则选择的阶次一致,基于预测误差法的3阶OE和BJ模型均可用于热线式MAF传感器Hammerstein模型动态线性环节的建模.     

稳定平台有限记忆模型H∞目标预测滤波算法

针对陀螺稳定平台跟踪系统中脱靶量信号存在延迟和不确定扰动的问题,提出了有限记忆模型H∞预测滤波算法.根据实际目标运动的机动特征,采用有限记忆模型对目标进行运动建模,避免了对目标输入输出特性的依赖,同时采用递推最小二乘法对模型参数进行实时辨识,简化了运算,提高了模型精度.在此基础上,将鲁棒H∞方法应用到目标信号滤波和预测中去,有效的补偿了信号时延和扰动.仿真和实际平台测试表明了该方法的有效性和可行性.与常用的卡尔曼预测滤波方法相比较,说明了该方法对目标机动和随机噪声扰动具有更好的鲁棒性,有效提高了目标信号的预测精度.     

基于正交模型辨识辅助的欠采样数字预失真方法

针对数字预失真技术在宽带通信系统中的具体实现受到模数转换器采样率制约的问题,提出一种新的欠采样数字预失真方法。首先在欠采样速率下对功放的正交模型进行离线辨识,接着根据一定的算法得到Nyquist采样率下的简化预失真器模型,并进行在线的自适应直接学习。该方法具有预失真器模型构造简单、欠采样实现高效的特点。理论分析和仿真结果表明,该方法有效降低了对模数转换器的采样率要求,优化了简化预失真器模型的线性化条件,更好地抑制了功放非线性引起的带内失真和频谱再生。     

基于子带信号的MPSK载频估计算法

均匀子带技术是宽带信道化中经常采用的数据处理方法。针对均匀子带信道化易造成信号频谱割裂的问题,建立了M进制移相键控(M phase-shift-keying,MPSK)信号子带信道化输出的数学模型。将目标信号的频谱损失转化为码元成型函数的变化,证明子带信号保留了原信号码元成型函数所带来的循环平稳特性,提出了一种新的基于子带信号M次方谱的载频估计算法。该方法无需合并子带就可进行目标信号的参数估计,提高了宽带处理的效率。仿真分析了算法在不同带宽覆盖比和不同信噪比下的估计性能。理论分析和仿真结果证明了算法的有效性和可靠性。     

一种非线性系统多项式逼近的建模方法

提出一种简便的非线性多项式逼近建模方法。对非线性系统,首先,利用拓扑同胚变换,将系统的有界输入输出数据变换为[0,1]范围之间的数据,然后选定初始多项式,对初始多项式模型反复利用递推最小二乘法进行参数辨识,通过比较项与参数乘积绝对值的大小,剔除多项式中对模型贡献较小的项,直到得到确定的多项式模型,大量的仿真结果表明了算法的有效性。     

基于组合式信号源的非线性系统辨识

针对非线性系统中噪声的干扰,研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法,利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离,推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模块和非线性模块的参数,有效抑制系统输出噪声的干扰。仿真结果表明：与最小二乘算法、多项式模型以及多信息方法相比,提出的方法具有参数估计收敛速度快,辨识精度高,建模误差小等优势,验证了所提学习算法的有效性。     

一种宽带高分辨MVDR有效算法研究

研究了一种低计算量的宽带最小方差无畸变波束形成(MVDR)算法,利用频移和线性相位FIR低通滤波对阵列接收信号的复包络作窄带分解,对各子带信号的基带信号作最小方差波束形成,所以可将原始信号的采样频率降到接近处理频段的带宽大小,选择信号主要能量频带,可以减少处理子带个数,大大降低了运算量。仿真和湖试数据分析结果证明了该方法的有效性,且对弱目标分辨性能较好。     

基于频谱包络自相关的ISAR转角估计方法

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像中,为了对目标进行方位向定标和距离徙动校正,需要估计雷达与目标的相对总转角。在对Dechirp回波数据分析的基础上,提出了一种基于频谱包络相关的转角估计方法。与相位对消法相比,所提算法无需知道目标大小等先验信息,且具有更好的鲁棒性。通过对两个不同时刻信号频谱包络的相关,估计出方位向回波信号的二次项系数,并采用加权最小二乘对估计结果进行拟合,完成了对转角快速准确的估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法

针对传统盲分离算法对宽带信号不适用的问题,提出了一种基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法。该算法以子带分解的方法实现了瞬时复值盲分离方法在宽带情形下的扩展。针对扩展过程中可能出现的子带间次序模糊及子带内幅度模糊的问题,利用阵列接收情况下分离矩阵与混合矩阵的特点,提出了一种基于波达方向(direction of arrival, DOA)估计的次序调整及幅度去模糊方法。仿真结果表明,该算法不仅能有效地分离宽带信号,而且可准确地恢复出信号幅度。     

基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法

为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难,利用系统的部分已知信息构造正交基函数,并将其引入到传统脉冲响应建模中,提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波,使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性,但也使滤波后的数据不再满足时移特性,因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理,给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例,结果表明,给出的方法具有优良的性能,完全能够满足系统建模要求。     

固定多波束扩频测控信号同步实现技术

针对固定多波束扩频测控信号同步和波束扫描问题,提出了一种快速同步及波束扫描实现方法。该方法通过时分复用结构的部分相关匹配滤波和延迟锁定环,可实现大频偏情况下的快速伪码同步,剥离伪码后的信号经去调制处理后,结合基于快速傅里叶变换的前向频率估计和判决反馈锁频锁相环,实现跟踪阵列波束载波同步及波束切换过程中跟踪阵列波束及切换阵列波束的同时跟踪。仿真结果表明,该实现方法能满足高动态多波束扩频测控信号快速同步、快速扫描和切换过程连续解调的要求。     

Signal decomposition of HF radar maneuvering targets by using S~2-method with clutter rejection

Multiple maneuvering targets signal processing in high frequency radar is challenging due to the following difficulties:the interference between signals is severe because of significant spread of the target Doppler spectrum,the low signal to clutter ratio (SCR) environment degrades the performance of signal processing algorithms.This paper addresses this challenging problem by using an S 2-method and an adaptive clutter rejection scheme.The proposed S 2-method improves the S-method by eliminating interference between signals,and thus it enables multi-target signals to be reconstructed individually.The proposed adaptive clutter rejection scheme is based on an adaptive notch filter,which is designed according to the envelop of the clutter spectrum.Experiments with simulated targets added into radar sea clutter echo and real air target data illustrate the effectiveness of the proposed method.     

Design of a memory polynomial predistorter for wideband envelope tracking amplifiers

Efficiency and linearity of the microwave power amplifier are critical elements for mobile communication systems. A memory polynomial baseband predistorter based on an indirect learning architecture is presented for improving the linearity of an envelope tracing (ET) amplifier with application to a wireless transmitter. To deal with large peak-to-average ratio (PAR) problem, a clipping procedure for the input signal is employed. Then the system performance is verified by simulation results. For a single carrier wideband code division multiple access (WCDMA) signal of 16-quadrature amplitude modulation (16-QAM), about 2% improvement of the error vector magnitude (EVM) is achieved at an average output power of 45.5 dBm and gain of 10.6 dB, with adjacent channel leakage ratio (ACLR) of -64.55 dBc at offset frequency of 5 MHz. Moreover, a three-carrier WCDMA signal and a third-generation (3G) long term evolution (LTE) signal are used as test signals to demonstrate the performance of the proposed linearization scheme under different bandwidth signals.     

两种快速频域细化分析方法的研究

在通信和其它的实际应用中,经常需要对信号的局部频谱进行细化分析。应用FFT算法可以快速得到信号的粗略频谱,但若要通过FFT直接得到细化频谱则计算量大大增加。因此可以从FFT的粗略估计频谱来获取需要细化分析的频谱范围,再用其它频域细化方法对其进行快速细化分析。分析了经典的频域细化方法CZT和Zoom FFT算法,并提出了一种改进的自适应抽取Zoom FFT频域细化算法。对这些算法各自的性能进行了详细的分析和比较,并通过仿真进行了验证。     

两种快速频域细化分析方法的研究

在通信和其它的实际应用中,经常需要对信号的局部频谱进行细化分析。应用FFT算法可以快速得到信号的粗略频谱,但若要通过FFT直接得到细化频谱则计算量大大增加。因此可以从FFT的粗略估计频谱来获取需要细化分析的频谱范围,再用其它频域细化方法对其进行快速细化分析。分析了经典的频域细化方法CZT和Zoom FFT算法,并提出了一种改进的自适应抽取Zoom FFT频域细化算法。对这些算法各自的性能进行了详细的分析和比较,并通过仿真进行了验证。     

低信噪比长伪码直扩信号伪码周期的估计方法

针对低信噪比长伪码调制直扩(DS-SS)信号的伪码(PN码)周期参数估计的难题,提出了一类基于信号功率谱二次处理的新方法。该方法首先对信号的功率谱进行估计,接着将估计出的功率谱作为输入信号再来求取功率谱,最后得到的二次谱就会在长伪码调制DS-SS信号PN码周期的整数倍处得到一列尖锐的二次谱线,通过估计这些谱线的间距就可以获得其PN码的周期估计。为了在低信噪比情况下增强二次谱线和估计效果,采用了由多个接收信号矢量计算得到的二次谱结果进行平均累积的办法。理论分析和计算机模拟表明,该类方法在较低的输入信噪比条件下能良好地工作。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

太阳射电频谱爆发识别的元学习方法

太阳射电频谱图像在太阳活动和空间天气的观测、研究和预报中有着重要的作用。太阳射电宽带动态频谱仪是国内观测太阳射电信号的主要设备, 但受到窗口时间、观测设备和太阳活动规律的影响, 其所采集到的频谱数据存在有效样本量少的问题。针对这一现状, 提出了一种基于元学习和迁移学习的少样本学习方法, 用于改善太阳射电频谱图像的分类性能。首先模型在元学习基准数据集上进行元知识的学习, 然后对射电频谱图像进行小样本识别的模型定义, 最后将元知识迁移到频谱图像数据集的分类任务中。通过对多种元学习方法进行实验分析和性能比较, 证明了本文方法的先进性和有效性。     

对GPS接收机多音干扰参数优化设置及效能分析

在对多音干扰信号建模及优势分析的基础上,以干扰等效载噪比(carrier-to-noise ratio,CNR)作为干扰效果评估指标,根据全球定位系统C/A码、P(Y)码和M码信号频谱特点,推导分析得到对3种伪码信号的多音干扰音调位置设置方法。考虑频域滤波影响,仿真分析得出对3种伪码信号的多音干扰音调数量统一确定原则。仿真结果表明,同等干信比下,参数优化设置后的多音干扰效能要优于匹配谱和带限高斯噪声,其造成3种伪码信号载波锁相环失锁所需最小干扰功率分别为-120 dBW、-108 dBW和-104 dBW,低于匹配谱的-115 dBW、-106 dBW和-102 dBW以及带限高斯噪声的-113 dBW、-105 dBW和-101 dBW。