OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时,特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题,提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解,利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理,同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理,以修正MUSIC算法的伪谱,通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明,与MUSIC算法相比,WMUSIC算法具有更高的时延估计精度,在信噪比为－8 dB时,估计精度在两径条件下提升71.46%,三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题,可以完成较为准确的时延估计任务,提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。     

基于FM信号的外辐射源雷达组网系统多传感器选择算法

提出一种基于调频广播(FM)信号的外辐射源雷达组网系统多传感器快速启发式算法,目的是使系统能够动态地协调各部FM信号接收机的使用,进而在资源有限的条件下达到更好的目标参数估计性能。该算法采用相干克拉美罗界(CRLB)作为代价函数,并通过贪婪快速启发式算法对优化问题进行了求解。仿真结果表明,所提算法不仅可以在系统资源有限的情况下提升目标的参数估计性能,而且可以大大减小计算量,具有很强的实用性。     

基于改进空间平滑技术的ESPRIT探地雷达时延估计算法

该文针对探地雷达地下回波时延估计问题,在详细论述ESPRIT探地雷达时延估计数据预处理过程的基础上,提出一种基于改进空间平滑技术的ESRPIT探地雷达超分辨率时延估计算法。基于FDTD的层状模型仿真数据验证了所提算法的有效性和可靠性。     

采用BCZT的时延估计算法

MCZT算法对于低频信号能很好的细化频谱,但是若要对较高频率信号的频谱进行细化计算量会增加.本文采用BCZT算法来计算高频信号的相关系数,可以提高信号的时延估计精度.最后对FFT,MCZT和BCZT三种算法进行研究.比较,得到这三种方法各自不同的优缺点及适用范围.     

DVB-T2外辐射源雷达参考信号重构算法

DVB-T2为DVB-T的升级标准,采用了一系列宽带无线通信领域的先进技术,不仅提供了优质音视频服务,也为外辐射源雷达提供了新型照射源。本文针对DVB-T2信号的结构特点,提出了适应DVB-T2系统的参考信号重构方法。首先研究了基于P1符号的双相关算法,使同步结果更加精确;然后提出二维线性插值的信道估计算法。实测数据验证了该算法能够改善参考信号的重构质量。     

MIMO雷达多目标角度估计的空间平滑改进算法

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了"等效信源"的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。     

基于小波变换的风廓线雷达间歇杂波抑制方法

针对风廓线雷达实际应用中,飞鸟等飞行体产生的间歇杂波对风谱识别的严重干扰问题,提出了一种小波系数代换的杂波抑制方法.通过分析风廓线雷达的信号特性,根据间歇杂波的突发性和持续时间短的特点,给出了在小波域内通过非相干谱积累之间信号能量一致性检验的杂波识别方法、判定公式以及相关尺度间小波系数代换的抑制方法.实测数据验证结果表明,杂波抑制效果明显.     

天波雷达短驻留时间下海杂波抑制的改进算法

在高频天波雷达的舰船目标检测中,为消除电离层变化带来的谱展宽效应,采用了短驻留时间下基于奇异值分解(SVD)的海杂波抑制算法.该算法对构造出的Hankel矩阵进行奇异值分解,将对应于海杂波分量的奇异值置零,再重新构造出数据序列,达到海杂波抑制的目的.相对于原有的迭代杂波对消算法,该算法无需估计众多参数及设置对消截止门限,并且可以获得更好的抑制效果.为了有效地识别分解后的海杂波与目标所对应的奇异值以避免错误对消,还提出了一种改进方案,可以在抑制前分辨出海杂波分量和目标所对应的奇异值,当回波目标的能量与海波处于相近量级以及多目标情况下,能够避免错误对消现象的出现.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于深度学习的DTMB外辐射源雷达参考信道估计

参考数据的纯度影响着地面数字广播多媒体(DTMB)外辐射源雷达的探测能力,而参考信道估计的精度是影响参考数据恢复的关键因素。针对此问题,文章将基于深度学习理论的信道估计方法引入外辐射源雷达参考信道估计过程。利用自回归模型对参考信道进行建模,并搭建参考信道估计网络。通过迭代训练后,估计得到参考信道响应。相比于传统算法,基于深度学习的参考信道估计精度得到有效提升,改善了雷达的探测性能。     

机载雷达斜视阵下杂波抑制的方法

在机载斜视阵中杂波多普勒频率随距离发生变化,导致传统的空时自适应处理方法不能有效抑制杂波,因此，提出一种谱补偿方法。该方法利用训练单元与待检单元的空域导向矢量关系得到相似度量值,用此度量值再对训练单元的数据进行加权预处理,提高了数据的平稳性;为降低回波中孤立干扰或强目标对采样协方差矩阵估计的影响,对预处理后的数据使用非均匀检测器进行干扰剔除,从而提高机载雷达的检测性能1~3 dB。使用传统的空时自适应处理方法对剔除干扰后的数据进行杂波抑制，通过对数据的处理,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于Watterson模型的短波信号时延估计算法

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。     

无源互调干扰的二维时延自适应估计算法

针对影响通信接收机性能的时变性无源互调干扰问题,采用幂级数模型对无源互调干扰进行建模,从工程的角度给出了基于二分法、快速二分法和并行法的3种二维时延自适应估计算法,并对其性能进行了对比.仿真表明3种搜索算法经过不同次数的迭代后,均可估得二维时延值.其中,基于快速二分法的估计算法能以相对较低的资源消耗量获得较快的跟踪速度,更适合硬件实现.实测表明,原理样机采用基于快速二分法的二维时延估计算法,可对PIM信号实现更好的估计效果,补偿后的信号经自适应滤波可获得良好的性能.      

基于时延估计的远场被动声源定位算法

现有的基于时延估计的声源定位算法大多假定声源是近场源,而在手机等手持式声源定位设备这种小尺度传声器阵列的应用场景中,声源主要为远场源。传统的基于时延估计的声源定位算法在处理远场源时,效果不佳。为了实现在该类情景中快速而准确地定位,提出一种适用于远场源的定位算法;同时提出一种用于计算广义互相关-相位变换(generalized cross correlation phase transformation, GCC-PHAT)时延估计结果置信度的算法,置信度用于估算时差(time difference of arrival, TDOA)协方差矩阵和选用传声器对。将传声器视为节点,用置信度表示节点间的距离。将传声器对的选用问题转化为图论中的路径规划问题,即寻找经过所有节点的最长路径。MATLAB仿真实验结果表明：当声源归为远场源时,与传统Chan算法相比,本文提出的远场定位算法在准确度和精度方面都有很大优势。采用基于路径规划的传声器对筛选算法后,远场定位算法将具有优异的抗干扰能力,在低信噪比或者高混响时间等恶劣声学环境下,也具有令人满意的定位效果。     

利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法

针对最大似然时延估计算法的峰值搜索计算复杂度较高且容易陷入局部收敛,造成估计误差较大的问题。提出了一种利用蒙特卡罗的最大似然时延估计(MCML)算法。首先利用信道频域响应估计矢量建立似然函数;然后把时延估计问题转化为求解随机变量的期望问题,将采用指数化似然函数构造的标准化概率密度函数趋近于冲激函数,使得随机变量的方差趋近于零;最后采用蒙特卡罗方法对随机变量进行抽样,从而利用抽样的均值估计出时延。较之传统方法,蒙特卡罗方法避免了网格搜索,降低了计算复杂度,保证了全局收敛性和估计精度。仿真结果表明:在信噪比0~25dB的条件下,MCML算法均能始终逼近克拉美罗界;当信噪比为25dB时,MCML算法的时延估计分布范围缩小为马尔科夫链蒙特卡罗算法的34%。     

力觉临场感系统在时延下新的无源控制算法

通讯时延影响了力觉临场感系统的运行性能和稳定性。本文利用无源Ｎ端口网络的理论，分析了时延对力觉临场感系统的影响，提出了一套评价系统运行性能的计算方法，并以此为基础，给出了一种新的无源控制算法，既保证了系统的稳定性，又使得系统的运行性能最优。     

机载MIMO雷达3-CAP杂波抑制方法

针对机载雷达面临的杂波抑制问题,在考虑阵元误差、通道误差和杂波起伏等误差因素对杂波特性影响的基础上,建立了机载MIMO雷达杂波数学模型,提出了一种基于MIMO雷达体制下的空时自适应新方法——M3-CAP方法。对接收信号进行时域滤波,选取被检测通道与其2个相邻通道为一组,进行自适应处理。该方法通过MIMO技术与3-CAP方法的有效结合,将波形分集的优势扩展到3-CAP方法中,显著提高了雷达系统自由度和杂波协方差矩阵估计精度。通过对不同雷达体制以及不同误差条件下杂波抑制性能的分析比较,结果表明:提出的M3-CAP方法的杂波抑制性能明显优于JDL-GMB、改进的JDL、3-CAP等方法。     

水声多径时延的自适应参数估计

从浅海声信道的特性出发，研究水下声信道的多径时延，提出自适应模型，给出水声信道自适应模拟的方法，以达到对水声多径信道的计算机模拟。模型的建立适合于自适应算法，较为简洁，在保证估计精度的情况下，可减少计算量，为水声信道的研究提供一种途径。     

CDMA移动用户多径时延的盲估计

提出了一种将MUSIC算法推广应用于CDMA移动台进行多径时延估计的新方法。该方法结合用户的特征序列,不需要导频信号,直接对接收的用户信号进行时延估计,为处于小区边界的用户同时利用几个基站发射的信号实现多径分集、改善性能创造了条件。     

基于VMD的广义二次互相关时延估计方法

针对广义互相关(GCC:Generalized Cross-Correlation)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合广义二次互相关(GSCC:Generalized Second Cross-Corr...