多分量Chirp信号相位参数的精确估计算法

针对循环平稳法在多分量Chirp信号相位参数估计中参数取值范围小和低信噪比下相位参数估计精度低的问题,提出一种联合循环平稳法与多普勒模糊数搜索法的多分量Chirp信号相位参数精确估计算法。该算法针对二阶相位参数的模糊性特点,采用循环平稳法完成Chirp信号的二阶相位模糊估计,然后在二阶相位模糊估计的基础上,根据多普勒模糊数导致多普勒扩散的原理,利用多普勒模糊数搜索法解决多普勒模糊问题。仿真结果证明,与已有循环平稳算法相比,该算法的相位参数取值范围不受限,低信噪比下的相位参数估计精度约提高了30dB。雷达实测数据处理结果证明了算法的工程实用性。     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.     

基于时频分析和相关搜索法的正弦调频信号的分离

针对微动研究中微多普勒特征多表现为正弦调频信号的特点,首先在时频域采用时频分析的方法预估计信号的类别和相关参数范围,进而在时域通过相关法搜索相关参数对多分量正弦调频信号进行分离,最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

采用随机共振增强的混合扩频信号跳频参数估计

为解决强背景噪声下直扩/跳频(DS/FH)混合扩频信号的跳频参数估计精度低的问题,提出了一种基于随机共振的参数估计(SRPE)方法。首先对非线性预处理后的DS/FH信号进行信道化调制,将其转化为多个低频单分量信号,以满足随机共振的绝热近似条件;然后根据噪声强度自适应调整系统的参数,对每个单分量信号进行随机共振处理,使目标信号得到增强;最后采用Wigner-Villa变换来估计信号的跳频频率和跳速。仿真结果表明:SRPE方法能够提高目标信号的信噪比,实现强背景噪声下对DS/FH跳频参数的精确估计;在-10dB的低输入信噪比下,SRPE方法的频率估计误差低于10-3,与信道化谱增强方法相比,估计精度提高了70%以上。     

机载雷达目标空时参数快速估计方法

针对机载雷达动目标空时参数估计中常用的基于最大似然准则的参数搜索方法计算量过大的问题,提出了一种新的目标空时参数快速估计方法.该方法首先对机载雷达阵列回波信号做降维的空时自适应处理,对滤波输出最大的多普勒单元在空域取3个不同方向的导向矢量做空域滤波,得到3个不同的自适应权矢量和输出响应,再利用这些权矢量和输出响应,用多项式求根方法得到目标的空域频率,然后利用多普勒频率滤波响应主瓣附近的3个频率的输出,依据二阶近似求解极值得到目标的多普勒频率最大似然估计值.仿真实验表明,该方法在保证估计精度与参数搜索方法相同的情况下,计算量能够减小到参数搜索方法的1/100.     

基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取

为了提高滚动轴承的故障特征提取可靠性,该文提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filtering,ALIF)和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取的方法。该方法首先利用ALIF将轴承的故障振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,然后对包含故障信息最多的分量进行能量算子解调,得到分量的包络谱来提取轴承的故障特征。仿真结果表明:ALIF能够准确获取IMF分量,解决经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)带来的模式混叠问题,结合能量算子解调方法能更好地凸显故障信号的包络谱特征,有效地提取轴承故障特征频率。     

基于匹配傅里叶变换的舰船目标成像算法

为解决逆合成孔径雷达(ISAR)对非合作、机动目标成像时的散焦问题,提出利用瞬时多普勒参数估计补偿相位的成像方法.分析舰船目标的回波特性及其偏航、俯仰、侧摆等转动分量引起的多普勒非线性变化,将回波近似为噪声和杂波背景下的多分量线性调频信号.比较二阶、二步两种匹配傅里叶变换的多普勒参数估计精度.蒙特卡罗实验验证.二步匹配傅里叶变换均具有更好的多普勒分辨力,估计误差较小.利用匹配傅里叶变换估计多普勒频率完成瞬时成像的方法,去除了传统算法中的严重散焦现象,提高了聚焦性能,可获得舰船目标在观测时间内的姿态变化.仿真实验及实测结果验证了该方法的有效性.     

基于EMD算法的空间自旋目标平动补偿与微动特征提取

针对微多普勒频率附加在空间目标高速轨道运动产生的多普勒频移上使微动特征提取更加困难这一问题,提出了一种利用EMD算法对空间目标进行精确平动补偿和微多普勒特征提取的方法。对空间自旋目标进行建模,推导了窄带雷达条件下空间目标的微多普勒效应,并分析了平动分量对微多普勒的影响;把目标回波分解成一系列本征模态函数(IMF),然后求出瞬时频率,利用经验模型分解(EMD)算法对瞬时频率进行分解,分析各分量的能量百分比判别平动频移分量,实现回波信号的平动补偿;对平动补偿后的信号利用 EMD算法分离出微多普勒曲线,提取微动特征。仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。     

典型瞬态声信号倒谱域时延估计方法

提出一种两通道典型瞬态信号时延估计方法.在低信噪比条件下,分别对每个通道的接收信号进行倒谱计算,然后对倒谱序列进行经验模态分解(EMD),第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻.在高信噪比条件下,先提取瞬态信号并补偿至时间原点,再进行倒谱计算和峰值搜索.利用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论分析、数值仿真以及水下系泊试验,结果表明:与传统时延估计方法相比,提出的倒谱域时延估计方法适用于各种信噪比环境,能有效提高两通道瞬态信号间时延估计精度.     

基于联合调频傅里叶变换的步进频雷达目标运动的补偿

针对频率步进雷达目标成像过程中运动参数精确估计及补偿问题,提出了基于脉间和脉内联合调频傅里叶变换的参数估计方法. 目标回波信号与本振信号混频后看作线性调频信号,将其作调频傅里叶变换,并在脉组间进行相干累积. 通过对调频率的搜索得到目标速度的精确估计,从而实现了低信噪比下目标运动的补偿. 由于该方法在调频傅里叶变换过程中,频率维采用了IFFT操作,运算效率较高. 计算机仿真结果进一步表明了该方法的有效性和实用性.      

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.     

基于差波束逆合成孔径雷达成像的角运动参数估计方法

针对单脉冲三维成像时的目标角运动估计问题，提出一种基于差波束逆合成孔径雷达成像的新的角运动参数估计方法．该方法利用了各阶运动参数对差波束回波谱宽度的不同贡献以及熵与谱宽度的关系，通过最大熵和最小熵分剐对0阶和1阶以上角运动参数进行搜索，得到全局最优估计．有别于传统比幅测角方法，所提方法通过全局搜索得到目标的角运动参数，可以较好地抑制角闪烁的发生．对飞机目标角运动参数估计过程的仿真结果表明，与传统高分辨测角方法相对比，所提方法的平均误差降低了72％．     

严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法

针对现有运动目标聚焦方法存在的对多普勒模糊敏感、信噪比要求高、不能较好地实现无模糊运动参数估计的问题,提出一种严重方位模糊下的合成孔径雷达微弱运动目标聚焦与参数估计方法。首先,构造方位谱压缩函数压缩目标方位谱带宽;其次,应用二阶Keystone变换补偿距离弯曲;随后,通过所构造的距离走动补偿函数与吕氏分布变换(LVD)完成剩余距离徙动和多普勒徙动的补偿,进而实现目标能量聚焦;最后,结合参数粗估计结果,设计一种LVD域的无模糊参数精估计准则。仿真结果表明:该方法不受方位多普勒谱分裂与LVD域多普勒模糊的影响,具有较强的抗噪性,与Radon分数阶傅里叶变换的方法和基于非线性变换的方法相比,信噪比损失分别降低了约2 dB和15 dB。     

基于局域均值分解的膛内横向微动特征提取方法

针对弹丸膛内横向摆动产生附加的微多普勒调制项问题,提出了一种基于局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)的调制信号分离和特征提取方法.采用LMD方法,将复杂调制信号自适应地分解成若干个具有物理意义的瞬时频率的单分量信号,对每个单分量解调求出瞬时幅值与瞬时频率,获得原信号的调制信息.通过仿真信号验证了LMD处理多分量调幅-调频信号的有效性,将LMD方法应用于膛内运动弹丸实测信号的分析,结果表明该方法能完整提取出弹丸膛内横向微动产生的微多普勒频率调制特征.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

基于循环谱和小波变换的MFSK信号解调算法

针对多载频信号的解调算法存在计算量大,只适用于低阶信号的问题,提出了一种基于单切面循环谱和改进小波变换的联合算法。该算法将传统循环谱的二维搜索简化为一维搜索,并改进了小波尺度的选取,算法结合了传统循环谱法和小波变换法优点,能够在提高解调精度的同时降低计算量,且适用于高阶MFSK信号。仿真结果表明,该算法在性能上明显优于传统小波解调算法和循环谱算法,在较低信噪比下,仍能获得较高的准确率。     

基于一种EEMD的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性、非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出了一种基于小波包熵与EEMD(总体模态分解)相结合的能量算子解调故障诊断方法.根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,采用EEMD方法选取相关度最大的IMF(本征模态分量)以避免选取信号的盲目性,对该分量进行能量算子解调,实现提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息.对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于EMD分析存在的模态混叠现象以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,以实现对故障类别的推断.     

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。     

PSK信号的调制参数估计与识别

针对PSK信号,分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性,并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率一频率双频三维图）,提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法．搜索最大峰值可估计信号的载频,计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率,通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差,并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号．该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果,适于雷达电子对抗信号识别估计的应用．     

非线性时变机载雷达微下击暴流目标回波建模与算法设计

为了有效分析微下击暴流产生机理以及在非对称风场条件下微下击暴流的风速估计和回波谱,利用网格划分法的基本原理,结合多普勒效应建立了微下击暴流目标回波数学模型,并提出了一种机载雷达微下击暴流信号的处理算法.在非对称风场情形下仿真分析了顺风、偏风、侧风以及逆风时微下击暴流的风速估计以及功率谱.仿真结果表明,在不同距离门上的顺风、逆风、侧风以及偏风的风速变化符合微下击暴流的特征,非对称风场下的微下击暴流雨回波三维功率谱分布与非对称风场中的径向速度分布一致.