基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

基于四阶累积量的近场源多参数联合估计

提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境．与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效．仿真综合结果表明了新方法的有效性．     

一种新的近场源定位算法

给出了一种近场源的到达角（DOA）和距离的二维参数联合估计算法.该算法利用四阶累积量矩阵的特征值估计DOA,通过在估计的DOA下进行有限的一维搜索得到距离估计.该算法将二维搜索降低为一维有限搜索,并提高了直接使用高阶累积矩阵估计信源位置的方法的距离估计精度.计算机仿真证实了该方法的有效性.     

基于四阶累积量的近场源三维参数联合估计

针对近场窄带信源仰角、方向角和距离三维参数的估计问题,提出了一种新的近场源三维参数的联合估计方法。该方法利用特征值及相应特征向量和四阶累积量估计信号参数,不需要进行谱峰搜索,只需一维参数匹配,计算量适中,并且适用于加性高斯噪声环境。仿真实验证明,当信噪比为0时,该方法仍能够正确估计信源的参数。     

基于二阶统计量的近场源三维参数估计方法

针对近场三维参数估计方法计算量大的问题,提出了一种近场源的方位角、仰角和距离的三维参数估计方法.该方法利用在x-z平面十字阵列的结构特点和二阶统计量,估计信源的方位角、仰角和距离参数.将三维参数估计问题转化为多个一维搜索问题,从而减少了算法的计算量,并且无需参数配对,具有估计精度较高的优点.仿真实验表明,在信噪比大于0时,该方法能有效估计近场源的三维参数.     

基于四阶累积量的近场源时-空域三维参数估计法

研究了近场源的频率-方向角-距离的三维参数估计问题,并针对已有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用四阶累积量和信号的空域和时域信息估计信源的频率-方向角-距离参数的方法.该方法扩展了阵列的孔径,提高了算法的估计性能.仿真实验证明,当信噪比为0时,该算法仍然能够正确估计信源的参数.     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种新的基于四阶累积量的DOA估计算法

提出了一种新的用于均匀线阵的四阶累积量DOA估计算法.针对传统MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵存在大量冗余信息的情况,本文算法提出了一种新的四阶累积量矩阵构造方法.用该方法构造的四阶累积量矩阵在保证阵列扩展性能的同时,去掉了MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵的冗余信息,降低了矩阵的阶数.与MUSIC-li...     

基于四阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计

MIMO技术一直受到人们的广泛关注,并被广泛采用于各种移动通信系统的标准化协议中.在此系统中用到的分集合并和空时解码技术都需要以准确估计的信道状态信息为前提条件,以往的信道估计都是在MIMO系统子信道间是非相关的假设下进行的.事实上,由于天线之间距离的限制和传播路径散射体的不充分,子信道之间常常存在一定的相关性,常称为空间相关.另外,在信道估计、天线选择和自适应调制等方面需要已知(估计)这一参数.但是,要精确估计信道的相关性非常困难,到目前为止,这一问题没有得到很好的解决,以至于在大部分关于信道估计的文献中都是预先假定已知信道的相关特性.本文运用四阶累积量理论对MIMO信道及其相关矩阵进行了估计.仿真结果表明,本文所提出的方法具有较高的估计精度.     

一种基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法

研究了利用高阶累积量方法对复共轭四阶系统进行辨识的问题，分析讨论了四阶系统的特点，给出了由连续系统到离散系统的转换公式，并利用基于累积量表示的修正尢勒－沃克方程对该四阶系统进行了辨识。针对估计精度不高的问题，提出了前滤波的方法。在各种不同条件下的仿真对比实验表明，在SNR（Signal Noise Ratio)比较低和两对共轭极点距离相距较近时，基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法比普通自相关方法具有更好的辨识结果。     

高分辨率谐波恢复的互四阶累积量ESPRIT-SVD方法1

在互功率谱和高阶统计量理论基础上，提出了基于互四阶累积量的ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techneques)SVD(singular value discompose)方法。仿真结果表明，在混合色噪声背景下，该方法能够有效地抑制噪声，且具有良好的频率估计性能。     

基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计

将高阶统计理论应用于直接序列扩频信号的参数估计,提出了一种基于四阶累积量2-D切片的方法,该 方法能够同时估计载波频率和扩频码周期。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

UQPSK直扩信号的四阶累积量的检测研究

针对UQPSK(非均衡四相键控)直扩信号难于检测的问题,利用高斯白噪声的四阶累积量恒为零的性质,首先分析了UQPSK直扩信号的四阶累积量的相关理论知识和利用切片估计载频的可行性,其次提出了基于四阶累积量不同切片c4x(0,0,0)、c4x(0,0,τ)、c4x(0,τ,τ)、c4x(τ,τ,τ)的检测方法,最后对UQPSK直扩信号的各个切片的检测性能都做了仿真分析,且根据各个切片的频谱提取出了UQPSK直扩信号的载频。仿真表明,基于c4x(0,τ,τ)的检测性能最好,而c4x(τ,τ,τ)能在较低的信噪比下利用四阶累积量切片有效的估计出载频。提出的方法可行性高,具有实际应用价值。     

基于四阶累积量的微弱激光回波信号检测

针对四阶累积量运算量大、运算复杂度高的问题,提出采用峰度与递推算法相结合的方法,降低运算量和硬件实时实现的难度.结合微弱脉冲激光回波信号检测的实际问题,仿真验证了算法的有效性.     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

一种改进的四阶累积量测向算法

针对降维的四阶累积量矩阵因采样快拍数有限而存在估计误差的问题,提出一种结合To-eplitz近似的四阶累积量旋转不变子空间(ESPRIT)测向算法(TFOC-ESPRIT).该算法在保持虚拟阵列有效孔径不变的同时,通过去除原始四阶累积量矩阵中的冗余元素,得到降维的四阶累积量矩阵,再对降维矩阵进行Toeplitz操作,恢复其Toeplitz结构,最后利用ESPRIT算法估计到达信号的方向.仿真实验表明:与MFOC-ESPRIT算法相比,TFOC-ESPRIT算法有效地提高了测向精度,不仅在少阵元数下能实现多信号的估计,而且当快拍数为400时,在空间白噪声和空间色噪声环境中其归一化成功概率也较高,分别达到了0.996和0.788.     

基于四阶累积量的直接序列扩频信号多参数估计

：将高阶统计理论应用于直接序列扩频信号的参数估计，提出了一种基于四阶累积量2-D切片的方法，该方法能够同时估计载波频率和扩频码周期。计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计

研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个数的估计问题转化成为四阶累积量矩阵有效秩的估计问题,利用矩阵的SVD分解方法给出了源信号个数的估计.最后,利用计算机仿真将本文提出的估计方法与已有的估计方法进行了比较,并对实验结果进行了分析.