基于分形盒维数的线性调频信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中对调频斜率的估计复杂度高、实时性差且信噪比适应范围较小等缺点,提出了基于分形盒维数的LFM信号调频斜率估计方法。该方法通过计算信号调频斜率与盒维数的关系曲线,利用盒维数对LFM信号的调频斜率进行估计,探讨了信号的幅度和相位对信号盒维数的影响,计算了不同信噪比下的估计误差,并与传统的基于匹配傅里叶变换（matching Fourier transform, MFT）的LFM信号参数估计算法进行了对比仿真,绘制了脉冲宽度、调频带宽与盒维数三者的关系曲线图。仿真结果表明,该算法在建立了对应关系数据库后,在信噪比变化范围比较大的情况下的估计误差仍然比较小,且算法简单,对于实时性估计具有很好的应用价值。     

基于LFM子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法

在宽带雷达目标回波信号的半实物计算中,需要同时满足实时性和仿真精度的要求。提出一种基于线性调频(linear frequency modulation,LFM)子脉冲的宽带雷达目标回波模拟方法,将LFM脉冲信号分成若干个窄带、短时线性调频子脉冲,通过计算各个子脉冲对应的目标回波信号,来重构全脉冲的宽带目标回波信号。采用这种方法可大幅度减少算法的运算量,显著降低了算法对硬件资源的要求,提高了算法的实时性。计算机仿真结果证明了方法的可行性并具有较高的计算精度。     

基于功率谱形态学运算的LFM信号参数估计

针对当前线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计算法中存在的估计精度与计算量的矛盾问题,提出了一种基于功率谱形态学运算的信号参数估计算法。该算法根据LFM信号参数与功率谱形状特征的关系,实现了LFM信号参数估计。仿真试验表明,在信噪比为-5dB时,LFM信号的调频斜率和起始频率估计精度分别比基于Radon模糊变换(Radon ambiguity transform, RAT)和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）结合的离散谱校正算法提高了约2%和4.5%,带宽和脉冲宽度估计的均方根误差分别小于2.4 MHz和0.025 μs;当采样点不大于4096时,计算量比插值FRFT算法降低了约70%,证明了该算法具有高估计精度和低运算量的优点     

基于循环谱包络的BPSK码元速率估计算法研究

针对采用频域平滑周期图法估计循环谱,提出了一种改进的基于循环谱包络BPSK信号的码元速率估计算法。该算法选用较高的循环频率来进行参数估计,可获得较高的处理信噪比。通过在循环频率域的一维搜索即可获得码元速率参数的估计。给出了信号参数估计的具体步骤,并分析了估计算法的性能,进行了计算机仿真实验。仿真结果验证了该算法的有效性。     

离散分数阶Fourier变换的LFM信号时延估计

根据Ozaktas的采样型离散分数阶Fourier变换算法,针对线性调频信号,结合分数阶Fourier变换对线性调频(LFM)信号的独特聚集性,研究了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换的含多普勒的LFM信号时延估计,给出了线性调频体制雷达分数阶Fourier域的目标检测与测距具体实现,并与经典数字脉压对雷达目标测距的分辨力、时延估计误差、运算量进行对比分析,结果验证了基于Ozaktas离散分数阶Fourier变换时延估计的可行性及有效性。     

LFM信号参数估计的插值FRFT算法

提出了一种基于分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号参数估计的插值算法。首先针对FRFT的旋转角度α搜索步长问题,提出了在较大搜索步长下进行插值以得到α精估计的方法;然后针对离散分数阶傅里叶变换(digital fractional Fourier transform, DFRFT)因参数u离散化而造成的栏栅效应问题,采用相邻谱线进行插值以得到u的精估计;最后用α和u插值精估计结果对单分量LFM信号的参数进行估计。这一方法在不影响估计精度的前提下,降低了计算量和复杂度。仿真结果表明,在较低的信噪比下,LFM信号参数估计的精度仍十分逼近克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。     

基于切割聚类的快速多分量LFM信号分离

针对多分量线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达信号检测和参数估计精度低、计算速度慢等问题,提出了一种基于小波变换的切割聚类拟合参数估计的算法。该方法首先通过小波变换得到信号的三维时频分布图,其次采用等高线截取提取出小波脊线,再找出脊线的交点,以交点为界对小波脊线图进行切割,利用模糊C均值聚类完成各LFM分量脊线的聚类,最后分别对每段脊线进行拟合加权,从而估计出多分量LFM信号参数。仿真结果表明,与基于Hough变换检测直线方法相比,不仅在计算复杂度以及参数估计的准确度上都有较大的提升,而且当LFM信号分量达到4个以上亦有较准确的检测精度。     

基于参数估计的步进频ISAR成像运动补偿方法

分析了基于步进频雷达运动目标的回波信号模型,讨论了目标运动对ISAR成像的影响,针对当目标有速度或加速度时会造成高分辨距离像移位和畸变,并使二维像散焦的情况,提出了一种基于高斯包络线性调频信号自适应分解、高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵法的运动补偿算法。该算法利用高斯包络线性调频信号自适应分解得到回波多普勒调频率和目标运动的加速度,通过距离像移动对目标运动速度进行初估计,并用高分辨距离像互相关法及多普勒横向像最小熵准则提高目标速度及加速度的估计精度,然后进行运动补偿。该算法计算量小,估计精度高,仿真结果验证了它补偿效果好,能获得清晰的ISAR像。     

高精度LFM信号参数估计的谱校正方法

为精确估计噪声背景下线性调频（linear frequency modulation, LFM）信号的调频率和中心频率等参数,提出了一种基于Radon模糊变换（Radon-ambiguity transform, RAT）和分数阶傅里叶变换（fractional Fourier transform, FRFT）的离散谱校正估计方法。该方法将LFM信号的调频率和中心频率估计问题转化为模糊域和分数阶Fourier域上的两次一维谱峰搜索过程,并且通过对矩形窗截断的LFM信号的RAT和FRFT谱线结构分析,将能量重心谱校正法引入两次谱峰搜索过程,在不增加运算量的基础上实现了谱峰位置的超分辨率估计,较大幅度地提高了信号的参数估计精度。仿真结果显示,对于单分量LFM信号情况,该方法对信号的RAT和FRFT谱峰位置的校正误差分别降到了扫描步长的1.55%和4.94%,证明了该方法的有效性。     

线性调频信号的仿生处理模型

线性调频(LFM)信号在现代高分辨成像雷达和声纳中得到了越来越广泛的应用.为提高LFM信号处理的性能,提出了一种基于蝙蝠回声定位系统的仿生处理模型.该模型可以用来辨别两个具有高度重叠回波,距离几乎相等的目标.仿真结果显示该模型对LFM信号的处理与传统的匹配滤波和分数阶Fourier变换相比,具有更好的稳健性和更高的时间分辨力.这种仿生学的信号处理方法可以应用到各种线性调频的声纳和雷达系统中,以改善系统的探测性能和成像精度.     

基于自适应尺度变换-双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法

为提升在强噪声背景下对二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号的检测性能, 针对主流方法在抑制噪声过程中信号受到一定程度的削弱、信号处理系统引入新噪声导致检测性能下降的问题,提出了基于自适应尺度变换双稳态随机共振模型的BPSK信号检测算法。对于经典的双稳态随机共振系统只能处理小幅度、低频段的周期信号的情况, 首先将双稳态随机共振系统进行尺度变换, 证明在高采样率条件下, 双稳态随机共振系统可应用于高频的BPSK信号, 并基于Neyman-Pearson准则设计了非线性阈值检测系统, 推导且定量表示出检测器的误码率, 以此作为反馈量, 自适应地调节系统参数, 构建了信号检测的完备流程。通过仿真实验验证了尺度变换的可行性以及所提算法的适用性, 为低信噪比条件下的弱BPSK信号检测提供了理论依据。     

基于均匀圆阵时频干涉仪的LFM信号二维测向算法

提出了一种基于均匀圆阵时频干涉仪的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号二维波达方向估计算法。首先利用LFM信号时频聚集性非常好的特点,对阵元的输出进行互维格纳〖CD*2〗威尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)计算,然后提取互WVD时频冲激点的相位,从而得到包含信号到达角的方程组,解算出信号的到达角。通过选取不同的阵元对组,采用模糊数搜索的算法进行解模糊运算,最终完成信号到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。     

基于Duffing振子的直接序列扩频信号检测及参数估计

针对直接序列扩频信号检测中信号特征提取的问题,提出了利用Duffing振子对小信号的敏感性和对噪声的免疫性来检测信号的这些特征信息。以基于Duffing振子的载波检测为例,进行了分析和仿真,给出了直接序列扩频信号的幅度、相位和载频的估计值。仿真表明,所提的方法可以获得很好的检测性能,能检测到信噪比为-38.35 dB的DSSS/BPSK信号。     

MPSK混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法

在日益复杂的电磁环境中,时常会遇到信号混叠的情况,如何把混叠信号成功高效地分离开来成为近年来研究的热点。就逐留存路径处理(per-survivor processing, PSP)算法分离两路同频相移键控混叠信号复杂度较高的问题进行了研究,在前人研究的基础上提出多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法。仿真结果表明,在大约0.5 dB的性能损失下,若以每分离一个混合信号所需遍历的状态数M^2(L-1)(其中,M是信号的调制阶数,L是两路混合信号的码间串扰长度),作为衡量PSP算法复杂度标准,所提算法分离两路二进制相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了4倍,分离两路正交相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了16倍,大幅度地降低了混叠信号分离的复杂度,提升了同频相移键控的混叠信号的分离效率。     

Joint timing synchronization and frequency offset acquisition algorithm for MIMO OFDM systems

For multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) sys-tems, a joint timing synchronization and frequency offset acquisition algorithm based on fractional Fourier transform (FRFT) is proposed. The linear frequency modulation signals superimposed on the data signals are used as the training signals. By performing FRFT on the receiver signals and searching the peak value of the FRFT results, the receiver can realize timing synchronization and frequency offset acquisition simultaneously. Compared with the existing methods, the proposed algorithm can provide better timing synchronization performance and larger frequency offset acquisition range even under multi-path channels with low signal to noise ratio. Theoretical analysis and simulation results prove this point.     

基于二阶循环统计量的BPSK参数估计

针对复值二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)信号,推导了其无共轭项和带共轭项的二阶循环累积量表达式,分别研究了时延对其循环频率特性的影响,得出了独立的载频和码片时宽估计算法,即可以利用无共轭项二阶循环累积量时延零切片估计载频,可以利用带共轭项二阶循环累积量时延非零切片估计码片时宽,并推导了最优时延的选取,进而提出了一种更优良的码片时宽估计算法。仿真实验表明,提出的载频估计算法与循环谱算法比较,虽有2 dB的损耗,但是计算复杂度减小|码片时宽估计算法性能比利用循环谱的估计算法提高5 dB以上。     

空间相干信号的频率和二维到达角估计算法

针对宽频段窄带信号的参数估计,提出了一种空间相干信号频率和二维到达角联合估计的算法——TSS-DOA算法。TSS-DOA算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。该算法能精确地估计信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。