双基地MIMO雷达二维DOD和二维DOA联合估计

提出一种双基地MIMO雷达L型阵列下多维角度联合估计的新算法. 该算法利用匹配滤波器输出信号特点构造不同的代价函数,采用迭代最小二乘算法估计收发阵列流形矩阵,根据L 型阵列结构的特点和最小二乘法,从估计出的矩阵中计算目标的二维DOD(direction of departure)和二维DOA(direction of arrival). 该方法无需谱峰搜索,可实现参数的同时估计与配对. 与ESPRIT 算法相比,具有更高的估计精度,并接近于克拉美-罗下限,且在小快拍数下也能较好地工作. 仿真结果验证了该算法的有效性.     

面阵中降维Capon的二维DOA估计

提出了面阵中基于降维Capon的二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法.先求得接受信号的协方差矩阵,再对其变换式进行谱峰搜索估计出一个参数,进而通过最小二乘估计出第2个参数.采用一维全局搜索实现二维DOA的联合估计,可避免二维Capon算法由二维谱峰搜索带来的巨大计算量,从而大大降低了计算复杂度,且角度估计性能非常接近于二维Capon算法.该算法既可以实现二维角度的自动配对,又可以精确地估计出相同方位角(或仰角)的信源,其优越性均可在文中得到验证.     

OFDM中利用酉变换和结构最小二乘的角度和时延联合估计

在正交频分复用系统中,低信噪比条件下基于子空间分解的角度和时延联合估计算法的估计精度受限,为此提出一种利用酉变换和结构最小二乘的联合估计算法.利用酉变换将接收数据转换至实数域,然后用二维结构最小二乘建立目标优化函数,计算含有角度和时延信息的两个实对角矩阵.将这两个实矩阵构成一个复矩阵后对该复矩阵进行特征值分解,通过特征值实部和虚部的对应关系实现角度和时延的配对.该算法的目标函数合理地考虑了误差项之间的耦合关系,更加精确地修正了存在误差的信号子空间矩阵,因此估计结果更接近最优解.实验结果表明,该算法的估计精度和估计成功率比传统子空间算法高.     

特殊阵列的二维到达角方向估计

在特殊均匀线阵的基础上,提出一种二维DOA估计新方法,利用参考阵列的旋转不变性构造整个虚拟阵列的旋转不变性,采用横向和纵向双重扩展提高了阵列的扩展性能,并实现四阶累积量矩阵的无冗余数据处理. 新方法只需计算两个四阶累积量矩阵就可获得信号子空间的估计,进而利用二维ESPRIT方法求得最终的解. 理论分析和仿真实验表明,该算法计算量低,阵列扩展能力强,估计精度高,具有一定的实用性.     

基于灰色(1,1)模型的近场源高阶特征估计

近场源的高阶特征参数估计是阵列信号处理的重要内容.通过对近场源高阶特征参量估计可以实现对波达方向(DOA)的频率估计、时延估计、运动目标的多普勒估计.传统的近场源特征估计算法采用单频特征估计方法,无法实现对信号各个参量的联合估计.该文提出一种基于灰色(1,1)模型的近场源高阶特征估计算法.构建近场源的参量估计数学模型,通过空间谱估计方法,实现对空间信息的获取,利用信号子空间和噪声子空间的正交性,通过改变灰色(1,1)数学模型来减少对高阶特征参量不平衡敏感性,实现高阶参量联合特征估计.仿真结果表明,采用该算法进行近场源的高阶特征参量估计,能较精确的估计出两个信源的方位角、距离和频率三维参数,在雷达、声纳、通信等信号与信息处理中展示了较好的应用价值.     

基于2D-MUSIC算法的DOA估计

利用经典的2D-MUSIC算法对二维阵列的DOA估计进行了研究,在平面阵列数学模型以及2D-MUSIC算法的DOA估计模型基础上,以均匀平面阵列为例,对3种不同参数的DOA估计进行了计算机仿真,分析了仿真结果.得出了在不同参数变化趋势下DOA估计的相应变化情况。     

基于奇异设计矩阵的岭估计及其性质

基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论线性模型系数参数岭估计的优良性。对于可估函数在均方误差意义下,得到岭估计优于最小二乘估计的性质。而且在二次损失函数下岭估计具有可容许性。     

基于奇异设计矩阵的广义岭估计及其性质

基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论了线性模型系数参数广义岭估计的优良性.对于可估函数在均方误差意义下,得到了广义岭估计优于最小二乘估计的性质.而且在二次损失函数下广义岭估计具有可容许性.     

应用矩阵分解的阵列信号参数辨识

从矩阵分解的角度研究了均匀线阵信号参数的可辨识性问题. 在范得蒙结构约束条件下实现接收信号矩阵的唯一分解. 运用交换引理和范德蒙矩阵的结构性质,给出了均匀线阵信号参数的可辨识条件,并将参数的可辨识条件扩展到相关信源情况和多径传输情况. 从矩阵分解的角度得到的阵列信号参数的辨识条件给出了阵列信号参数估计算法有效的必要条件,阵列信号参数仅与接收天线的阵列流形和信号的结构有关,与具体的参数估计算法无关.     

变系数EV模型系数参数的一步核估计

利用核函数法和广义最小二乘法给出了一般变系数EV模型系数参数的估计,得到了估计的强相合性.模拟计算表明估计的效果优良.     

MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中线性预编码信道估计算法需要多次计算模糊度矩阵的问题,提出一种改进的盲信道估计算法.该算法首先对各天线上所接收信号的互相关矩阵进行处理,使信道估计矩阵的模糊度矩阵统一,再利用统一的模糊度矩阵通过迭代方法实现系统的信道估计.仿真结果表明,改进算法的估计精度在低信噪比时仅有较小损失,而在高信噪比时与现有的线性预编码算法接近,且具有较好的收敛性.与现有的线性预编码信道估计算法相比,改进算法显著降低了计算复杂度.     

用Matlab构造奇数阶幻方矩阵

幻方矩阵因其诸多神奇性质而受到广泛关注.介绍一种利用矩阵加法构造奇数阶幻方的方法,并用Matlab程序将其实现.在此程序基础上,给出一种改进算法,可以生成同阶新的奇数阶幻方矩阵.     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

复方阵秩的下界

本文利用Schur定理给出复方阵秩的下界的一个估计式,由此得到复方阵非奇异的两个充分条件.     

时频域子带线性调频干扰抑制算法

通过对线性调频（LFM）信号子带分解的分析,提出了一种基于子带信号处理的时频单元剔除（SSP TFCD）LFM干扰抑制算法.这种算法充分利用了子带分解的时频定位特性,在干扰基本消除的同时保证了信号的失真度较小,因此它可以为系统带来较大的性能增益.仿真结果进一步证实本算法的性能优于基于子带分解的子带剔除算法(SSP SD).     

基于窄带干扰缓和技术的到达时间估计

针对传统能量检测算法在强窄带干扰存在时到达时间（time of arrive,TOA）估计精度不高的问题，采用了一种结合平方律器件和带通滤波器的平方滤波技术来缓和窄带干扰对TOA估计的影响，并分别在IEEE 802.15.4a CM3视距信道和CM4非视距信道下与TOA估计方法相结合得到系统的估计结果.理论分析和仿真结果表明，存在窄带干扰时，采用了平方滤波技术的能量检测方法比传统的能量检测方法具有更高的TOA估计精度.在视距环境中应用平方滤波技术后，TOA估计精度可从2.8 ns提升至0.5 ns，而非视距环境中可从6 ns提升至1 ns.     

一种新的波达角估算方法

提出一种新的基于训练序列波达估计算法．新算法基于如下假设：各个信号源的训练序列互相正交;并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号．论文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的估计公式．结合无空间模糊性的T形阵列,新算法能够快速、精确地估计波达方向．     

计算激电非线性频率特性的新方法

给出了一种计算激电非线性频率特性的新方法，它是建立在应用“谐波平衡”和“最小二乘方”方法的基础上，能获得过电位的广义Ｆｏｕｒｉｅｒ系数，进而获得高频及各种组合频率的幅频特性，相频特性。