基于自适应网格的跳频信号参数估计

分析了现有跳频信号稀疏重构算法的基不匹配问题,导致离散字典的稀疏表示能力变差,严重影响稀疏重构算法的性能。针对这种情形,提出了基于自适应网格的变分贝叶斯稀疏重构算法。该方法通过对字典不断地加权聚类和缩放处理,实现字典的自我更新,使得参数网格更加精细化。仿真结果表明,该方法具有良好的抗噪性能和交叉项抑制能力,同时缓解了稀疏重构算法的基不匹配情形,时频聚焦性进一步提高,能够在较低信噪比条件下,获取较高时频分辨率的时频矩阵,可以更精确地完成后续跳时刻检测、跳周期及跳频率等参数估计。     

基于空时频分析的多分量跳频信号DOA估计

提出了一种基于空时频分析的多跳频信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法。该方法能够在欠定条件下(传感器数目小于信号数目)实现多个信号的测向。首先将信号的短时傅里叶变换(short time Fourier transform, STFT)与平滑伪魏格纳-威利分布(smoothed pseudo Wigner-Ville distribution, SPWVD)组合,利用STFT的无交叉项和SPWVD的时频聚焦性性能,得到了一种切实可行、时频图清晰稳健的分布;然后在时频域提取有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵,最后分别运用线性空时频、二次空时频和root-MUSIC共三种方法估计每hop信号的DOA。仿真结果验证了方法的有效性。     

α稳定分布噪声中基于最优核时频分析的跳频信号参数估计

针对传统非线性时频分析方法在跳频(frequency hopping, FH)信号参数估计时,会出现严重的交叉项和参数估计精度降低等问题,引入径向高斯核(radially Gaussian kernel,RGK)时频分析方法,该方法根据FH信号的不同自适应选择最优核函数,从而有效抑制交叉项。RGK时频分析方法可在高斯噪声环境下估计FH信号的参数,但在脉冲性较强的α稳定分布噪声中,该方法性能退化甚至失效。对此,结合最大似然估计理论,提出了一种α稳定分布噪声环境下的加权最大似然广义柯西(weighted maximum likelihood generalized Cauchy,WMGC)滤波的新方法。采用基于WMGC滤波器的RGK时频分析方法(WMGC RGK方法,即WR方法),对该噪声中的跳频信号进行参数估计。仿真结果表明,与基于分数低阶及Myriad的时频分析方法相比,WR方法在α稳定分布噪声中具有良好的鲁棒性和优良的跳频信号参数估计性能。     

非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法

针对参数稀疏恢复空时自适应处理中的动目标参数估计存在字典失配的问题,提出一种非凸松弛原子范数空时动目标参数估计算法。该方法利用目标回波在角度-多普勒域的稀疏特性,根据连续压缩感知和低秩矩阵恢复理论实现了运动目标方位角和速度的高精度、超分辨率估计,避免了稀疏恢复中的字典失配问题,有效提高了动目标参数估计性能。仿真实验结果表明,相较于已有基于字典网格的稀疏恢复参数估计方法和原子范数估计方法,所提算法具有更高的参数估计精度和对空间紧邻目标的分辨能力。     

跳频信号的跳速估计

针对电子对抗的实际应用,提出了一种精确估计跳频信号跳速的方法。利用短时傅里叶变换分析跳频信号,得到其时频表示,再利用小波变换提取该时频表示的边沿信息,进而利用谱分析实现了跳速的精确估计。该算法完全避免了频谱交叉项的影响,理论分析证明了其可行性。仿真试验表明,在不要求高采样率的情况下,信噪比大于-5.5 dB时该算法是有效的。     

基于ITD的跳频信号跳速估计算法

非合作情况下,跳频信号参数准确快速的估计对于获取对方通信参数、产生跟踪式干扰等具有重要意义。提出了一种基于固有时间尺度分解的跳频信号跳速的快速估计算法,该算法迭代地分解跳频信号成一系列固有旋转分量,并求出由各层旋转分量信号包络瞬时幅度的最大值所构成的一个分析序列,对该序列进行傅里叶变换即可估计出跳频信号的跳速。该算法具有运算复杂度低、不受时频不确定性原理影响、时频定位精度高的优点。仿真结果显示,该算法能够有效地估计出跳频信号的跳速。     

基于RSPWVD高速跳频信号跳周期估计算法

针对跳频通信进行有效干扰的关键在于对跳频信号参数进行精确的估计,提出了一种基于重分配平滑伪魏格纳维尔分布(reassigned smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,RSPWVD)的高速跳频信号跳周期估计算法。该算法利用了RSPWVD良好的时频聚集性和抑制交叉项的能力,能够有效地估计出跳频信号的跳周期参数(hop duration)。仿真实验结果表明了该算法的准确性与有效性。     

基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法

提出了一种基于重构信号和1范数的动目标参数估计方法。该方法利用重构信号与杂波抑制后数据的1范数构造代价函数完成对动目标的参数估计,能够在雷达发射脉冲数有限的情况下获得准确的参数估计结果。给出了其对应Cramer-Rao界的详细推导过程;通过将仿真结果与Cramer-Rao界的比较,证明了该方法的有效性。     

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。     

多LFM信号自适应时频表示方法

提出了一种多线性调频信号自适应时频表示方法及其快速算法:首先采用分数阶傅里叶变换的快速算法计算出模糊函数,再通过Radon-Ambiguity变换设计出信号的最优核函数,以滤除噪声和多线性调频信号在模糊域中的互项,最后通过二维傅里叶变换得到信号的时频表示。在多分量线性调频信号情况下借助"clean"的思想来抑制强分量对弱分量的干扰。仿真表明该方法在低信噪比环境下也十分有效,且运算复杂度小。     

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。     

基于子带信号的MPSK载频估计算法

均匀子带技术是宽带信道化中经常采用的数据处理方法。针对均匀子带信道化易造成信号频谱割裂的问题,建立了M进制移相键控(M phase-shift-keying,MPSK)信号子带信道化输出的数学模型。将目标信号的频谱损失转化为码元成型函数的变化,证明子带信号保留了原信号码元成型函数所带来的循环平稳特性,提出了一种新的基于子带信号M次方谱的载频估计算法。该方法无需合并子带就可进行目标信号的参数估计,提高了宽带处理的效率。仿真分析了算法在不同带宽覆盖比和不同信噪比下的估计性能。理论分析和仿真结果证明了算法的有效性和可靠性。     

基于时频分布的跳频信号盲分离方法

根据跳频信号的非平稳特性,提出一种基于时频分布的跳频信号盲分离方法。该方法利用不同源信号时频特征的差异,通过对混合信号的一组时频分布矩阵联合近似对角化来实现信号的盲分离。理论分析和仿真结果表明,这种方法在未知任何先验参数的情况下,能够有效分离多个跳频网台,而且具有较强的噪声抑制能力。     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

基于旋转干涉仪的多目标参数估计

针对传统电子侦察卫星的单星测向定位和旋转干涉仪测向方法在处理能力和精度上的限制,提出了一种旋转基线的多目标二维角度估计方法。该方法将多通道长基线旋转干涉仪模型与阵列信号的处理方式相结合,根据角度模糊的变化规律,通过霍夫变换提取目标的二维角度信息。在所提方法的基础上重点分析了模糊角度位置随旋转干涉仪角度变化的关系,并建立了目标角度模糊分布模型。仿真结果表明,所提算法可以有效地从角度模糊中提取准确的角度信息;相比于传统的旋转干涉仪测向方法,该方法可实现多目标的二维角度估计并且降低了对信噪比的要求。     

基于频率方差加权的时延差估计方法

针对目标辐射信号未知时的时延差估计问题,提出一种基于频率方差加权的时延差估计方法。所提方法利用非真值时延差对应频率单元随机、真值时延差对应频率单元稳定的特点,对所有时延差进行频率方差加权统计,突出目标辐射信号频率单元的时延差估计结果。理论分析和仿真结果表明,相比常规互相关法,所提方法具有较好的鲁棒性,为弱信号时延差估计提供了一个参考思路。