基于方位弯折的高分辨距离像雷达目标识别

针对高分辨雷达距离像的方位敏感性问题,将应用于语音处理的动态时间弯折技术引入高分辨距离像雷达目标识别领域,提出了一种动态方位弯折技术,该技术通过将测试数据与模板特征序列进行非线性伸缩(弯折),获得测试帧与模板之间最小匹配距离对应的最佳匹配路径,实现对测试数据的目标识别。对ISAR实测飞机数据的分类实验及与模板匹配法和RBF识别方法的比较,获得了良好的识别结果,表明了该方法的可行性和有效性。     

高分辨距离像辅助的机动目标跟踪算法

宽带相控阵雷达可以获得高分辨距离像,利用此特征获取目标的姿态角成为了一种可能,基于此提出了一种新的机动目标跟踪算法,充分利用高分辨距离像特征,实时估计目标姿态角,并将姿态角信息融合到雷达的量测方程,本文结合先进的非线性滤波算法,提出了利用姿态角的交互多模型不敏卡尔曼滤波算法。通过计算机仿真表明,利用目标姿态角的机动目标跟踪算法相比传统算法目标跟踪精度(位置精度和速度精度)得到很大提高。同时姿态角误差越小,目标跟踪性能越好。     

基于卷积神经网络的海面目标全极化高分辨距离像识别技术

针对雷达目标全极化高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)提取可分性特征时, 利用全部距离单元作为度量尺度无法保留各距离单元具体特征的问题, 在综合利用4个极化通道的舰船目标HRRP信息时选择单个距离单元作为度量尺度。在此基础上, 提出基于Pauli分解, H、α、A、α₁分解和结构相似性参数的特征提取方法对目标极化散射矩阵进行特征提取, 并将提取得到的特征与基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的舰船目标HRRP识别方法结合, 利用改进残差结构CNN从极化特征中进一步提取深层可分性特征进行目标识别。实验结果表明, 所提方法能够保留目标全极化HRRP更多特征, 提高目标识别的准确率。     

SIAR体制下单基地MIMO雷达距离高分辨研究

常规脉冲压缩处理只针对单根天线单一载频单次回波,对于MIMO雷达,由于发射采用多载频信号,回波信号通道分离后若能进行带宽合成,则相应距离分辨率会比单根天线提高数倍,有利于后续检测与跟踪。针对MIMO雷达设计中调频带宽和载频差的不同选取,分别采用时频域频谱拼接及频谱外推与Root MUSIC算法相结合的方法,得到目标高分辨距离像。仿真结果验证了该方法的正确性。     

双基地雷达系统中的高分辨距离像

采取宽带发射信号,双基地雷达系统获取的目标一维高分辨距离像与单基地雷达下的距离像存在很大差别。首先从回波信号的相位出发,建立了双基地雷达回波信号模型。分析了双基地雷达系统中距离像的特点,并给出了对运动目标双基地距离像的补偿因子。分析了对多散射中心目标的双基地距离像与单基地距离像之间的关系,最后对双基地距离像进行了仿真。所提出的结论为多基地雷达系统利用多站同时获取的双基地距离像构造目标散射点三维结构图奠定了基础。     

基于复数卷积-残差网络的雷达杂波幅度统计模型分类

雷达杂波幅度统计模型分类是进行杂波背景下检测目标的重要步骤。雷达杂波原始数据通常是复数数据, 但现有杂波幅度统计模型分类研究都是在实数数据上完成的。复数数据同时包含幅度和相位信息, 更丰富的信息量有助于雷达杂波幅度统计模型分类。为此, 引入复数神经网络, 利用仿真杂波高分辨距离像(high resolution range profile, HRRP)复数数据, 对雷达杂波幅度统计模型分类问题进行研究, 完成了以下工作: 一是为构建复数最大池化层, 定义并改进了复数最大池化算法, 通过复数卷积神经网络(complex-valued convolutional neural networks, CV-CNN) 对杂波幅度统计模型的分类实验, 对比了两种复数最大池化算法和复数平均池化算法的分类效果, 实验结果表明复数最大池化算法的分类效果更好, 分类准确率为97.29%;二是为进一步提高分类准确率, 构建了复数卷积-残差网络(complex-valued convolution-ResNet, CV-CRN), 通过实验对比分析了CV-CRN的性能, 实验结果表明, CV-CRN的分类性能优于CV-CNN, 分类准确率达到98.84%, 并具有较好的鲁棒性。     

非数据辅助的OFDM系统联合同步算法设计

研究了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中非数据辅助的同步问题,通过对OFDM时域信号延时相关函数进行分析,设计了一种非数据辅助且具有较低复杂度的联合采样频率、载波频率及符号定时同步算法。算法根据延时相关函数以OFDM符号率为周期的周期特性,首先从延时相关函数的模中提取OFDM符号的周期标记,通过对收端和发端在相同时间内的采样点数之比进行采样频率偏差(sampling frequency offset, SFO)估计;然后通过对延时相关函数的模进行分段平均,从中提取去除循环前缀(cyclicprefix,CP)的开始时刻,从而进行符号定时同步和载波频率偏差(carrier frequency offset, CFO)估计。仿真结果表明,算法性能受累积时间长度和CP长度影响较大,而受OFDM基带调制方式影响较小;与其他同类文献相比,本文的联合同步算法具有较低复杂度和较好的性能。     

突发OFDM系统的精确定时估计及性能仿真

首先从理论上分析了载波频偏对基于互相关的精确定时估计算法性能的影响,然后提出一种对频偏不敏感且与训练符号结构无关的精确定时算法,并利用仿真分析了不同信道条件下定时测度函数在精确定时位置的均值、方差分布特性。将该算法应用于IEEE 802.16d系统中进行仿真,结果表明该算法能够克服载波频偏影响,且定时精度高。     

Blind CFO estimation algorithm for OFDM systems by using generalized precoding and trilinear model

This paper discusses the blind carrier frequency offset (CFO) estimation for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems by utilizing trilinear decomposition and generalized precoding. Firstly, the generalized precoding is employed to obtain multiple covariance matrices which are requisite for the trilinear model, and then a novel CFO estimation algorithm is proposed for the OFDM system. Compared with both the joint diagonalizer and estimation of signal parameters via rotational invariant technique (ESPRIT), the proposed algorithm enjoys a better CFO estimation performance. Furthermore, the proposed algorithm can work well without virtual carriers. Simulation results illustrate the performance of this algorithm.     

Joint frequency offset tracking and PAPR reduction algorithm in OFDM systems

This paper presents an algorithm that aims to reduce the peak-to-average power ratio (PAPR) of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems while maintaining frequency tracking. The algorithm achieves PAPR reduction by applying the complex conjugates of the data symbol obtained from the frequency domain to cancel the phase of the data symbol. A likelihood estimator is used to obtain the sub-carrier phase error due to the residual carrier frequency offset (RCFO) using the same complex conjugates as a pilot signal. Furthermore, a joint time and frequency domain multicarrier phase locked loop (MPLL) is developed to compensate additional frequency offset. Simulation results show that this algorithm is capable of reducing PAPR without impacting the frequency tracking performance.     

基于内插结合MMSE均衡消除OFDM系统相位噪声的算法

针对正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统对相位噪声的敏感特性,提出一种基于内插结合最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)均衡消除OFDM系统相位噪声的算法,通过在发射端的IFFT之前,对符号进行零子载波的内插,可有效地降低OFDM系统相位噪声造成的子载波间干扰（inter carrier interference, ICI）,提高信干比。通过MMSE均衡方式,可消除OFDM系统相位噪声造成的公共相位误差（common phase error, CPE）。仿真结果表明,本算法可以消除CPE引起的整个信号星座的旋转,同时大大降低ICI引起的信号星座点的云状发散,OFDM系统的相位噪声在高斯信道和多径信道下都能够得到有效抑制,且复杂度低、实现简单,具备良好的实用价值。     

OQAM/OFDM系统中改进的重叠选择性映射方法

重叠选择性映射(overlapped selected mapping, OSLM)是用于降低基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(offset quadrature modulation/orthogonal frequency division multiplexing, OQAM/OFDM)峰均比(peak-to-average ratio,PAPR)的技术。在对传统OSLM方法进行分析的基础上,为了进一步降低系统的PAPR,针对其在传输过程中需要耗费额外频谱来传递边带信息的问题,提出了改进的OSLM方法。该方法通过改变特定位置相位旋转因子的模值,从而在接收端确定边带信息,节省了OQAM/OFDM系统中的频谱资源,进而降低了系统的PAPR。仿真结果表明,在相同信道且子载波数量较多的条件下,该方法能够进一步降低系统的PAPR,同时又不会导致误比特率明显提升。     

多载波OFDM信号识别方法

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)技术发展迅速, 应用十分广泛, 用作UAV测控数传的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 给民用无线频谱管理、军用非合作通信技术带来不小的挑战。基于此, 提出了一种基于包络相关谱的OFDM信号检测识别算法。主要利用OFDM信号的时域相关性, 通过计算信号的复包络相关谱, 并检测判断其相关谱的离散周期性, 实现了在非合作通信中OFDM信号的识别。相比基于高阶累积量的检测识别算法, 所提算法具有更好的信噪比适应能力, 而且不需要设定判别的经验阈值, 同时还能估计出子信道的带宽。仿真实验结果验证了所提方法的有效性。     

Simutaneous radar imaging and velocity measuring with step frequency waveforms

The principle and method of both radar target imaging and velocity measurement simultaneously based on step frequency waveforms is presented. Velocity compensation is necessary in order to obtain the good High resolution range profile since this waveform is greatly sensitive to the Doppler shift. The velocity measurement performance of the four styles is analyzed with two pulse trains consisted of positive and negative step frequency waveforms. The velocity of targets can be estimated first coarsely by using the pulse trains with positive-positive step frequency combination, and then fine by positive-negative combination. Simulation results indicate that the method can accomplish the accurate estimation of the velocity with efficient computation and good anti-noise performance and obtain the good HRRP simultaneously.     

高分辨雷达去斜处理一维距离像速度补偿技术

针对常用高分辨雷达去斜处理方法受到目标速度影响的问题,分析了目标运动对高分辨雷达去斜处理一维距离像的影响。利用包络随散射点分布和分布散度用熵度量的特点,基于最小熵原理提出了对分法搜索目标速度,并介绍了该方法的计算流程及利用其进行速度补偿的实现过程。仿真结果表明,该方法具有很好的速度补偿效果,节省计算量。     

频率步进雷达距离像互相关测速补偿算法

测速补偿是宽带雷达信号处理的关键.目前宽带雷达系统一般采用窄带信号测速、宽带信号成像,导致工作效率降低、体系复杂.深入研究了一维距离像互相关测速法,提出了实包络互相关和复包络互相关两种处理方法,并详细分析了二者的区剐,给出了理论测速性能.理论分析和仿真表明,采用距离像复包络互相关处理,即使距离像存在严重波形发散,无需先进行粗测速补偿,仍能精确测速且具有良好的抗噪性能,使得宽带频率步进雷达实时自测速补偿成为可能.     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

基于ZoomFFT的水声OFDM信号解调算法

为解决快速傅里叶变换(FFT)栅栏效应对水声正交频分复用(OFDM)通信系统解调性能的限制问题,提出基于选带傅里叶变换(ZoomFFT)的水声OFDM通信解调算法.将接收信号经过移频、降采样等处理得到其细化谱,提高频谱分辨力,削弱栅栏效应;同时对信道响应进行细化处理,基于最小均方误差(MMSE)原理构造信道均衡算法,消...     

用于有虚载波OFDM系统的信道估计算法

提出了一种适用于有虚载波的正交频分复用系统的改进信道估计算法。由于传统的信道估计器无法估计虚载波处的信道传输函数,从而逆离散傅里叶变换导致信道能量泄漏,使得时域滤波方法不能直接应用。为了解决这个问题,利用信道冲激响应的有限性,推导了以最小二乘法(least square, LS)来估计虚载波处的信道传输函数。进一步观察信号子空间和噪声子空间中噪声的相关性,使用最大后验概率准则估计出信号子空间的噪声并消除其带来的估计误差。该算法不仅可在训练模式下应用,也可推广应用于基于判决反馈的跟踪模式。仿真结果表明,改进算法无误符号率平台效应,且其误符号率较传统LS算法有2 dB的信噪比增益。     

Resource allocation with minimum transmit power in multicast OFDM systems

To minimize the total transmit power for multicast service in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) downlink system, resource allocation algorithms that adaptively allocate subcarriers and bits are proposed. The proposed algorithms select users with good channel conditions for each subcarrier to reduce the transmit power, while guaranteeing each user’s instantaneous minimum rate requirement. The resource allocation problem is first formulated as an integer programming (IP) problem, and then, a full search algorithm that achieves an optimal solution is presented. To reduce the computation load, a suboptimal algorithm is proposed. This suboptimal algorithm decouples the joint resource allocation problem by separating subcarrier and bit allocation. Greedy-like algorithms are employed in both procedures. Simulation results illustrate that the proposed algorithms can significantly reduce the transmit power compared with the conventional multicast approach and the performance of the suboptimal algorithm is close to the optimum.