基于正交分解的自适应直扩系统窄带干扰抑制

为了提高对不同窄带干扰的抑制效果,提出一种利用Householder正交分解的QRD-LMS的自适应非线性干扰抑制算法.由于利用了正交分解以及阶数递推结构,使得自适应算法计算复杂度低,与传统LMS算法计算量相当.同时算法具有较小的条件数并且可以取较大的步长,使其稳健性以及跟踪性能明显优于LMS.将窄带干扰建模为多频、自回归过程以及数字窄带信号.仿真结果表明,方法在不同信噪比下,其干扰抑制效果要明显好于归一化LMS算法以及RLS算法.     

直扩信号多窄带干扰的自适应抑制系统设计

在军事通信中 ,直扩技术由于其诸多优点而获得了广泛的应用。在直扩通信系统中 ,使用自适应干扰对消技术是对抗各种人为干扰的一种非常有效的手段。讨论了使用判决反馈技术实现直序扩频信号中多窄带干扰的自适应抑制算法 ,论述了算法原理 ,给出了算法参数选取的依据和计算机仿真结果 ,并详细叙述了基于TMS32 0C6 2 0 1的多窄带干扰自适应抑制系统的硬件实现     

具有频谱可控特性的直扩系统规避窄带干扰技术

根据不同的m-W复合序列具有频谱跳变的特点,提出了一种在直扩通信中对窄带干扰进行规避的方法。该方法通过改变m序列、Walsh序列的周期和Walsh函数序列的序数可以使直扩信号具有频谱可控的特性,从而使窄带干扰所在频段的信号能量较少,降低干扰对信号的影响。仿真结果表明,对于单频和窄带干扰,在信噪比一定的情况下,采用规避方式的误码率可比常规直扩方式提高1至2个数量级。     

UWB通信系统中的窄带干扰检测算法研究

针对改进的多带并发UWB通信系统的干扰检测算法和干扰抑制性能进行了分析.鉴于传统多带UWB调制方案的不足,对改进的多带并发UWB通信系统进行了数学分析和描述.在此基础上,提出了一种新的低采样率的共存干扰检测算法——并发子带干扰检测算法,并对该算法进行了数学分析和系统仿真.分析和仿真结果表明,该算法可在信号帧速率的采样量级上,完成对共存窄带干扰的有效检测,并与多带并发UWB系统的干扰抑制处理相结合,可对共存干扰进行有效抑制,明显改善共存UWB系统的误码率性能.     

基于去噪盲分离的多个直扩信号参数估计

噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说明了盲分离算法在估计多个混合直扩信号参数的可行性。然后给出了含噪盲分离的基本模型和一种有效算法移偏快速独立分量分析(fast independent component analysis, FASTICA)。接着引出了一个算法框架--去噪盲分离,证明了经典独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法可以统一到这个框架中。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于稀疏贝叶斯学习的拖曳线列阵空间谱估计

针对常规拖曳线列阵目标方位估计中存在的左右舷模糊问题,提出了联合多个时刻机动拖曳线列阵信号模型的稀疏贝叶斯学习空间谱重构估计方法。首先,建立了机动拖曳线列阵的阵元域信号超完备稀疏表示模型;然后,根据稀疏贝叶斯学习原理将目标的空间角度稀疏特性通过信号双层先验假设进行隐性描述;最后,对目标空间谱的变化过程采用隐马尔可夫模型进行描述,并将空间谱连续慢变的客观规律应用到目标信号超参数的概率密度计算中,构建基于多个时刻阵列信号模型的空间谱稀疏重构模型。计算机仿真研究和海试数据验证结果表明:所提方法在拖曳线列阵机动条件下,能够有效抑制固有的左右舷模糊,同时具有更好的重构精度,从而实现拖曳线列阵空间谱的优效估计。     

基于欠采样的脉冲UWB通信窄带干扰消除技术

针对窄带干扰（ｎａｒｒｏｗｂａｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ,ＮＢＩ）的存在会对脉冲超宽带（ｕｌｔｒａ ｗｉｄｅｂａｎｄ,ＵＷＢ）通信 系统性能带来严重的影响。提出了一种基于欠采样的低复杂度ＮＢＩ检测与消除方案,以消除ＮＢＩ为目标,论证了 欠采样下ＮＢＩ检测与消除的可行性。通过傅里叶分析,指出ＮＢＩ在欠采样信号的快速傅里叶变换域中具有稀疏 性和易辨别的特点,并根据这些特征实现了对ＮＢＩ子空间的估计。依据ＮＢＩ子空间,设计了ＮＢＩ信号的正交投 影矩阵,在时域实现了对ＮＢＩ的消除。仿真结果表明,在可接受的ＵＷＢ 信号功率损失范围内,方案大大提高了 欠采样信号的信号干扰噪声比。     

时间反演UWB通信系统的窄带干扰抑制

超宽带(ultra wide band, UWB)通信系统工作在3.1~10.6 GHz的频谱范围内,与现存的一些通信系统共用频谱资源。为了防止UWB通信系统对其他通信系统造成干扰,美国联邦通信委员会将UWB的室内辐射功率谱密度限制在-41.3 dBm/MHz以下,但UWB通信系统会受到其共存的窄带系统的严重干扰。针对此问题,本文在接收端设计了一种自适应无限脉冲响应陷波器,推导了-3 dB处的自适应带宽,同时结合最速下降算法,找到陷波器的最优带宽,从而抑制UWB中的窄带干扰(narrow band interference, NBI)。最后使用蒙特卡罗仿真验证出自适应陷波器有效抑制了时间反演(time reversal, TR)UWB通信系统中的NBI,提升系统误比特率(bit error rate, BER)。     

基于经典贝叶斯方法的滤波模型参数估计

滤波模型作为一种主要的剩余寿命统计预测模型,其成功地工程应用很大程度上取决于参数的估计。而现代设备的昂贵造价、多次可靠性试验的不现实性导致了样本数据不足,这使得采用传统的参数估计方法不够准确。针对这种情况,首先利用专家对某些参数做出一定判断产生的主观数据对参数进行估计,然后,随着设备的投入运行和不断积累的客观数据,采用贝叶斯方法综合主客观数据进行参数估计。最后,通过案例和仿真算法表明了这种方法的优越性。     

基于稀疏FrFT的窄带雷达目标架次识别方法

架次识别对于窄带雷达编队目标的探测与识别具有重要意义.本文基于最小熵准则提出了稀疏分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)最优变换阶次估计算法,首先将雷达回波数据的FrFT结果的熵值建模为变换阶次的函数,进而将变换阶次估计问题转化为稀疏优化问题,利用稀疏重构算法获得最优变换...     

基于Radon-MDCFT的空间高速机动目标检测与参数估计方法

提出一种基于Radon 修正离散线性调频傅里叶变换(Radon modified discrete chirp Fourier transform,RMDCFT)的空间高速机动目标检测与参数估计的方法。该方法在目标运动参数范围内进行搜索,将目标数据从距离单元〖CD*2〗慢时间域中取出并进行相应匹配变换处理,在补偿回波数据相位并进行相参积累以用于目标检测的基础上同时得到目标速度和加速度的估计结果。〖JP2〗该方法能同时对距离徙动和多普勒走动进行校正,并可在脉冲数有限和低信噪比下有效地检测到空间高速机动目标并获得较好的参数估计结果。仿真结果和对所提方法的输出信噪比表达式的数学推导结果证明了所提方法的有效性。     

Multi-component LFM signal detection and parameter estimation based on Radon-HHT

A new method is proposed to analyze multi-component linear frequency modulated （LFM） signals, which eliminates cross terms in conventional Wigner-Ville distribution （WVD）. The approach is based on Radon transform and Hilbert-Huang transform （HHT）, which is a recently developed method adaptive to non-linear and non-stationary signals. The complicated signal is decomposed into several intrinsic mode functions （IMF） by the empirical mode decomposition （EMD）, which makes the consequent instantaneous frequency meaningful. After the instantaneous frequency and Hilbert spectrum are computed, multi-component LFM signals detection and parameter estimation are obtained using Radon transform on the Hilbert spectrum plane. The simulation results show its feasibility and effectiveness.     

基于联合估计的扩频通信窄带干扰抑制滤波器

直接序列扩频通信(DSSS)中的窄带干扰造成的接收机性能下降可以通过采取抑制措施来改善。扩张状态的近似条件均值滤波器(ASACM)用扩展状态方程对干扰信号建模,该算法可以有效抑制强窄带干扰,但是需要计算雅可比矩阵,且存在数值稳定性问题。提出了一种基于平方根无轨卡尔曼滤波(SRUKF)的联合估计干扰信号和模型参数的方法,并分析了AR型干扰和单音干扰下的性能。仿真结果表明,该方法的相关输出信噪比有较大改善,并且具有较强的鲁棒性。     

基于参数估计的SAR定位方法

INS/SAR组合制导是一种新的制导方法,在SAR图像匹配定位结果的基础上,结合SAR成像特点,提出一种基于多项式参数估计的定位方法,由于融合时域、空域的距离信息,因此这种定位方法具有一定的鲁棒性;同时重点分析了这种定位方法的误差传递关系,并进行了仿真验证,结果表明这种方法是一种有效的定位方法,具有一定的应用价值。     

Research on LPI radar signal detection and parameter estimation technology

Modern radar signals mostly use low probability of in-tercept(LPI)waveforms,which have short pulses in the time do-main,multicomponent properties,frequency hopp...     

基于时变白化滤波器的DSSS系统干扰盲检测

将循环维纳滤波应用于直接序列扩频(direct sequence spread spectrum,DSSS)系统的干扰检测,并提出了一种干扰盲检测器,称之为时变白化滤波检测器.由于DSSS信号和干扰信号具有不同的循环平稳特征,因此可以调整时变白化滤波检测器的滤波器系数,使干扰检测器的输出只包含背景噪声和干扰信号,从而实...     

基于频谱细化的线性调频信号参数估计

针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。     

一种双通道SAR动目标检测和参数估计方法

提出了一种基于空时自适应处理(STAP)杂波抑制和修正的离散Chirp-Fourier变换(MDCFT)参数估计的双天线合成孔径雷达(SAR)运动目标检测和成像方法.将MDCFT变换应用于经过STAP杂波抑制后的信号,在MDCFT幅值平面内同时完成对运动目标的检测和多普勒参数的估计.分析了STAP方法对SAR回波的滤波效果,建立了适合SAR系统的MDCFT模型.在分数阶傅里叶域进行滤波以消除杂波对相位的影响,进而利用通道间的相位差和多普勒中心频率对运动目标准确定位并估计径向速度.通过大量的仿真实验验证了该方法的正确性.     

长周期DSSS/BPSK 卫星信号载频和功率估计方法

针对长周期扩频卫星信号信噪比低、多普勒影响明显、码周期长等特点,提出了一种长周期直接序列扩频卫星信号载频检测和功率估计方法;分析了所提方法中多普勒频率线性近似对载频估计的影响,并进行了仿真验证。以全球卫星导航系统（Global Positioning System,GPS）星座参数为例,对所提方法进行了仿真,并分析了积分时长对本地频率搜索步长的影响。结果表明,所提方法能够有效抑制多普勒频率的影响,检测下限达到-12 dB。