OTST-ESPRIT算法及其性能分析

讨论了无线网络中多径信号角度和时延的联合估计算法,给出了OTST ESPRIT算法·该算法通过使用基于一步特征值分解的OT ESPRIT和OS ESPRIT算法估计多径信号的传播时延和波达方向,有效避免了多次特征值分解,从而降低了TST ESPRIT算法的复杂性·其次给出了多径信号模型联合角度和时延估计的罗克拉美下限,分析了OTST ESPRIT算法的计算复杂性·最后在仿真的基础上对OTST ESPRIT算法的性能进行了讨论·     

基于联合角度—时延估计的多径信号抑制方法

为减小卫星导航信号受到多径干扰的影响,提出基于联合角度—时延估计的抑制多径干扰方法.该方法采用检测和比较多路信号相对时延的方法来区分直达和多径信号,设定最小时延对应的入射角为期望波达方向,并通过波束形成来抑制多径信号,从而达到减小多径误差的目的.仿真结果显示,该方法在直达信号较强和较弱的环境下能有效抑制多径影响.     

CDMA移动用户多径时延的盲估计

提出了一种将MUSIC算法推广应用于CDMA移动台进行多径时延估计的新方法。该方法结合用户的特征序列,不需要导频信号,直接对接收的用户信号进行时延估计,为处于小区边界的用户同时利用几个基站发射的信号实现多径分集、改善性能创造了条件。     

自适应遗传算法抑制复杂短时延Galileo BOC(1,1)多径

针对传统GPS多径抑制算法无法在复杂短时延多径情况下准确估计出Galileo BOC(1,1)多径信号,提出一种隐含多径数量参数的多径模型,并构造自适应遗传算法对实际多径信号进行估计.当实际多径参数变化不大时,引用上次估计的多径参数,直到多径模型发生较大变化时,再启动遗传算法进行多径估计.城市峡谷中多径信号频繁消失和出现,而文算法中隐含对消失多径信号的估计,当消失的多径信号再次出现时,可以快速获得多径估计模型.本算法对于BOC(1,1)多径信号估计更加准确,有效地减小复杂短时延多径环境下每个通道的伪距测量误差,从而提高了Galileo接收机的定位精度,并且在一定程度上减小了计算量.     

DS-UWB定位系统传输时延估计

用改进后的多重信号分类(MUSIC)方法估计直接序列扩频一超宽带(DS-UWB)系统的时延．将脉冲处理增益引入UWB系统,并把每个用户的其他多径信号归入噪声子空间处理,以利于对主径信号进行准确的时延估计,同时也改善了MUSIC方法中对用户数的限制．在UWB室内路径损耗模型下,比较了相关接收机(Correlator)和多重信号分类(MUSIC)2种方法的多用户、主径信号的时延估计结果。     

GSM上行信号的截取与传输时延的估计

为了实现GSM上行信号的无线侦听，根据GSM上信号的特点，提出了利用帧相关解调对GSM空中上行信号截取并同时确定上行信号传输时延的方案。采用SystemView软件对该方案进行了仿真，结果表明：对于理想信道，该方案可以准确地估计出上行信号的传输时延；对于非理想信道，当信道为两径且两径时延差小于0．1T时，采用该方案估计上行信号传输时延基本准确；若两时延差较大，采用该方案有误差。还提出了多点侦听测量上行信号传输时延以确定被侦听者方位的方案。     

DS-CDMA系统多普勒、时延及信道的联合估计方法

针对多用户长码、带限DS-CDMA上行链路系统中存在的大多普勒频偏、多径时延及多径信道复增益等参数的联合估计问题,推导出基于根升余弦成型的多普勒、时延、多径衰落信道共同作用下的长码、带限多用户DS-CDMA上行链路接收信号模型,将信号表示为仅由导频及多普勒决定的可逆矩阵以及由时延和信道复增益决定的带限多普勒加权复合信道响应.提出一种基于此模型的非结构化间接估计算法即导频辅助下波形匹配-最小二乘并多级网格搜索算法,估计多普勒频偏及复合信道响应,并通过复合信道响应及基于波形匹配的贪婪算法估计时延和信道复增益.对本文算法进行蒙特卡洛仿真,仿真结果表明,在大多普勒条件下,本文算法可对时延、多普勒、信道复增益有良好的估计性能.      

一种联合角度时延估计新方法

为了实现DOA和时延的联合估计,提出了一个无线通信中高分辨率的联合角度和时延估计方法,该方法不需要对参数进行搜索,利用空时矩阵的特征向量和特征值分别估计DOA和时延,通过特征值和特征向量的对应关系,估计的参数可以自动实现配对,只要各路径信号的DOA和时延不同时接近此方法都可以适用,与JADE-MUSIC,JADE-ESPRIT和SI-JADE算法相比,该算法具有较好的鲁棒性和较小的估计误差。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于ESPRIT法的UWB系统同步与信道联合估计

提出基于ESPRIT算法的超宽带系统同步-信道联合估计算法.首先对接收信号进行傅立叶变换,由傅立叶变换结果计算自相关函数,基于自相关函数的信号子空间构造矩阵束,把同步、多径时延估计转化成矩阵束的特征值求解问题.求解出时延后再进一步求解信道参数.     

基于空子载波的信噪比估计算法

为了解决传统信噪比估计算法在多径信道下性能显著降低且复杂度较高的问题,提出一种基于空子载波的高性能信噪比估计算法.该算法联合数据辅助和非数据辅助的方法,利用空子载波进行噪声能量的估计,通过接收信号估计噪声与发送信号的能量之和.该算法不但能够在高斯信道下取得较好性能,而且可以提高系统在多径信道下的性能,对多普勒频移和信道时延扩展均不敏感.实验结果表明:与4种传统算法相比,该算法在多径信道下性能提升93.3%,并且具有较低的复杂度.     

基于四阶累积量的近场源时-空域三维参数估计法

研究了近场源的频率-方向角-距离的三维参数估计问题,并针对已有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用四阶累积量和信号的空域和时域信息估计信源的频率-方向角-距离参数的方法.该方法扩展了阵列的孔径,提高了算法的估计性能.仿真实验证明,当信噪比为0时,该算法仍然能够正确估计信源的参数.     

基于定时-相位联合估计的CPM并行同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号非数据辅助算法同步精度差问题,提出了一种基于定时-相位联合估计的低复杂度并行同步算法.采用非数据辅助方法从离散域分解CPM信号,推导新的相位偏移误差估计公式,根据定时-相位联合似然函数,利用误差估计方法相似形式,设计了一种适用于CPM信号的并行同步方案.该方法在低信噪比条件时对似然函数进行近似,从而减少同步参数对同步性能影响,通过引入双同步精度源,迭代求取相偏估计最优解,提高非数据辅助算法同步增益.仿真结果表明,并行同步算法与直接联合算法相比,以较低系统复杂度代价获得同步性能提升,在低信噪比环境下,性能逼近修正克拉美罗限.     

5G广播系统物理广播信道的信道估计

在研究5G广播标准协议的基础上,提出了基于离散傅里叶变换（DFT）降噪的主/辅同步信号（PSS/SSS）及小区参考信号（CRS）联合信道估计方法,可以在低信噪比、大频偏和高信道动态变化的场景下,准确地估计出物理广播信道（PBCH）的信道状态信息.仿真结果表明：所提出的信道估计方法的性能优于传统方法,有效地提升了5G广播系统中PBCH的信道估计能力.     

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

一种基于超分辨的二维信号参量估计方法

研究了阵列信号的二维谱估计问题,将MUSIC算法用于均匀线性阵列的二维谱估计中,实现目标信号的频率和入射角联合估计。针对相关信号条件下传统的二维MUSIC算法失效的问题,将MMUSIC算法推广到二维信号处理,通过接收数据进行虚拟平滑,实现对相关信号的频率和角度联合估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于分数阶傅里叶变换的时延和频率偏移联合估计方法

针对传统相关运算对时延和频移进行联合估计计算复杂度高的缺陷,提出一种基于分数阶傅里叶变换的时延和频移联合估计方法.该方法利用信号的时延和频偏变换到分数域表现为分数域谱位置的平移特性,通过在不同的分数域利用最小均方误差准则来获得分数域谱位置的偏移量来进行联合估计.该方法不局限于仅适用于Chirp信号,对其它类型的信号同样适用.且与传统相关估计法相比,具有简洁、高效的特点.计算机仿真结果表明,该方法是有效的.     

基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。     

基于SR-UKF的移动机器人主动故障检测和容错控制

提出了一种基于SR-UKF的主动状态建模方法用于移动机器人的在线故障检测和容错跟踪控制.通过对履带式机器人常见滑动故障的运动学分析,建立了带未知滑动故障参数的机器人运动学模型,并采用SR-UKF非线性滤波方法来联合估计机器人的位姿和滑动参数,在对机器人进行实时定位的同时实现了对快速变化(或突变)的滑动故障的在线跟踪和检测.在此基础上,将估计得到的自适应参数模型与基于Lyapunov分析的反馈控制律设计方法结合,获得了一致渐近稳定的轨迹跟踪控制结果,实现了针对在线故障自适应模型的容错控制重构.针对典型的阶跃式滑动故障参数变化的轨迹跟踪仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于扩充的Prony方法对信号的谱估计

目的 探讨现代谱估计方法在雷达信号谱估计的应用。方法 采用扩充Ｐｒｏｎｙ方法和ＦＦＴ方法分别对双正弦信号进行仿真计算。结果 理论分析及仿真结果表明扩充Ｐｒｏｎｙ方法具有比ＦＦＴ高的谱估计精度。结论 扩充Ｐｒｏｎｙ方法可应用在雷达信号的多普勒频率和相位的估计中,并由此估计和计算出目标的运动参数和运动轨迹。     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.