伪波束域四阶累积量切片高分辨方位估计法

在低信噪比或空间非白噪声情况下,基于信号二阶统计量的高分辨方法,性能变差较快。在基于四阶累积量切片MUSIC方法的基础上,结合波束域高分辨方法的思想,提出了一种四阶累积量切片伪波束域高分辨方位估计方法。分析表明,高阶累积量的运用有效抑制了空间高斯白噪声和有色噪声;波束域方法的运用有效滤除了部分空间噪声,增强了方法的稳健性。仿真结果表明,相比基于四阶累积量切片的MUSIC方法,所提出的方法在高斯白噪声和有色噪声中,有效提高了低信噪比情况下的方位估计精度,降低了目标的分辨门限。     

基于四阶累积量切片的宽带传播算子测向方法

四阶累积量的盲高斯性改善了高斯噪声存在情况下的方位估计算法性能,四阶累积量切片同样具有盲高斯性,结合改进的传播算子法(MPM)不但可以降低算法的运算量,还可以改善算法的性能。首先利用旋转不变方法(RSS)对宽带信号进行聚焦处理,聚焦处理后的矩阵输出再求其四阶累积量切片矩阵,对该矩阵利用改进的传播算子法得到测向结果。论述了四阶累积量切片适用于改进的传播算子法的原理,并通过仿真验证了算法在盲高斯噪声、运算量及测向性能方面的优越性。     

基于四阶累积量矩阵特征分解的宽带测向算法

针对信号处理领域研究中的宽带测向问题,基于四阶累积量矩阵定义的灵活性,给出了一种四阶累积量矩阵定义形式,利用累积量的盲高斯性进行简化。通过聚焦操作,把各个窄带频率处的阵列输出矢量变换到聚焦频率处,然后求其累积量矩阵。对各个累积量矩阵的平均值进行特征值分解,就得到四阶信号子空间和四阶噪声子空间。应用子空间的方法进行一维谱峰搜索,即可得到来波方向的估计值。实验结果证明了该算法的有效性。     

色噪声下双基地MIMO雷达DOD和DOA联合估计

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达在色噪声环境中的收发角度估计问题,提出了一种基于改进四阶累积量的角度估计算法。该算法首先构造回波信号的四阶累积量矩阵,然后根据四阶累积量矩阵的形成规律,在保证虚拟阵列孔径有效扩展的前提下去除其中的冗余项,达到矩阵降维的目的。最后将降维后的矩阵特征分解得到噪声子空间,再利用四阶累积量的多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实现最终的收发角度估计。所提算法不仅可以有效抑制高斯色噪声,并且能够减小四阶累积量矩阵的维数,降低计算的复杂度,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于四阶累积量的测向方法研究

针对MUSIC-LIKE方法能很好地扩展阵列孔径但计算量较大的问题,基于均匀线阵提出了一种快速提取阵列无冗余数据的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的原理,摒弃了原MUSIC-LIKE算法在均匀线阵DOA(direction of arrival)估计中的大量冗余数据,从而大大降低了矩阵运算的维数,降低了计算量。经过处理后的四阶累积量具有和二阶统计量类似的形式,因而可以将大多数业已成熟的基于信号二阶统计特性的阵列信号处理方法应用于四阶累积量中,计算机仿真证明了算法的有效性。     

一种基于高阶累积量的数字调相信号识别方法

针对当前通信信号中常用的数字调相信号BPSK、QPSK、π/4-QPSK、8PSK的调制识别问题,提出了一种基于信号差分高阶累积量的识剐算法.该算法分两个层次进行调制识别,首先利用信号的四阶累积量特征对BPSK、QPSK和{π/4-QPSK、8PSK}信号进行识别,然后再利用信号差分的四阶和八阶累积量特征对π/4-QPSK、8PSK信号进行识别.从理论上分析了的该算法的有效性,并通过计算机仿真验证了算法具有良好的性能.     

水下目标辐射噪声的子波变换和高阶累积量联合分析

将子波变换和高阶累积量联合分析应用于对水下目标辐射噪声的特征提取。首先利用子波变换提取辐射噪声的动态调制分量,然后应用四阶累量对角切片的傅立叶变换（2^1/2维谱）分析该动态调制的谐波特性。结果表明,该方法可以有效地实现动态调制分量与其他信号的分离。准确提取谐波特征。由于四阶累量对高斯噪声的抑制性,该方法还具有很强的抗噪性。此外,相准确提取谐波特征。由于四阶累量对高斯噪声的抑制性,该方法还具有很强的抗噪性。此外,相对与双谱和三谱分析,2^1/2维谱分析极大减少了计算量,降低了方法的复杂程度,具有较快的运算速度。九五国防重点预研项目。     

基于高阶累积量的空间特征估计方法及其应用

以均匀直线阵为基础,提出了一种基于阵列输出四阶累积量的信号空间特征估计方法,并将其用于相干多径环境下的多用户信号空间特征的估计。利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,证明了对其作特征分解可以得到各用户的空间特征。然后在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术对相干多径的波达方向(DoA)进行了估计。该算法是一种不依赖于信号具体特征的全盲估计方法,适用于任意加性高斯噪声,且各DoA与信源自动配对。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和稳健性。     

面向非圆信号的四阶累积量直接定位方法

针对现有基于四阶累积量的直接定位方法阵列孔径扩展不充分以及数据冗余等问题，提出了一种针对最大非圆率信号的四阶累积量直接定位方法。基于移动阵列在多个时隙对目标观测的定位场景，该方法构造了一系列去冗余四阶累积量矩阵。结合辐射源信号的非圆特性，利用阵列接收数据和共轭数据来构成扩展数据模型，实现了阵列孔径扩展，使等效阵元数增加，从而提升定位性能，并通过重新构造快速提取无冗余数据，大大降低矩阵运算维度。由于结合了信号的四阶累积量与非圆特性，该算法适用于信源个数大于阵元数与阵列色噪声的复杂环境。理论分析与仿真结果表明，该算法具有计算量小、高估计精度以及高分辨率等优势，并在高信噪比条件下能够达到相应克拉美罗界。     

基于累积张量分解的雷达信号欠定盲分离算法

针对时域和频域不充分稀疏条件下的雷达信号欠定盲分离问题,提出了基于信号不同时延的累积量与三阶张量分解估计混合矩阵的方法,并通过修正子空间投影算法完成对雷达源信号的恢复。首先将混合信号的四阶累积量表示成三阶张量,利用三阶张量分解获得混合矩阵估计值;通过求解雷达源信号任意时频点处对应的估计矩阵的列矢量,得到该时频点处最优超定矩阵的伪逆并恢复源信号。该算法可以解决复杂电磁环境下时频域同时混叠的雷达信号盲分离问题,仿真结果表明与现有算法相比提高了盲分离中混合矩阵估计性能和源信号恢复性能。     

基于加权高阶累积量切片的非线性调频信号增强算法

为了综合考虑高阶累积量各种切片抑制高斯噪声的性能,定义了加权高阶累积量切片,并给出了加权高阶累积量切片符号联合迭代公式,得到了基于加权高阶累积量切片的自适应谱线增强新算法。对该算法增强水下目标辐射的非线性调频信号的效果进行了仿真研究。仿真结果表明:该算法能抑制大约18dB～28dB的高斯色噪声;调整高阶累积量切片的加权系数,可获得抑制高斯色噪声的最佳效果。在工程实践中,具有重要的指导意义和实用价值。     

四阶累积量用于最小嵌入维数估计的新方法

用能反映非线性结构的四阶累积量函数代替相关函数构造矩阵,对奇异值分解法进行改进.对比分析了用四阶累积量函数构造矩阵的多种方法,得到两种较好的构造矩阵的方法.其中当四阶累积量函数的两个变量分别在矩阵的对角线方向和偏离对角线方向取值并且第三个变量取零时,得到的矩阵的分析效果最好.并用此方法分析由Henon映射、Lorenz模型生成的混沌时间序列.实验结果表明了改进后方法的有效性及稳定性,并且改进后方法适合小数据量的情况且计算效率高.     

高斯色噪声下混合信号二维DOA估计方法

针对色高斯噪声环境下混合信号二维波达方向(two-dimensional direction of arrival, 2D-DOA)估计问题,提出四阶累积量与斜投影算子相结合的混合信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。首先利用接收数据构造四阶累积量矩阵切片替代传统协方差矩阵来抑制高斯色噪声,并通过传播算子方法(propagator method,PM)估计非相干信号的仰角与方位角。然后采用正交三角(orthogonal triangular,QR)分解构造特定的斜投影算子,使接收信号中仅包含相干信号信息。将矩阵重构与PM相结合来解相干并估计相干信号的仰角与方位角。可以实现高斯色噪声背景下混合信号的2D-DOA估计,且估计信号的方位角和仰角能够实现自动配对,仿真实验证明了算法的有效性。     

基于三阶累积量奇异值分解的雷达目标识别

基于一维距离像三阶累积量矩阵的奇异值分解 ,由非零奇异值构成奇异值矢量作为正则子空间法的输入 ,提出一种雷达目标一维距离像识别方法 ,对目标进行分类识别。该方法一方面利用三阶累积量提高了抗噪性能 ,同时又使用非零奇异值矢量减少了存储量与运算量。仿真实验结果表明 :在低信噪比 ,该方法的识别率高于特征子空间法     

基于稀疏表示分类的雷达欺骗干扰识别方法

为了应对基于数字射频存储的各种欺骗干扰信号, 提出了一种基于稀疏表示分类的欺骗干扰识别算法。通过小波包分解重构把信号划分为不同频段, 然后对信号提取三阶累积量切片特征构造特征矩阵, 并利用奇异值分解对特征进行降维, 提取主要分量。最后利用稀疏表示分类在不同频段上对信号进行分类识别, 利用决策融合的方法对分类结果进行整合。经验证, 该方法具有很好的抗噪性能, 能够有效识别几种常见的欺骗干扰信号, 在信噪比为0 dB时, 欺骗干扰平均识别率达到90%以上, 并与其他欺骗干扰识别方法进行了对比, 显示了所提方法的优越性。     

基于累量域的近场源三维参数联合估计算法

提出了一种无须参数配对的近场源三维参数联合估计算法。通过对阵列输出信号的四阶累积量构造矩阵进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,仅需一次特征分解并利用其相应的特征值及特征向量就能估计出距离、方位、频率等三维参数。该算法无须谱峰搜索,适于任意高斯噪声环境,参数估计结果能自动配对。并且该算法无须利用阵列的中心对称结构,因而有效地避免了阵列孔径损失。最后,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。