一种余弦调频信号增强新算法研究

为了克服常规LMS算法抑制高斯噪声效果差、跟踪能力弱、且步长为零时无跟踪能力等缺点，利用高阶量抑制高斯噪声的性能，并将泄漏LMS算法和变步长LMS算法的优点统一在高阶累积量递推估计算法中，提出了基于高阶累积量泄漏－变步长类LMS算法迭代的余弦调频信号自适应增强新算法，对其原理进行了剖析。用实测运动目标辐射噪声数据，进行了动态仿真。结果表明：该算法能有效地克服基于LMS算法的自适应谱线增强器的不足，具有良好的抑制高斯有色噪声能力和跟踪性能。因此，本研究为水下运动目标识别与检测提供了新的技术途径。在工程实践中，具有重要的指导意义和应用价值。     

基于高阶累积量符号相干累积自适应滤波算法

基于传统LMS（Least Mean Square）的自适应谱线增强（Adaptive Line Enhancement，ALE）算法的主要缺点是：抑制高斯噪声效果差，计算量大，收敛速度慢，为了尽可能的克服这些缺点，利用相干累积算法对输入数据中相干分量的相干累积作用和符号算法能减少计算量的性能，修正了传统的LMS算法，提出了基于高阶累积量符合相干累积迭代的自适应谱线增强新算法，该算法具有良好的抑制高斯有色噪声效果。计算量小，输出信号平稳等特点，能较好地克服基于LMS的ALE算法的缺点。仿真结果证实了该算法的有效性和可行性。因此，本文的研究具有良好的实用性和应用前景。     

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。     

基于循环累积量的星形QAM载波盲估计

针对通信对抗和正交幅度调制(QAM)信号解调的实际应用,提出一种利用特定高阶循环累积量估计星形QAM载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,星形8、16 QAM信号的特定四阶循环累积量仅在载波位置处存在,因此可以通过检测此循环频率实现载波的估计。该算法可推广到更高阶星形QAM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于高阶累积量和匹配滤波的信号检测新方法

针对通信侦察中的空间弱信号检测问题,提出了一种基于高阶累积量和匹配滤波器相结合的信号检测新方法。该方法利用高阶累积量有二阶以上信息,且高斯噪声的高阶累积量恒为零的特性,在传统似然比检测基础上,依据高阶累积量对高斯噪声的抑制能力,结合匹配滤波器进行弱信号检测,在低信噪比条件下获得了更高的检测概率。蒙特卡罗仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

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。     

色噪声背景下正弦频率估计的互高阶谱LS方法

在互功率谱估计方法和高阶统计量理论相结合的基础上,提出了现代互高阶谱估计理论。首先推导并建立了基于互四阶累积量的Yule-Walker方程,并在此基础上提出了互四阶累积量的最小二乘（LS）修正Yule-Walker方程方法。仿真结果表明,在混合色噪声背景下,在信噪比达到-5dB的情况下,该方法仍能有效地抑制相关的和不相关的色噪声,具有良好的频率估计性能。     

有色噪声环境下的跳频盲多用户检测算法

高阶累积量是抑制有色噪声的一个有效方法。通过分析跳频多址信号,提出了高斯有色噪声背景下的一种基于峭度的跳频盲多用户检测算法,它几乎不需要任何关于有色噪声的先验信息。仿真结果表明,该多用户检测算法收敛速度快,输出信干比较高。抗多址能力大大优于传统的子空间算法。     

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。     

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。     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

Parameter estimation of DSSS signals in non-cooperative communication system

A new adaptive estimator for direct sequence spread spectrum （DSSS） signals using fourth-order cumulant based adaptive method is considered. The general higher-order statistics may not be easily applied in signal processing with too complex computation. Based on the fourth-order cumulant with 1-D slices and adaptive filters, an efficient algorithm is proposed to solve the problem and is extended for nonstationary stochastic processes. In order to achieve the accurate parameter estimation of direct sequence spread spectrum （DSSS） signals, the fast step uses the modified fourth-order cumulant to reduce the computing complexity. While the second step employs an adaptive recursive system to estimate the power spectrum in the frequency domain. In the case of intercepted signals without large enough data samples, the estimator provides good performance in parameter estimation and white Gaussian noise suppression. Computer simulations are included to corroborate the theoretical development with different signal-to-noise ratio conditions and recursive coefficients.     

LFM信号基于自适应预白化处理的GLRT检测器

针对有色混响噪声背景下线性调频(LFM)信号的检测,提出了基于自适应预白化处理的广义似然比检测GLRT(generalized likelihood ratio test)改进算法。改进算法根据前一段的混响噪声数据估计AR模型参数,利用估计参数构成的白化器对当前段混响噪声数据进行滤波,并对滤波后数据进行单变量的GLRT检测。与双变量的GLRT算法相比,改进算法有效降低了运算量。最后通过蒙特卡罗仿真给出了改进算法的检测性能分析。     

基于四阶累积量切片的高分辨方位估计方法研究

推导了水下阵列信号的四阶累积量切片与具有相同目标个数、方位角及相应幅度的信号相关函数的关系,把高分辨信号子空间类方法的正交化原理及旋转子空间不变原理引入累积量域,得到基于四阶累积量切片的高分辨方法.仿真结果表明,这类方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法.