稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。     

一种低复杂度的OFDM系统峰均比降低算法

针对高峰均比信号是正交频分复用(OFDM)技术实用化的主要障碍问题,提出了一种基于改进模拟退火优化的部分传输序列(IMSA-PTS)算法.该算法采用改进模拟退火优化搜索最优相位因子,避免了相位因子搜索陷入局部极小值,而且在不改变退火过程的条件下,可以得到历经搜索过程中所有状态的最小峰均比信号.同时,通过设定门限值,提高了收敛速度,显著降低了算法的计算复杂度.仿真结果证明,所提算法在保持良好峰均比降低性能的同时,有效地降低了计算的复杂度.     

低复杂度的压缩感知信道估计方法

针对采用非正交多载波调制的无线通信系统中,信道的稀疏度未知且非零稀疏路径随时间变化的问题,提出了一种基于导频信号互相关运算的压缩感知信道估计方法,利用接收端导频信号互相关计算对信道稀疏度及非零稀疏路径的时延分布进行预估,结合改进的低复杂度压缩感知重构算法得到信道估计结果.针对非正交多载波调制系统具有频谱利用效率高、信道环境适应性强的优点,对非正交多载波调制系统的导频图案进行优化设计,提高压缩感知信道估计算法的精度.仿真结果和理论分析表明:该方法不仅能够提高非正交多载波调制系统的频谱效率,还可以降低系统传输误码率与计算复杂度.     

基于搜索的步进频雷达信号速度补偿算法

为了提高步进频体制雷达的目标数据输出率,提出了一种基于搜索的步进频雷达信号速度补偿算法.该算法利用步进频方式下目标运动产生的二次相位项带来的影响,不用参差就能解速度模糊,从而完成速度补偿.研究了新算法对雷达参数设计的要求,理论和仿真结果表明了该方法的有效性,为步进频体制雷达的参数设计提供了理论依据.     

基于STBC MIMO-OFDM系统特性的并行选择映射算法

正交频分复用(OFDM)技术是第四代移动通信系统的核心技术之一,但是高峰均功率比(PAPR)问题的存在一直是该技术实用化的主要障碍.针对该问题,证明了基于空时分组码的MIMO-OFDM系统中,共轭信号具有相同的峰均功率比特性,提出了基于相同峰均比特性的并行选择映射算法.所提算法不仅保持了已有并行选择映射算法的峰均比降低性能,同时有效地减少了算法复杂度,降低了边带信息的传输量,提高了系统的频带利用率.仿真实验结果证明了所提算法的有效性.     

基于PCF重构的北斗B1C信号无模糊捕获算法

针对B1C信号自相关函数存在多峰性会导致基带信号处理过程中存在模糊性问题，提出一种基于伪相关函数(pseudo-correlation function, PCF)重构的无模糊捕获算法，对互相关函数进行重构消除副峰并提高主峰峰值，将B1C信号的数据和导频分量进行联合捕获提高捕获灵敏度，同时引入降采样和FFT并行捕获策略降低计算复杂度.仿真结果分析表明：改进算法可以实现B1C信号捕获，改进算法在提高主峰的同时，完全消除了副峰，实现了B1C信号捕获的无模糊性.其捕获时间相比其他算法缩短近1/2,在信噪比高于13 dB时，主峰比例均值趋于稳定，最高相比Filtered法提高67.74%,在捕获概率为0.9时联合捕获载噪比低于导频单通道捕获1.8 dB·Hz,并在较低载噪比情况下较其他算法具有更好的适应能力.     

基于干扰子空间估计的跳频多址信号检测

通过对跳频多址信号的时频图案分析,建立了基于信号子空间的系统模型和跳频多址信号的解相关检测算法.该算法采用子空间跟踪的思想,将干扰子空间从检测信号空间上予以消除,克服了传统检测器需要知道系统中所有用户跳频图案的约束和串行干扰消除中的干扰扩散问题.与传统检测器相比,该算法具有更好的系统误码性能、较低的计算复杂度和很好的系统稳健性.MonteCarlo仿真结果表明,在同一个误码率条件下,基于子空间的盲多用户检测器比传统检测器的信噪比提高了2～4dB.     

基于多任务贝叶斯压缩感知的探地雷达成像算法

针对步进频率连续波探地雷达(SFCW-GPR)目标成像空间的联合稀疏性,在基于稀疏贝叶斯压缩感知(BCS)成像的基础上,提出了多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)算法;针对不同的任务,采用一种通用的先验层次贝叶斯模型,该算法能在有限观测数据条件下,通过利用每组观测数据之间的相关性,使得从较少的随机样本中恢复原始信号;该算法对每组任务的重构都是独立的,在充分利用观测数据的相关性的同时,又可以保留各自数据的特性,实现各组观测数据之间信息共享;仿真结果表明,MT-BCS的重构性能良好,在相同条件下MT-BCS算法的重构效果优于BCS算法所得到的重构效果。     

基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的微弱GPS信号跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波的平方根算法以及贝叶斯估计理论的微弱GPS信号跟踪方法.采用2个耦合的扩展卡尔曼滤波器,即双卡尔曼滤波器来完成码跟踪和载波跟踪,同时,减少信号累加积分时间,以降低运算复杂度而提高收敛速度;采用基于贝叶斯估计理论的未知导航信息位处理方法,以降低在信号微弱的情况下未知导航位所带来的不利影响.仿真结果表明,利用该方法可以精确跟踪载噪比低至19 dB-Hz的微弱GPS信号.     

基于TMS320C6x的调频步进雷达数字信号处理机

研究利用步进频结合调频子脉冲信号体制实现雷达的距离高分辨力。首先从理论上分析该信号的信号处理算法,然后通过仿真验证其处理算法的可实现性。在硬件设计的基础上,通过仿真分析ＴＭＳ３２０Ｃ６２０１的有限字长效应对调频步进雷达信号处理机的影响,利用ＴＭＳ３２０Ｃ６２０１实现了步进频结合调频子脉冲信号的压缩处理,并提出了有限字长效应的解决方案。利用步进频结合调频子脉冲信号体制,可以实现雷达的距离分辨力的Ｎ倍     

并行码相位结合分形重构的TMBOC调制信号捕获算法

针对TMBOC调制信号自相关函数多峰值造成的捕获模糊性问题,提出了一种并行码相位结合分形重构去除模糊性的捕获算法.该算法首先对接收信号解调,然后用本地PN和BOC码分别与解调后的信号循环相关,对相关结果取模相加,最后利用分形重构算法折叠出没有副峰的相关函数.理论分析和仿真结果表明,重构算法能有效捕获到信号,算法复杂度较低,而且相关峰值比ASPeCT算法提高了43.7%,经过两径信道时主峰能量达到96%.     

实矩阵降维的稀疏贝叶斯跳频信号DOA估计

提出一种基于实数域矩阵降维的稀疏贝叶斯跳频信号到达角(DOA)估计算法.该算法通过酉矩阵变换将复数域信号稀疏表示转换至实数域,利用奇异值分解对实数域数据矩阵进行降维,降低了计算复杂度;通过改进稀疏贝叶斯算法中预设阈值的比较方式和噪声方差初始值的设置方法,减少算法迭代次数.仿真结果表明:在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度优于传统的稀疏贝叶斯学习算法,所需计算时间更少,且不受跳频信源相干性影响.     

基于2D-SOONE算法的MIMO稀疏面阵二维成像

为了解决采用传统的1D-CS算法进行分维处理时丢失耦合信息导致越单元徙动、影响成像质量且运算时间长的问题,研究了接收阵元整行整列稀疏的MIMO面阵结构特性,分析了该稀疏面阵所接收回波信号的二维联合稀疏特性,采用2D-SOONE算法对回波信号进行二维联合重构,算法采用序列一阶负指数取代传统SL0算法的高斯函数,拓至二维并利用梯度投影求解,具有二维联合重构性能的同时提高重构精度。通过实验,仿真了该算法在不同阵列稀疏度、不同信噪比下用于MIMO稀疏面阵的成像效果。仿真结果表明,2D-SOONE抑制了传统的1D-CS算法的越单元徙动问题,减少了运算时间,且成像质量较2D-SL0更优。     

一种基于广义Jaccard系数的改进SAMP压缩信号快速恢复算法

压缩感知算法作为一种信号处理方法，可以解决机场终端区实时频谱监测的问题。 基于稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)信号重构算法，引入了广义Jaccard系数、t-平均相关系数、变步长思想，提出了JTVS-SAMP算法。在算法的原子筛选部分引入广义Jaccard系数可以减少原子混淆导致的精度下降问题，t-平均相关系数的引入可以避免测量矩阵RIP系数的计算，降低了算法的复杂度，变步长思想中的大步长迭代，小步长靠近的步骤使得算法的效率及精度都大大提升。采用一维高斯随机稀疏信号作为测量信号进行仿真，可以有效的模拟机场终端区经过能量检测后的测量信号，经过仿真，JTVS-SAMP在不同的测量数、稀疏度情况下的算法重构成功率的表现明显优于传统压缩感知算法，且与SAMP算法相比，JTVS-SAMP在重构误差和算法时间方面的表现均有显著提升。     

O-OFDM系统中基于相关性分析的改进PTS算法

为了解决光正交频分复用系统的高峰均功率比问题，提出了一种基于相关性分析的部分传输序列算法.该算法通过分析备选信号之间的相关性，将强相关信号和弱相关信号进行分类，对强相关信号进行选择性搜索，对弱相关信号进行全搜索，这样在整体上了减少搜索次数.此外，通过分析备选相位因子序列之间的关系，优化相位因子加权过程.仿真结果表明，在三种分割状态下，均能有效改善系统峰均功率比，尤其在交织分割状态下，该算法与传统部分传输序列算法相比，实现了无峰均功率比性能损失，且计算复杂度得到大幅度降低.     

压缩感知中基于梯度的贪婪重构算法综述

正交匹配追踪（OMP）算法是贪婪类算法中最经典的算法之一,但是对于大规模数据的重构问题却有着计算复杂度高、存储量大的缺点,而如果将最优化方法中的梯度与贪婪算法相结合,就会大大减少计算复杂度和存储需求.文中详述了梯度追踪算法,从理论上分析了这些算法的计算复杂度、存储需求和优缺点,并用这些算法分别重构一维信号和二维信号,分析重构效果.实验结果表明,梯度追踪算法的重构效果均比OMP好.尤其是基于变尺度法的梯度追踪算法,无论是重构时间还是重构效果,均优于OMP算法.     

基于电平交叉率的多普勒频移估计方法

针对在莱斯信道下对接收信号进行最大多普勒频移估计的需求,提出基于电平交叉率的传统多普勒频移估计方法,引入循环迭代的思想使得接收端的滤波器带宽达到最优,接收信号通过最优滤波后,再进行基于电平交叉率的多普勒频移估计,大大减缓了噪声对估计性能的影响.改进算法的复杂度虽然有所提高,但在莱斯信道下,其比传统的多普勒频移估计算法更能准确估计出接收信号的多普勒频移,仿真结果验证了算法的有效性和优越性.     

MIMO-OFDM系统信号检测和信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统提出了一种局域化的最大似然信号检测算法,通过调整每个发送天线信号集中的搜索点邻域大小,在计算复杂度与系统性能之间折衷。仿真结果表明,该信号检测算法显著降低了计算复杂度;同时提出了一种基于导频训练序列的信道估计算法,采用该算法得到的信道估计均方误差结果接近理论极限值,系统误码率非常接近已知信道频响情况的性能。     

基于VC++调用COM组件探讨图形绘制软件的开发

针对目前图形绘制过程中因处理大量的矩阵运算和海量的数据导致的实时性不高、显示效果不佳的不足,研究了一种基于COM的混合编程算法.本文首先从理论上分析了传统编程的缺点,然后分析了混合编程中各种编程方法的的优点,以实时动态显示采集到的信号为例,通过实验表明,采用混合编程不仅可以减少程序复杂度和时间复杂度,比传统GD I方法在执行速率上提高了约25%～30.65%,而且能取得更好的图形显示效果.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...