基于神经网络的相干信源稳健DOA估计

目前基于神经网络的DOA估计主要是针对理想情况下的均匀线阵,且信源非相干,可估计的信源数较少.针对阵列误差和相干信源同时存在的问题,在理想数据集中引入互耦误差、阵元幅度误差、阵元相位误差以及阵元位置误差,并设计了一个多通道CNN+DNN网络和目标函数生成方法,用于相干信源的稳健DOA估计.引用B-band互耦模型和相关误差模型合成阵列输出信号,通过提取阵列输出信号的协方差矩阵的实部、虚部与相位角,构建网络的输入信号.对理想条件下的MUSIC算法DOA估计结果进行拟合,根据拟合公式生成多信源从不同角度入射时的空间谱,作为网络的目标信号.使用相同的数据集对本文DOA估计网络与其它文献中的DOA估计网络进行训练和测试.结果显示,在不同信噪比、不同误差大小以及不同信源数的情况下,本网络的稳健性和解相干能力都更优.     

非等量采样伪码跟踪环建模分析

针对基带非等量采样伪码跟踪环参数优化设计问题,给出了非等量采样伪码跟踪环的MATLAB建模方法与部分代码。结合1 023 chip平衡Gold码延迟抖动跟踪环路模型与归一化点积功率型鉴相算法,给出了非等量伪码采样实现与环路仿真流程。同时,给出其环路滤波器误差输出曲线和环路再生伪码与接收信号中伪码的互相关函数曲线。仿真结果表明:在相同激励信号条件下,当采样频率小于4倍伪码速率时,该采样频率大约在2 k Hz的变化范围内,环路的伪码互相关函数曲线仍具有较好的对称性能。     

基于互相关函数法的海水声速测量方法研究

精准的海水声速测量具有重要意义,高精度的时差估计是使用时差法进行声速测量的关键.针对时差测量精度不高而导致海水声速测量准确性低的问题,本文采用互相关函数法进行时差估计,并利用插值技术提高时差估计精度.该方法利用发射超声波信号与接收超声波信号之间相关性强,超声信号与随机噪声相关性弱的特点,将发射信号和接收信号滤波、去噪后,作互相关处理,计算延时.通过实验可以证明,此方法可提高时差估计精度,进一步可提高时差法测量海水声速的准确性.     

基于SAWF的亚皮秒级时间间隔测量

高精度时间间隔测量在通信、雷达、卫星等领域都具有十分重要的意义，为进一步提高时间间隔的测量精度，研究了一种基于声表面波滤波器作为时间内插器的亚皮秒级时间间隔测量方法.该方法由脉冲信号激励声表面波滤波器产生窄带信号，经采样、插值重建后，通过互相关算法获取待测的时间间隔，首先通过仿真分析声表面波滤波器的中心频率、采样频率、信噪比等关键参数对测量精度的影响；然后优化系统参数，提供一种低成本、易实现的解决方案；最后开展实验验证.测试结果表明，采用中心频率为70 MHz的声表面波滤波器，采样频率只需200 MHz,时间间隔的测量精度就可优于1.00 ps(标准差).     

室内声学测量中扬声器瞬态响应的影响及消除

采用数字化球面声源进行测量并运用相关技术进行分析 ,得出房间内实测声压信号与扬声器的激发电压信号间的互相关函数为扬声器与房间相应的脉冲响应函数的卷积 .阐明了扬声器脉冲响应函数在消声室与在现场条件下的测量方法 ,借助反卷积技术消去扬声器响应的影响可获得精确的房间脉冲响应函数 .测量结果表明此方法具有可靠性与可操作性 ,具有在声学测量技术中推广应用的前景 .     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

基于延时处理的对角加载信源数估计方法

为了解决在有色噪声背景下信息论准则算法估计信源数失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了一种利用接收信号延时信息的协方差矩阵对角加载技术估计信源数的方法.首先构造接收信号的延时协方差矩阵,抑制色噪声的影响,然后对延时协方差矩阵做出变换处理,得到抑制噪声后的协方差矩阵特征值,最后对得到的特征值进行对角加载技术处理,利用信息论准则进行信号源数目的估计.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

伪码引信抗欺骗干扰的互相关正交投影联合法

针对伪码引信中抗欺骗干扰的问题,提出了互相关与正交投影联合法.首先干扰作用下的伪码引信视频信号与伪码产生器产生信号进行互相关,通过门限检测法获得相关峰数目,若存在一个相关峰,不进行抗干扰处理,若存在两个相关峰,通过相关峰值检测估计干扰延时,利用该延时信息和伪码产生器产生信号获得正交投影矩阵,干扰通过正交投影被滤除.仿真分析发现该方法能有效滤除干扰,抗干扰后信号与理想回波信号基本吻合.     

空间平滑和盖氏半径变换的宽带相干信源数估计

采用空间平滑处理和不同信源数估计准则进行宽带相干信源数估计。该方法针对宽带相干信号,不需要聚焦处理,直接对宽带信号阵列采样输出分段并进行快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT),得到不同频点处的窄带采样协方差矩阵,然后采用空间平滑处理技术进行解相干处理,接着利用信源估计准则进行信源数估计,对每个频点处的结果进行加权处理得到宽带信源数目。仿真结果表明,通过对信息论准则、基于盖氏半径的似然准则、盖氏圆估计准则的性能的对比,进而得到了一种在色噪声下估计宽带相干信源数的方法。     

宽带共形阵列信源方位与极化联合估计算法

针对共形阵列天线的宽带独立信源方位估计问题,给出了一种信源方位与极化参数的联合估计算法.首先通过短时傅里叶变换(STFT),将宽带信号划分为多个窄子带信号,然后延时接收信号,构造满足旋转变换关系的成对快拍数据,从而估计出不同子带的信号流型矩阵.在此基础上,利用各子带间的频率差异性,实现信源方位与极化参数的联合估计.所提算法适用于任意共形载体,无需参数搜索和配对,可完成二维波达方向和极化参数的联合估计,极大地降低了估计算法复杂度,具有较强的普适性与工程实现价值.计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

低频段内的频谱细化技术

在被动时延定位系统中,时延估计通常采用互相关函数进行计算,本文采用MCZT算法来计算相关系数,通过仿真结果证明这种方法可以精确计算相关函数的峰,与FFT算法相比,信号的时延估计精度显著提高。     

基于扩频码序列的MC-CDMA信号包络特性

该文分析了MC—CDMA系统模型以及MC-CDMA信号包络功率与扩频码序列部分自相关函数和部分互相关函数之间的关系，并基于几种正交扩频码序列对MC-CDMA信号包络特性以及系统峰平功率比与用户数之间的关系特性进行了仿真．仿真结果表明，当选择正交Gold码或者Golay互补码作为MC-CDMA系统的扩频码时，信号包络(单用户或多用户系统)的变化变得较小，而且系统峰平功率比基本不随用户数的变化而改变．     

基于Hankel 矩阵SVD的均匀线阵信源数估计

为解决现有信源数目估计方法对不同特性信号的适应性普遍较差的问题, 提出了一种均匀线性阵列下基于传感器输出信号相关函数构成的Hankel 矩阵的奇异值分解的信源数目估计方法。该方法利用把传感器输出信号相关函数中未知噪声方差项排除的Hankel 矩阵的一般形式在信号独立, 混合和相干的情况下均能进行信源数目估计, 且信源数目估计能力超过传感器数目的一半。仿真实验结果表明, 该方法信源数目估计的正确概率(PCEs: Probabilities of Correct Enumeration)的分布特征具有不变性, 且相较于基于空间平滑技术的信号源数目估计方法具有更稳定的估计性能和更宽的阈值范围。     

基于小波变换的相关函数介质损耗角测量算法

为准确测量容性设备的介质损耗角,采用小波变换进行低频重构的方法分别求出电压、电流的自相关函数及电压与电流的互相关函数,然后再用相关函数法计算介质损耗角。仿真结果表明:该算法的测量误差曲线基本呈线性,为绝缘介质损耗角提供了科学准确的测量方法。     

基于蒙特卡罗的伪随机信号研究

利用蒙特卡罗算法和伪随机信号序列重要性采样,以伪随机信号的产生,建立目标分析模型,对伪随机信号概率密度函数和累积概率分布函数进行了分析计算,给出了采样信号S的均值和信号误差函数,仿真结果逼近理论计算结果.     

基于相关法的差分式科氏流量计幅值检测算法

为提高差分式科氏流量计幅值检测的精度,提出了基于相关法的幅值检测算法。首先构造两路与采样信号同频的参考信号,然后分别与采样信号进行互相关得到互相关信号,估计出采样信号的初相位,最后检测出采样信号的幅值。理论分析表明:该方法不受信号非整周期采样的影响。仿真实验结果表明:该方法提高了检测精度,在信噪比45d B时,测量相对误差低于0.25%。     

一种适于同步相量测量的新算法

供电网络中各监测点电压、电流相量的频率、幅值和相角都是电力系统实时监控中最基本的测量参数,这些基本参数的实时在线估计对于算法的精度和速度有着双重要求.针对实际在线测得的采样信号的特征,分析了采样频率对被测信号参数测量精度的影响,提出一种改进的测量方法,它易于实现,计算量小,实时性好,精度相对较高.通过数值仿真,证明该方法具有实用价值.     

基于Labview的相关分析的实现

提出了基于美国NI公司Labview虚拟仪器软件开发工具,利用Labview中的AnalyzeSignal Processing Time Domain函数模板提供的计算互相关与自相关函数,并对labview的相关函数进行了修正,开发虚拟数字式相关测量仪,并通过典型的信号对该分析仪进行仿真试验。     

无源时间反转聚焦方法

为了提高时间反转聚焦方法在电子战中的适用性,提出一种基于电磁波波动方程的无源时间反转聚焦方法。该方法以平面电磁波波动方程的时间反转不变性为基础,利用时间反转阵列接收并记录一段时间的信源发射信号,然后对该信号进行时间反转处理,利用计算已知目标域内各观测点处的虚拟接收和信号及其能量代替时间反转后信号的物理传输过程,实现时间反转后信号在信源处的重聚焦,其中能量最大点所对应的观测点即为信源点。在理论上验证该方法的正确性,然后以均匀圆形时间反转阵列为例进行仿真实验。研究结果表明:该无源时间反转聚焦算法具有有效性和准确性,在低信噪比下具有良好聚焦性能。     

基于协方差准则迭代估计的雷达回波压缩重构

在雷达技术领域得到高度关注的压缩感知理论,能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率,解决雷达系统中超大数据量的采集、存储与传输问题.宽带雷达回波在信号的幅度-延时基上具有稀疏表示.基于这一特性,可以使用压缩感知理论通过降维采样大大减少数据量.针对降维采样后信号重建问题,文中研究了一种基于协方差准则循环迭代的稀疏参数估计方法(SPICE).文中首先根据雷达回波信号的特征构造了波形延时稀疏字典,再通过随机采样对数据进行压缩,最后将SPICE作为信号重构算法引入雷达回波压缩感知处理过程中.仿真结果表明利用SPICE参数估计方法,可使得压缩率降到很小的程度,且降低重建信号相对原始信号的误差.此外,SPICE算法本身具有数据自适应特性,不需要再根据信号特征选取循环结束条件.仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够在较短的时间内准确估计出雷达回波的稀疏参数.