分数阶Fourier域宽带LFM信号DOA估计的克拉美·罗界

针对宽带LFM信号的DOA估计问题,从宽带LFM信号模型的描述入手提出且详细分析了在该模型下基于分数阶Fourier变换的DOA估计算法.并以计算机仿真实验结果为依据,表明该算法与时频-相干信号子空间算法相比,该算法具有较高的估计精度,且随着信号源信噪比的增加,算法的估计方差越来越接近其克拉美·罗下界.     

Cramer-Rao bound and signal-to-noise ratio gain in distributed coherent aperture radar

This paper studies the estimation performance of the coherent processing parameter （CPP）, including time delay differences and phase synchronization errors among different apertures of the distributed coherent aperture radar （DCAR）. Firstly, three architectures of signal processing in the DCAR are introduced. Secondly, the closed-form Cramer-Rao bound （CRB） of the CPP estimation is derived and compared. Then, the closed-form CRB is verified by numerical simulations. Finally, when the next generation radar works in a fully coherent mode, the closed-form signal-to-noise ratio （SNR） gain of the three architectures is presented.     

基于直接判决反馈的BPSK/QPSK信号幅度估计

推导了理想高斯信道下信号幅度估计的克拉美-罗界（CRB）,提出了一种基于直接判决反馈的BPSK/QPSK信号幅度估计算法,并对该算法的性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,在直接判决反馈模式下,该算法的估计方差在高信噪比下接近克拉美罗界。     

高精度正弦信号频率估计算法研究

该文分析了复正弦信号频率估计的插值模型及其各插值算法.指出低信噪比条件下Rife算法的波动性破坏了MRife算法的稳定,导致部分频点估计精度下降.同时指出在低信噪比条件下Quinn算法的波动性,对此提出了一种修正法以提高其稳定性.最后提出一种改进的迭代算法,并分析了其有效性;该法采用修正后的Quinn算法作为迭代初值,进行一次迭代,对部分频点进行二次迭代.MonteCarlo仿真表明该法在FFT信噪比门限以上全频点估计的均方误差十分逼近克拉美罗下限,具有较强的抗噪性,且性能稳定.     

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络。对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马一罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。