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。     

改进的稀疏约束波达方向估计方法

基于观测数据矢量形式的稀疏约束波达方向估计方法一般通过正则化处理抑制噪声,未能利用有关信号子空间的约束信息。在均匀线阵条件下,研究了一种新的基于观测数据矩阵形式的稀疏约束迭代单次快摄波达方向估计方法,能够利用数据矩阵的维数信息,并能自动保持Hankel结构约束,在较低信噪比条件下,改善了波达方向估计性能。     

一种时域I、Q不平衡的校正方法

给出了一种时域I、Q不平衡的校正方法.该方法利用标准正弦测试信号,在时域内求解I、Q不平衡校正系数.校正系数的求解利用理想I、Q信号的两个性质,即在一个测试信号周期内,I、Q信号在L\+2空间上,范数相等,内积为零.与文献[1,2]方法相比,在求解校正系数时,无需对原始数据作离散傅立叶变换,大大减小了计算量.计算机模拟结果证明是有效的.最后,推导了I、Q校正残差与输入测试信号的信噪比关系.     

空间谱估计算法结构及仿真分析

在对高分辨空间谱估计算法研究的基础上,提出了空间谱估计算法的基本结构,这种结构包含两个组成部分预处理算法和波达方向估计(DirectionofArrival,DOA)算法.同时对多种预处理算法和DOA估计算法进行了分类说明.最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能.     

从强信号背景中提取微弱信号的DBF算法

提出了一种利用波束形成技术从强信号与微弱信号的混合中对微弱信号进行盲提取的方法.当强信号与微弱信号的空间间隔大于一个波束宽度时,该方法可较好地实现对微弱信号的提取.同时,该方法具有不需要估计目标信号的方向、计算量小、对系统误差有一定稳健性的优点.在无系统误差的条件下亦可同时得到最强信号的方位信息.模拟实验验证了该方法的有效性.     

运动目标的正交化超分辨测角误差分析

本文分析了在目标运动的条件下,利用Gram—Schmidt正交化算法进行角度超分辨测量时的测角精度,计算了两个运动目标在不同阵元数及不同阵元间距等情况下的测角误差,并给出了计算机模拟结果。     

用空间信号外推提高阵处理分辨力的一种新方法

本文在空间域的带限信号外推的基础上,提出了一种新的提高阵处理分辨力的方法。为了克服阵元间距为半个载波波长时空间域带限信号外推的困难,文中利用了一种预处理方法。模拟结果表明新方法比现有方法具有更高的分辨力。     

LFM-Barker信号脉压处理中基于NN的旁瓣抑制

为了提高线性调频 巴克码(LFM Barker)信号在强噪声背景下脉压输出的主副瓣比,根据该信号经过LFM匹配滤波器输出仍然保留编码信号的相位信息这一特点,提出了"LFM匹配滤波+相位提取+神经网络"的脉压处理方法。仿真实验表明,在一定的信噪比和多普勒频移范围内,该方法能够取得大于50dB的输出主副瓣比。     

一种UWB信号多通道采集与恢复方法

本文提出一种超宽带（ＵＷＢ）信号多通道采集及信号波形恢复方法。其基本思想是把ＵＷＢ信号分成若干频带，对每个频带用低速Ａ／Ｄ进行采集，然后用镜像滤波器恢复信号波形，仿真结果表明这一方法可消除多通道采集系统中通道间耦合产生的失真，可很好地恢复信号波形。     

复梯度算子及其在自适应信号处理中的应用

自适应信号处理广泛应用于通信、雷达、导航、声纳等领域。但是 ,在自适应信号处理中经常会遇到一类以Z为复自变量的标量函数g(z,z )求极值或条件极值的问题。按照复变函数理论 ,求g(z,z )等于min(或max)的最优解 ,会遇到极大的困难 ,因为偏导数z /z不存在。定理给出了这类标量函数的复梯度算子的正确表达式。这对自适应信号处理具有重要意义 ,它能使问题的解决变得很简单。