一种多信号环境下的时差估计方法

无线电侦察中的很多信号是周期平稳信号,周期平稳信号的谱相关特性具有选择信号的能力。利用周期平稳信号的谱相关特性,研究了一种进行时差估计的方法,称之为谱相关比值法。研究表明,在多信号环境下,该方法可以准确估计各个来波信号的时差,与传统方法相比,改方法具有较强的抗干扰能力。     

广义相位相关用于时差估计技术研究

对雷达信号的时延估计技术进行研究是雷达信号处理的一项重要任务,本文首先介绍了典型的时差估计方法,然后结合我们的研究针对雷达信号的时差估计作出了一种改进的算法,它将相位相关技术应用到广义相关时差估计算法中,通过仿真验证了该算法的有效性,并得到了一些有益的结论。     

基于循环互相关的宽带信号时差估计

研究了定位中的宽带信号时差估计问题，给出了时差估计信号模型，分析了信号的循环相关特性，提出了基于宽带信号循环互相关的时差估计算法。最后采用计算机进行了仿真实验，给出了估计性能的曲线，并和广义相关算法进行比较，仿真实验表明本文所提算法具有较好的估计性能。     

基于循环谱的直扩信号到达时差估计

以循环谱理论为基础,分析了直扩信号在平稳噪声及窄带干扰情况下的循环统计特性,研究了直扩信号的到达时差估计模型和提取方法。在单一循环频率的基础上,对算法进行改进,提出了全相干循环估计器的到达时差算法。通过计算机仿真,验证了改进算法不仅对信号具有选择能力,而且较单循环估计器和传统互相关方法具有更强的抑制噪声能力。最后通过仿真得到了估计性能曲线,验证了理论的正确性。     

基于倒谱域相关的时差/频差联合估计算法

提出一种基于倒谱域相关的时差/频差联合估计算法,同时估计双传感器平台接收到的2路信号中的时延分量和频偏分量。与传统的基于二(四)阶相关复模糊函数法相比,新算法借鉴时域卷积等价于频域乘积的思想,将频域卷积等价于倒谱域相关,将时差频差二维搜索问题转化为先频差、后时差的2个一维搜索问题,由此实现时差/频差的快速联合估计。     

基于循环平稳特性的源信号到达角估计方法

分析了SC-SSF算法的不足,给出了统一的循环频域阵列信号模型,并推导得到了一般化的基于信号循环平稳特性的源信号到达角估计方法——GSC-SSF算法,该算法克服了SC-SSF算法的不足,具有更好的实用性.仿真试验比较了两种方法的估计性能,仿真结果说明了所给方法的有效性.     

多径条件下的时差估计研究

研究了多径条件下的时差估计问题。在多径条件下,运用谱相干校正法（SPECCOA）和多径多信号环境下的时差估计去模糊（DATEMM）算法相结合的方法进行信号到达时差（TDOA）的参数估计,该方法能够从估计出的多个峰值中提取出真实TDOA值,消除多径带来的估计模糊,得到正确的估计值。最后的计算机仿真结果验证了文中的结论。     

基于循环相关的符号速率盲估计

本文阐述了未知符号序列经线性调制后,在接收端利用循环相关理论对符号速率进行盲估计的问题。对接收信号进行过采样,利用信号的循环平稳统计特性,在循环域对信号的循环相关估计的模平方之和进行最大化处理,从而导出本文描述的符号速率估计器。文中给出了基于循环相关的盲估计算法,并对核算法的统计一致性和渐进性能进行了分析,最后给出了该算法的仿真数据。     

无先验参数条件下直扩信号时差估计研究

周期谱相关具有较强的抑制噪声和抗干扰的能力,适应于低信噪比时差估计的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择。目前关于直扩信号时差估计的研究都是建立在循环频率已知的前提下进行的。运用直扩信号的周期谱特性,可在无先验参数条件下确定其循环频率,对时差进行估计,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量。仿真结果表明,该方法是切实可行的。     

基于互信息的时差估计方法研究

时差估计技术是电子战测向的关键技术之一，近10多年来时差估计方法研究成为电子 战、雷达和声纳等领域的研究热点。提出了一种利用信息论中的互信息理论进行时差估计的新方法，并 进行了相应的理论介绍和算法推导。该方法勿需知道输入信号和噪声的统计先验知识和参数模型，克 服了传统方法的不足和局限性。计算机仿真证明在有噪声存在和欠采样的情况下，互信息时差估计方 法能得到精确的时差估值。     

基于二次相关的时延估计方法研究

针对无源定位中时延估计的问题,在研究二次相关法时延估计的基础上,结合希尔伯特变换,提出了一种新的时延估计方法。该方法对二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在更低信噪比下取得更高的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

基于相参脉冲时频估计的到达时间差精确估计算法研究

在介绍了利用到达时间差进行多站无源定位的方法后,该文在高精度定位要求下讨论了现有到达时间差估计方法,针对相参脉冲雷达信号提出了一种简化的时频相关方法：频率补偿到达时间差估计算法,避免了频率-时间二维搜索计算。这种方法具有估计精度高、计算量小、适用条件宽的优点。仿真试验验证了上述结论。     

多相编码信号谱相关特征检测与参数估计

基于时域和频域2种循环谱密度估计方法,研究和总结了多相编码信号的循环谱特征及其与信号参数的关系。提出了一种没有先验知识条件下多相编码信号参数提取方法。首先介绍了多相编码信号的表示形式,然后使用循环谱密度函数估计方法分析了信号的循环谱特征,在此基础上提出了基于循环谱特征的信号参数提取方法。通过对6个典型多相编码信号参数提取相对误差的计算,验证了该算法的有效性。     

基于改进的循环互相关MUSIC算法的波达方向估计

给出了基于循环互相关运算的信号模型，根据该信号模型，运用改进的循环互相MUSIC算法得到了对具有循环平稳特性的空间源信号波达方向进行估计的有效方法——ICCC-MUSIC算法；定性的分析和仿真实验均表明该方法具有较好的抑制噪声和选择信号的能力，为利用天线阵列提取具有循环平稳特性的源信号提供了较好的实现方法。     

面向窄带通信信号时差估计的数据压缩方法

近年来面向时差估计的数据压缩成为信号处理领域的研究热点之一。类似基于传感器网络时差定位的应用场景,要求运用实用化的数据压缩技术,以降低平台设计和实现的难度,同时在数据传输量和时差估计精确度之间取得较好折衷。利用窄带通信信号在被子带抽取压缩后,时差估计克拉美罗界最低的子带基本对应信噪比最高的子带这一特点,将复杂的基于费舍尔信息量最大化的压缩准则合理地简化为基于离散傅里叶变换幅值平方和最大化准则,以提高压缩效率,同时为降低有限观测时间的影响,提出一种频点抽取结合子带抽取的压缩方法。最后经仿真验证,在压缩比不变的前提下,提出的改进数据压缩方法相比单纯的子带抽取法明显提高了时差估计精确度,在信噪比大于0 dB 的情况下,通过仅传输和利用128个频点信息,可以实现几十纳秒量级的时差估计精确度。     

电磁频谱监测时差定位初探

电磁频谱监测领域处理的信号特点是密集度高,采样率较低,时差定位技术应用难度大。针对此,分析仿真了相关峰插值与直接相关算法时差定位提取的性能,提出了工程上实用的电磁频谱监测时差定位的处理流程,更具有实用性。     

基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

基于现代谱估计的PSK信号频率估计方法

现代谱估计方法是在强噪声背景下进行谱估计的有效方法。本文利用现代谱估计的方法．分别使用MUSIC算法，Welch算法和修正协方差算法对PSK信号中心频率进行了估计。本文给出了计算机仿真的结果，将3种算法的估计结果进行了比较。结果表明，利用现代谱估计方法可有效地估计PSK信号的中心频率，其中修正协方差法在几种谱估计方法中性能稳定，复杂度适中，且计算速度较快。     

基于樽海鞘群算法的无源时差定位

针对无源时差(TDOA)定位的非线性方程解算问题,论文使用一种名为樽海鞘群算法(SSA)的新的群体智能优化算法。首先,该算法采用一种新的群体更新模型,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为,在保证搜索的全局性与个体的多样性的同时,改善了其他智能优化算法容易陷入局部极值的问题。其次,该算法控制参数很少,运算速度明显提高。该算法的收敛速度十分稳定,定位精度更高。仿真结果表明,樽海鞘群算法在3维时差定位中能够快速、稳定地收敛至目标位置,对传统粒子群算法(PSO)、改进的线性权重粒子群算法(IPSO)与SSA的定位精度进行比较,SSA精度明显高于PSO与IPSO。