基于麦克风阵列的相容时延矢量声源定位方法

时延估计是常用的声源定位方法,传统的算法将定位分为两个步骤,即先估计麦克风阵列中每一对基元的接收信号时延,然后根据这些时延用几何的方法确定声源的位置。在低信噪比下,一对麦克风的时延估计误差较大,导致定位误差较大。相容时延矢量估计算法将两步合为一步,没有逐对估计时延,而是构造一个目标函数,通过搜索得到声源的位置。仿真结果表明,在低信噪比下,只需要较短的数据,该算法仍可得到较高的定位精度。     

利用多普勒的运动单站直接定位算法

针对利用运动单站接收辐射源信号进行目标定位过程中,传统两步定位算法测量参数时会产生信息损失,从而导致估计精度不够理想的问题,提出了一种联合多普勒的运动单站直接定位算法。该算法通过构造代价函数,得到包含辐射源位置信息的共轭矩阵,然后分别针对未知信号和已知信号通过特征值分解求取共轭矩阵的最大特征值,最后进行二维格网型空间索引得到辐射源的位置估计。同时,本文还推导了相应的克拉美罗下界(CRLB),并分析了多普勒测量存在误差下算法的定位性能以及算法的运算量。通过理论分析和仿真实验可以表明,所提出的运动单站直接定位算法对目标位置估计误差能够逼近CRLB,且与两步定位算法相比,具有更好的定位精度。      

联合波形重构的数字调制信号直接定位方法

直接定位(Direct Position Determination, DPD)算法相比于传统两步定位法,在低信噪比和复杂环境下具备更高定位精度和更强鲁棒性。研究表明加入信号波形信息能够有效提升DPD算法定位精度,但在实际无源定位场景中信号波形往往难以先验已知,未知信号波形的DPD算法精度受限。针对这一问题,本文围绕无源定位系统中普遍存在的调制方式已知,但符号信息未知的数字调制信号,提出一种联合波形重构的数字调制信号直接定位(Direct Position Determination for digital Modulation signals, MDPD)方法。该方法依据最大似然准则,基于调制信号成型、接收阵列与辐射源位置几何关系,构建阵列接收信号关于信源符号和位置参数联合估计的代价函数,利用交替迭代降低信号高维搜索给参数联合估计带来的计算复杂度。仿真实验结果验证了联合波形重构的MDPD算法可行性,同时通过与已有两类定位算法的对比实验,得到本文MDPD可以达到更高定位精度,并在信噪比增加时收敛到渐进最优定位精度。      

信号直接定位技术综述

通过被动接收辐射源信号并确定其位置的无源定位技术,在电子侦察、搜索救援等领域具有重要价值。传统测向交叉、时差、频差等无源定位技术通常需要两步实现辐射源的定位,第1步通过截获的信号采样估计与辐射源位置有关的定位参数,第2步利用这些定位参数求解辐射源的位置,这种处理方式带来了信息量损失、定位参数关联困难、系统灵敏度需求高等问题。近十几年来,兴起了一种无需估计定位参数,而是直接处理原始采样信号获得辐射源位置估计的直接定位(DPD)技术,其具有适应低信噪比、无需参数关联、鲁棒性强等优势。在对已有直接定位技术进行全面总结基础上,该文归纳了基于不同信息类型的典型直接定位技术、特殊信号直接定位技术、高分辨率高精度直接定位技术、直接定位快速算法以及直接定位模型误差校正技术等已有成果,并对直接定位未来发展方向进行展望。      

基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统直接定位算法

1比特量化技术在大规模MIMO雷达系统中的应用使得系统成本、功耗及传输带宽显著降低。但这同时也对如何从1比特量化后的数据中提取目标高精度信息提出了严峻挑战。针对基于1比特量化的二次定位算法在低信噪比下定位精度低、鲁棒性差的问题,该文提出了一种基于1比特量化的大规模MIMO雷达系统目标直接定位算法。首先,通过将接收信号进行1比特量化,并推导基于1比特信号的概率分布,建立了关于目标位置的代价函数;其次,通过证明代价函数的凸性,利用梯度下降算法求解了回波中未知的信号参数;最后,根据最大似然估计实现了目标直接定位。仿真实验分析了所提算法的定位性能,结果表明,所提算法仅需传输相较于高精度采样(16比特为例)直接定位算法6.25%的通信带宽,同时其功耗仅为前者的0.1%。此外,与基于1比特量化的二次定位算法相比,所提算法在低信噪比下便可实现对目标位置的有效估计,并且其定位性能在低信噪比和低MIMO天线数量下均明显优于前者。同时,其性能会随着过采样技术的应用进一步提升。      

一种基于循环稀疏表示的同频带干扰抑制及发射源定位方法

针对无线通信中的同频信号干扰问题,受信号稀疏表示及循环平稳特性启发,本文通过建立位置坐标的样本集合,构造字典矩阵,采用优化方法在循环频域实现稀疏信号重建,利用接收到信号的循环谱切片直接估计发射源位置.仿真结果表明,该所提算法的定位误差接近于推导的克拉美劳下界,在低信噪比和信干比条件下优于现有的频域直接定位和两步定位算法,具有更高的定位精度.     

基于双基地距离的多站多外辐射源无源定位算法

针对利用多个外辐射源和多个接收站的无源雷达目标定位场景,提出了一种利用三步加权最小二乘的双基地距离（Bistatic Range,BR）定位问题代数解.首先,在第一步加权最小二乘估计中,通过引入多个辅助参数,将BR观测方程线性化,并得到目标位置粗估计;在后两步加权最小二乘估计中利用辅助参数与目标位置参数的约束关系来提高目标位置的估计精度.对算法理论误差分析表明,其定位精度可以达到克拉美罗界.蒙特卡罗仿真结果表明,算法的定位精度优于现有算法.     

一种阵列互耦影响下的目标直接定位算法及其理论性能分析

相比传统的两步定位方法,以Weiss和Amar等人提出的目标位置直接确定方法具有定位精度高、目标分辨率高、可避免"目标-量测"匹配等优势.本文基于该类定位方法的思想,提出了一种利用单个运动天线阵列对目标辐射源的直接定位算法.与已有直接定位算法不同的是,文中新算法考虑了阵列互耦的影响,并且能够实现阵列互耦参量和目标位置参量的解耦合估计.此外,文中还基于矩阵特征值扰动理论,定量推导了新算法参数估计的理论方差（包括目标位置估计方差和互耦向量估计方差）,并且给出了全部参量估计方差的克拉美罗界.最后,该文通过仿真实验验证了新算法的优越性和理论分析的有效性.     

阵列模型误差条件下直接定位性能分析及偏差修正方法

相比于常规的"参数估计+位置解算"两步定位模式，直接定位（DPD）算法具有定位精度高、分辨能力强等诸多优势.但是，DPD算法的性能受到阵列模型误差的影响.本文通过一阶Taylor级数展开，定量推导出模型误差条件下基于多重信号分类直接定位算法（MUSIC-DPD）的定位误差，从定位误差的表达式中可以发现辐射源的真实位置和MUSIC-DPD所得的有偏位置估计之间存在一种非线性关系，但这关系在实际条件下无法精确表示.为此，本文提出一种基于多层感知器（MLP）神经网络的直接定位偏差修正方法，该方法能够直接学习由阵列模型误差引起的定位偏差的规律，有效地修正由阵列模型误差导致的直接定位偏差.     

基于分数阶傅里叶变换的多辐射源被动直接定位算法

直接定位(DPD)算法能充分利用观测回波信息,在低信噪比条件下其定位精度一般要高于传统的两步定位算法。为解决多基站无源雷达系统中多个未知线性调频(LFM)信号辐射源的定位问题,该文提出一种基于DPD算法和分数傅里叶变换(FRFT)相结合的多目标定位算法。首先,根据建立的信号模型推导了理论上最优的高维最大似然估计器;其次,由于高维信号参数和目标位置联合估计的计算复杂度限制,利用基于FRFT和基本分类算法的降维策略将多目标定位问题转化为多个单目标定位问题;最后,目标的位置及相应信号参数可通过4维网格搜索得到有效估计。仿真结果表明,相比于已存在的忽略发射信号的DPD算法,该文提出算法定位性能更优。      

An Efficient Direct Position Determination Algorithm Combined with Time Delay and Doppler

The conventional passive location methods such as Taylor series and two-step weighted least square are usually implemented by first estimating related parameters and then solving equations to get the target position. However, the parameters used for location estimation are only estimates and represent an unnecessary intermediate step in the process, which also cannot guarantee to match the real location information. This separation between the parameter estimation algorithm and the location estimation algorithm may lead to information loss. By utilizing a combination of time delay and Doppler, this paper proposes an improved direct position determination algorithm to improve the estimation accuracy. A novel maximum likelihood estimator is used to transform the problem into one of searching for the largest eigenvalue of a Hermitian matrix of position information. Calculation is simplified since the part of nonzero eigenvalues remains unchanged after the matrix is transposed. The target’s position estimation is then determined by searching the space of two-dimensional geographic grids. Simulation results show that the performance of proposed algorithm is closer to the Cramér–Rao lower bound than the original direct position determination algorithm and traditional two-step method based on time delay and Doppler.     

信号波形已知条件下多目标直接定位性能分析及其改进算法

相比传统"测向+位置估计"两步定位体制,以Weiss和Amar提出的目标直接定位技术具有精度高、分辨能力强等优点,并且便于利用信号波形信息.该文首先针对Weiss和Amar提出的信号波形已知条件下的多目标直接定位算法（称为Weiss-Amar算法）进行理论性能分析,证明了其参数估计的渐近一致性,推导了其参数估计的渐近方差,并指出当不同目标信号波形相关时会对算法性能产生较大影响.针对这一缺点,文中提出了信号波形已知条件下的改进型多目标直接定位算法,与Weiss-Amar算法不同的是,改进算法对全部目标的位置参数进行协同估计,并且通过交替投影迭代进行数值优化,能显著提高对相关信号的定位精度.最后文中推导了信号波形已知条件下多目标位置直接估计方差的克拉美罗界.仿真实验验证了文中理论分析的有效性和改进算法的优越性.     

一种基于窄带信号多普勒频率测量的运动目标直接定位方法

相比于常规的两步定位方法,目标直接定位方法具有更高的定位精度,但现有的直接定位方法主要是针对静止目标所提出的,并具有较大的运算量.本文提出了一种针对匀速运动目标的多普勒频率直接定位方法.文中首先基于最大似然准则推导了直接估计目标初始位置和运动速度的优化模型,针对该优化模型是以矩阵特征值的形式给出而难以数值求解的问题,提出了一种基于矩阵特征值扰动定理的Newton型迭代算法,该算法可以避免多维参数网格搜索所导致的庞大运算量.此外,文中还推导了关于目标初始位置、运动速度以及运动航迹估计的克拉美罗界的闭式表达式.数值实验表明新方法的目标位置估计方差可以达到克拉美罗界,并且具有较少的运算量.     

Parametric SNR Estimation Based on Auto-Regressive Model in AWGN Channels

Signal-to-noise ratio（SNR）estimation for signal which can be modeled by Auto-regressive（AR）process is studied in this paper.First,the conventional frequency domain method is introduced to estimate the SNR for the received signal in additive white Gauss noise（AWGN）channel.Then a parametric SNR estimation algorithm is proposed by taking advantage of the AR model information of the received signal.The simulation results show that the proposed parametric method has better performance than the conventional frequency doma in method in case of AWGN channel.     

基于多通道数据融合的跳频信号频率跳变时刻估计算法

针对低信噪比条件下宽带高速跳频信号的参数估计问题,提出一种多通道数据融合跳频信号频率跳变时刻估计算法。该算法利用无盲区数字信道化预处理实现宽带跳频信号的全概率、全盲接收,通过数据融合得到一路包含全部频率跳变信息的参考信号,并利用该参考信号进行最大似然估计得到频率跳变时刻精确估计值。给出了所提出跳变时刻估计算法的Cramer-Rao下界并进行实验仿真。理论推导和仿真结果表明:针对一定的输入信噪比,适当选择信道化数和估计时间可实现较高的估计精度。在0dB信噪比条件下,采用16通道数字信道化处理,估计方差小于10-3。      

低信噪比条件下直升机微动特征提取方法

直升机旋翼转动产生的微多普勒调制能够反映其微动特性,准确估计出目标的叶片数量、旋翼长度和转动频率对直升机的识别具有重要意义。本文针对窄带脉冲体制雷达,提出一种低信噪比条件下的旋翼直升机微动特征快速高精度提取方法,推导了微动特征参数之间的内在联系,在时频域通过对时频图幅值进行积累获取目标闪烁参数,并将其作为先验信息对稀疏字典进行降维处理,降低正交匹配追踪算法的运算量,提高了微动特征参数的估计精度,在低信噪比条件下具有较好的鲁棒性,仿真和实验结果验证了方法的有效性。     

Direct position determination of cyclostationary signals

Direct position determination (DPD) was recently proposed as a new method for passive localization of narrowband radio transmitters. Its superior performance, especially in the low signal-to-noise ratio (SNR) regime, is ascribed to both the joint optimization it performs over all base stations that participate in the estimation process and the direct determination of the emitter position as opposed to conventional methods which typically process the information from the individual base stations separately and determine the location using two estimation steps.In this paper, we introduce the cyclic direct position determination (CDPD) algorithm, a novel method which is the cyclostationary counterpart of the DPD. Despite its name, the CDPD is not a simple extension of the DPD but a unique algorithm which deviates substantially from its ancestor. Yet, the CDPD enjoys both the benefits of the DPD algorithm and the great performance robustness in the presence of narrowband interferences thanks to its cyclostationarity exploitation.