单通道SAR无模糊估计快速运动目标速度

该文提出一种利用单通道相位信息无模糊估计地面运动目标径向速度方法。在距离频域做两视处理,并在多普勒域经过两视干涉处理,使得运动目标的干涉相位满足相位连续性假设。利用最小二乘线性拟合估计干涉相位关于多普勒频率的斜率,径向速度可由该斜率计算得到。该文方法具有不受相位缠绕影响的优点。相比于单通道幅度方法,该方法具有更高的估计精度和实时性。该方法在多普勒域能够同时估计多个目标径向速度。通过实测数据处理验证了该文方法的有效性。     

基于稳健线性回归的多普勒频移的估计

分析了实际短波信道探测中多普勒频移测量的原理;介绍了M估计稳健线性回归的基本思想;采用稳健线性回归和一般最小二乘回归对多普勒频移的估计进行了模拟仿真,仿真表明,当出现异常值时,稳健线性回归拟合的误差小于一般最小二乘回归拟合的误差;给出了短波信道探测的初步结果,用稳健线性回归和一般最小二乘回归对实际探测所得信道冲击响应的相位进行拟合,结果表明,稳健线性回归拟合的性能高于一般最小二乘回归.     

3D最小二乘表面匹配中不同共轭点搜索规则对配准精度影响分析

在一种泛型的3D最小二乘表面匹配模型基础上,讨论三种主流的共轭点对应准则,及其对表面匹配精度的影响分析.针对真实航空激光雷达点云数据进行配准对比实验,结果表明三种表面间共轭点对应准则都能较准确地估计出相邻重叠三维表面间的正形变换参数,其中最小法向距离准则在大多数情况下能获得相对较高配准精度.     

基于组网雷达的有翼弹道目标三维成像

组网雷达的多视角特性有利于获取目标的真实空间结构。该文在构建有翼进动目标回波模型的基础上,分析不同类型散射中心的微多普勒信息变化率的变化趋势,对微多普勒信息进行分离提取。利用非线性最小二乘拟合获取散射中心的幅度、相位信息。基于微动特征的不变性,利用多部雷达锥顶散射中心的幅度信息估计微动特征和坐标转换参数。然后根据各散射中心在不同视角上投影分量的差异,实现尾翼散射中心的匹配,之后求解散射中心的瞬时空间位置,实现目标重构。仿真验证了算法的有效性,并分析了微动参数和信噪比对重构结果的影响。     

大时宽带宽积雷达空间目标距离像估计

采用二次相位滤波的方法,估计大时宽带宽积信号下空间目标的速度及加速度,并进行相应的运动补偿后获得目标一维距离像。首先,推导出具有大时宽带宽积信号的空间目标回波模型,分析了利用传统脉压处理后的数学表达式,给出不适合传统脉压处理的条件。为此,利用该方法得出速度和加速度估计值并进行二次和三次相位项系数及距离-多普勒耦合的补偿,以获得目标距离像。仿真实验验证了该条件下提取空间目标一维距离像的可行性。     

基于最小二乘估计的InISAR空间目标三维成像方法

InISAR系统能够在短观测时间内实现对目标的3维成像,在目标识别和分类中有广泛应用。但是ISAR成像平面不仅取决于目标相对雷达的空间位置,还和目标的运动情况有关。针对空间平稳运动目标,该文利用互相垂直的L型基线构成双通道InISAR系统,对各天线接收到的回波分别采用各自的参考距离进行聚焦处理,采用传统的距离-多普勒算法得到目标散射点2维像,通过提取各散射点的干涉相位和多普勒信息,采用最小二乘方法对目标的有效转动角速度大小和方向进行估计,进而估计出散射点的3维位置,实现目标3维成像。仿真实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于距离谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计

在方位多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达(HRWS SAR)系统中,通道间幅相偏差和通道时延偏差将会导致多普勒解模糊性能下降。为了解决该问题,该文提出一种基于距离频谱分析的方位多通道HRWS SAR通道偏差稳健估计方法。该算法分为两步:第1步,通过对相邻通道回波距离频谱的干涉相位进行相位解缠绕和加权多项式拟合,从而获得通道时延偏差的稳健估计;第2步,基于空间互相关理论,根据通道间常数干涉相位同时估计基带多普勒中心和通道间相位偏差。相比于传统算法,该算法克服了相位缠绕和跳变对系数估计的影响,提高了算法稳健性,而且能同时估计基带多普勒中心和通道相位偏差。实测及仿真数据处理验证了该算法的稳健性和精确性。     

一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种新的双基地MIMO雷达收发角和多普勒频率联合估计方法。利用匹配滤波器输出的信号特点,采用最小二乘法从信号中分别提取出多目标的多普勒矢量、接收角矢量和发射角矢量,然后采用迭代算法对这3个矢量进行更新以完成收发角和多普勒频率的联合估计。该方法复杂度低,运算时间少,且能够实现自动配对。仿真结果表明,与基于PARAFAC的方法相比,该文方法更易获得高精度的收发角和多普勒频率估计,具有更高的可靠性。     

极化信号频率、二维到达角和极化参数的同时估计

本文研究基于标量传感器和/或空域完全伸展矢量传感器极化敏感时间双采样、空间欠采样阵列的多个宽频段窄带极化信号中心频率、二维波达方向和极化参数的同时估计问题。针对时、空多分辨采样数据,利用旋转不变参数估计方法分别估计出与信号频率有关的时间相位因子和对应的含有空间相位信息的所谓混合导向矢量。对估计出的信号时间相位因子的模和相角进行联合,获得模拟频率估计:利用混合导向矢量中还包含的与空间采样间隔无关的极化-角度相干结构信息去除方向余弦估计中的整周模糊并获得相应的极化参数估计。     

一种机载前视阵雷达近程杂波谱补偿方法

机载前视阵雷达近程杂波谱在方位-多普勒域随距离变化剧烈,功率谱不重合并严重展宽,直接进行空时自适应处理（STAP）不能在待检测单元形成窄而深的凹口,致使地面动目标检测（GMTI）性能下降。文中提出一种导向矢量矩阵最小二乘拟合方法,该方法利用训练单元和近程待检测单元导向矢量拟合矩阵对杂波数据进行变换,使训练单元的杂波子空间逼近于待检测距离单元,从而实现了机载前视阵雷达近程杂波谱重合。仿真实验表明该方法能够对近程杂波非均匀性进行有效补偿,减轻杂波谱随距离变化对空时自适应处理性能的影响。     

一种新的OFDM采样频偏盲估计算法

针对OFDM技术对系统的时钟同步要求非常高的问题,提出了一种新的采样频偏盲估计算法,该算法可较好地解决估计精度和估计复杂度的折中问题。通过仿真结果表明,在高斯白噪声信道下,与同类算法相比,该算法不仅估计精度高,而且估计复杂度低,符合实际工程应用。     

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。     

一种CPM信号参数盲估计方法

针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。     

高阶累积量的近场源四维参数联合估计方法

提出了一种近场窄带信源载波频率、仰角、方位角和距离四维参数联合估计的方法。该方法利用构造累积量矩阵的特征值及其相应特征向量直接获取信源参数,无需谱峰搜索,计算量适中,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的十字阵列,可有效减少阵列孔径损失。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

高性能汉语语音基音周期估计

精确度、连续性和可行性是语音基音分析中必须考虑的三个主要问题,为解决这些问题,本文提出一种新的汉语语音基音周期估计方法,首先,我们通过以ＬＶＡＭＤＦ方法替代ＡＭＤＦ方法获得了更好的基音估计精度和进域分辨度;其次,我们根据汉语语音的特点提出了元音清晰度的概念,在ＬＶＡＭＤＦ和元音清晰度的基础上,本文设计了元音中心定位、基音谐波单周期校正、基音邻近搜索等一系列算法,从而大大提高了汉语语音基音估计的精确     

LTE—A基于DMRS的噪声估计算法研究

LTE—A上行参考信号主要包括DMRS（解调参考信号）和SRS（探测参考信号）,DMRS信号主要用于上行信道估计以及eNodeB端的相干检测和解调,以便接收端成功解调数据。信道估计的准确性对于LTE—A系统的性能是至关重要的,而在信道估计算法（MMSE）中,噪声估计的准确性将直接影响到信道估计的性能。因此,为了更加准确地进行信道估计,对噪声估计的研究是非常有必要的。     

逻辑级功耗估计方法的研究

随着芯片规模的增大和速度的不断提高,功耗已经成为深亚微米设计中需要考虑的一个主要因素.在设计中,为了满足功耗需求而又避免进行昂贵地重新设计过程,就需要在设计的不同阶段进行精确而高效的功耗估计.同时,功耗估计对于设计过程中的优化及可靠性设计也是十分重要的.因此,在设计的各个抽象层次出现了很多功耗估计的方法.文章研究了逻辑级功耗估计的方法,重点是近年来提出的几种逻辑级功耗估计的方法,阐述了这些方法的基本原理并比较它们各自的优缺点.     

一种新的多天线SC-FDE UWB系统信噪比估计方法

为辅助实现多天线单载波频域均衡超宽带系统相干检测,提出一种新的信噪比估计方法.该方法在不同发射天线传输满足空间复用条件的导频序列,接收端首先获得多天线子信道最小二乘估计,再根据信道共轭对称特性构造噪声采样矢量,然后应用克拉美罗定理获得噪声方差信息,最后联合二者计算系统的信噪比值.仿真结果表明:和传统方法不同,提出方法不仅在高信噪比端大大提高了估计精度,而且可以和简单易执行的最小二乘信道估计器同时使用.     

一种新的近场源三维参数联合估计方法

提出了一种新的近场源频率、波达方向和距离的三维参数联合估计算法.基于阵列接收数据的高阶累积量,构造了三个适当的矩阵束,它们的广义特征值的相位给出频率、到达方向和距离的估计,同时其特征值的幅度实现三维参数的自动配对.该算法的参数估计有闭式解,无需复杂的搜索过程,且其参数自动配对.由于算法使用了四阶累积量,所以适用于任意结构的加性高斯噪声环境.计算机仿真实验证实了所给算法的有效性.     

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法

在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.