基于正交匹配追踪算法的虚拟内插空间平滑DOA估计

针对正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法在实际的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计应用中,测向分辨率较低且在相干信号环境下估计性能较差的问题,提出了一种虚拟阵列空间平滑DOA估计算法.以互质阵列为模型,通过在正交匹配追踪算法重构信号的基础上,使用虚拟内插的方法,构造均匀虚拟阵列,能够提高波达方向的估计精度,加入空间平滑算法,可以分辨相干信号.仿真结果表明,使用虚拟内插算法之后,空间谱图波峰更尖锐,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高到2°,测向分辨率明显有所提升,同时加入空间平滑算法,可以有效地分辨相干信号,且在信噪比为0 dB时,最高探测精度提高为4.7°,验证了本文方法的有效性.     

Research on the resolution in coherent sources using a MUSIC algorithm based on a dual vector-sensor array

研究了单矢量传感器多重信号分类(SV-MUSIC)算法对非相干源的分辨性能,推导了声源等功率情况下的信噪比分辨门限表达式.针对相干源的分辨问题,提出了一种基于空间平滑的二元矢量阵多重信号分类(DV-MUSIC)算法.仿真实验表明,SV-MUSIC算法对非相干源的分辨能力随着信噪比的增加而提高,在相应的判定准则下其结果与理论值基本吻合,而基于二元矢量传感器的DV-MUSIC算法能够实现相干源的分辨,其分辨性能曲线一定程度上类似于SV-MUSIC算法对非相干源的分辨性能曲线.     

智能天线在TD-SCDMA系统中的应用分析

本文叙述了智能天线的基本原理，仿真所采用的最小二乘恒模算法的收敛特性。最后在3G网络宏蜂窝环境中采用蒙特卡洛方法仿真了智能天线的性能。结果表明相同误码率的情况下智能天线对信号信噪比的要求比四重分集天线低8dB以上。     

基于波束域相干信号子空间法的宽带源小尺度基阵定向

在给定的小尺度平面四元阵的基础上,主要研究了波束域相关信号子空间算法(BeamSpaceCoherentSignal-subspaceMethod—BSCSM)在宽带源定向中的应用以及性能分析。用实测的直升机噪声仿真产生各个阵元上输出的宽带信号源,并且使得这组信号具有特定的波达方向(DirectionofArrival—DOA)。分别使用波束域相干信号子空间法(BSCSM)和阵元域的相干信号子空间法(CoherentSignal-subspaceMethod—CSM)与非相干信号子空间法(InCoherentSignal-subspaceMethod—ICSM),通过计算机仿真实验对其进行方位估计。在仿真实验中,可以直观地看出三种方法的性能优劣。根据计算机仿真结果,统计意义上的误差分析,以及对宽带平面波波达角度的角度分辨率等性能指标的分析比较,可以得出在小尺度基阵定向研究中,波束域方法能够获得比其他两种阵元域算法更好的性能。     

阵列天线CDMA系统用户相干多径信号波达方向估计

提出了一种适用于阵列天线CDMA系统用户相干多径信号波达方向(DOA)估计的有效算法.该算法巧妙利用CDMA系统用户扩频序列的先验知识和特性,对用户相干多径信号进行解扩和匹配滤波处理,实现了对用户多径信号的有效分离和对多址干扰的抑制,对解扩后的用户多径信号采用DOA估计的综合方法进行波达方向的估计,对N元阵列,可同时估计出任一用户2N/3个相干多径信号的DOA.仿真结果表明该算法十分适合应用于CDMA类移动通信系统用户相干多径信号的波达方向估计.     

基于Matlab的LFM脉冲压缩仿真

基于Matlab平台以线性调频信号为例通过仿真研究了雷达信号处理中的脉冲压缩技术。在对线性调频信号时域波形进行仿真的基础上介绍了数字正交相干检波技术。最后基于匹配滤波算法对雷达回波信号进行了脉冲压缩仿真,仿真结果表明采用线性调频信号可以有效地实现雷达回波信号脉冲压缩,提高雷达的距离分辨力。     

一种广义的自适应相干累积算法

根据最小均方误差算法（LMS）、自适应相干累积算法（ACI）及推广的自适应相干累积算法（Generalized Adaptive Coherent Integrator,GACI）在原理上的相关性和推广关系,提出了广义的自适应相干累积算法（IGACI）。以GACI为基础,在权系数迭代公式中引入更多的动量因子,即利用权系数的更多的历史信息,使被检测的单频或调频脉冲信号,在脉冲持续期间实现自适应相干累积,从而完成低输入信噪比条件下的信号检测,而无需或很少需要知道信号的先验信息。理论分析和仿真结果证明在低信噪比情况下,其性能优于GACI算法。     

高动态北斗B1I信号的快速捕获算法研究

高动态环境下,用户接收机接收到的卫星信号存在较大的多普勒频移,而实现定位导航和授时等功能对捕获算法提出了更高的要求.由于传统的时域串行捕获算法与基于FFT的并行码相位捕获算法存在时间复杂度高而造成捕获较慢的问题,本文采用改进的PMF-FFT捕获算法.捕获信号时,取2 ms输入信号与本地载波信号进行模二加后通过64个部分匹配滤波器,再将输出的数据加海明窗函数,然后进行64点FFT运算,最后将结果取模后与门限值比较,高于门限值判断捕获成功.通过实验仿真验证,该方法可以准确地完成高动态北斗B1I信号的快速捕获.     

CSM在基于Lamb波的结构损伤检测中的应用

在基于Lamb波的结构损伤检测中往往不可避免地遇到结构中多个损伤引起的反射波信号相干问题而对检测精度造成影响。考虑到阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,尤其是在信号的波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计上的优越性,将其应用于基于Lamb波的结构损伤检测中以获得准确的结构损伤信息。于是,该文采用空间谱估计中相干信号子空间方法(Coherent Signal Subspace Method, CSM)解决了相干信号问题。以一个损伤结构的仿真分析为例,验证了CSM方法在基于Lamb波的结构损伤检测中处理相干信号的可行性。结果表明,无论是结构损伤和边界反射引起的信号相干或两个结构损伤引起的信号相干,依然可以通过该方法获得准确的结构损伤信息。     

基于协方差矩阵Toeplitz重构的MUSIC算法的波达方位估计方法

针对传统波达方向（Direction of Arrival, DOA）估计方法通过空间平滑对相干信号进行处理损失阵列孔径的问题，文章提出了一种基于协方差矩阵托普利兹（Toeplitz）矩阵重构的多重信号分类（Multiple Signal Classification, MUSIC）算法的波达方位估计方法。该方法首先根据阵列接收数据的协方差矩阵及其翻转矩阵来构造新协方差矩阵，并利用新协方差矩阵构造Toeplitz矩阵，然后对其进行特征值分解，得到Toeplitz矩阵的噪声子空间，利用噪声子空间求出信号空间谱，通过谱峰搜索估计入射信号的方位角。文中方法拓展了阵列孔径，增加了可估计相干信号的数量，提升了方位估计的性能，提高了阵列的空间分辨率。仿真和湖上实验数据处理结果表明，文中方法可估计出更多的相干信号，而且在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小时仍然具有良好的方位估计性能。