最大稀疏稳健恒定束宽波束形成器设计

为了降低宽带阵列恒定束宽的实现复杂性,在分析宽带阵列稀疏性的基础上,构造了以阵元和抽头延迟线(TDL, tapped delay line)稀疏性的凸组合为目标函数,满足恒定束宽约束的波束形成器优化模型,降低了所需的阵元和TDL个数。引入重加权机制,通过序列凸优化,使稀疏性递增并收敛到最大值,证明了保证波束形成器稳健性的范数约束与最大TDL稀疏目标函数之间的等价性。仿真结果表明,可用较少的阵元及TDL个数获得相同的恒定束宽性能,具有工程实用价值。     

一种新的高速多目标快速参数化检测算法

针对线性调频脉冲压缩雷达参数化检测高速多目标时受到距离徙动、多普勒扩散和速度模糊的影响,该文首先采用联合频域变标脉冲压缩处理与吕方法(2011)实现目标信号的相参积累,然后在其基础上采用基于多普勒频率模糊数搜索的方法完成高速多目标的参数化检测.算法所提出的频域变标脉冲压缩处理可同步完成距离维的徙动补偿与多普勒维的模糊数补偿,降低了实现目标参数化检测的计算复杂度,且由于算法采用相参积累方式,在低信噪比下可以进行精确的目标检测和运动参数估计.相参积累算法运算量分析、计算机仿真以及实测数据处理结果验证了该文所提算法的有效性.     

空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率联合估计方法

该文提出了一种空间色噪声环境下双基地MIMO雷达角度和多普勒频率的联合估计方法。该方法利用相邻时刻匹配滤波器输出的互相关矩阵构造新矩阵,消除了空间色噪声的影响,通过对其进行奇异值分解(SVD)获得信号子空间,然后将相邻时刻匹配滤波器输出的时间相位差作为时间旋转因子,采用ESPRIT方法获得目标多普勒频率、波离方向(DOD)和波达方向(DOA)的联合估计。该方法没有阵列孔径损失,且所估计参数能够实现自动配对。计算机仿     

一种单自旋回波串信号参数估计方法

针对存在加性高斯白噪声多参数变量的单自旋回波串信号参数估计问题,提出一种参数分离化的2-D参数估计方法.利用2-D数据矩阵秩为1的特性,依照迭代加权最小二乘方法,从左、右主奇异值向量中以参数分离的方式分别估计出衰减因子和频率,基于最小二乘方法进一步获得信号幅度估计.该方法在相对高信噪比和/或大数据样本下可达到克拉美罗下界,且计算复杂度较低.仿真数据结果证明了算法的有效性.     

基于总体最小二乘的核四极矩共振参数估计

核四极矩共振(NQR)是一种固态射频谱分析技术,可用于检测高危险爆炸物。然而,NQR信号本身非常弱,并且易受线圈的热噪声和外部射频干扰的影响,低信噪比限制了NQR技术的实际应用。在研究自由感应衰减信号特性基础上,应用基于总体最小二乘法的线性预测估计器对NQR信号的参数进行估计,仿真数据和实测数据结果验证了该算法的有效性。     

主机与CPCI总线通用信号处理板的通信

针对现代雷达信号处理,介绍了CPCI总线信号处理板与主机间的通信方法,分析了Win2000下WDM驱动程序的开发。借助Win2000操作系统,灵活组建了多板卡通用信号处理平台,可以满足不同信号处理任务需求。最后,结合SAR成像应用给出了一个使用实例。     

基于凸优化的宽带雷达波形优化方法

针对宽带雷达目标识别波形优化中多类目标方位和初相不确定问题,在高斯色噪声背景下提出一种基于凸优化的波形优化方法。该算法通过半正定松弛方法对目标识剐波形优化这个非凸问题进行近似求解,较好地解决了多类目标方位和初相不确定情况下的波形优化问题。仿真结果表明：该方法可以有效增加各类目标之间的可分性,从而提高目标识别性能。     

基于整数编码遗传算法的稀疏阵列综合

该文针对稀布阵列综合问题,提出一种基于整数编码遗传算法的优化设计方法。采用整数编码的个体描述方式在保证阵元稀布率恒定的同时,减小了搜索的空间。在优化阵元分布的基础上采用凸优化方法进一步优化阵列权值,显著提高了阵列方向图的主副瓣比。仿真数据结果验证了方法的有效性和优越性。     

多特征子空间波形优化设计方法

针对宽带雷达方位不确定的目标识别波形优化设计问题,该文在色噪声背景下提出一种多特征子空间方法,简称为MES方法。它通过各类目标在各个方位下的回波的可分性进行分析,选择多个可以较好体现各类目标回波差异的特征向量,张成多个特征子空间,然后将期望信号投影到这些子空间上形成优化波形。仿真表明,相对于已有方法,该优化方法能更加平衡地增大每一个方位下目标的可分性,从而有效地提高了目标的识别率。     

带有距离走动和多普勒扩散的高速运动目标检测

针对运动目标在长时间积累过程中的距离走动和多普勒扩散问题,提出了一种基于多种方法相结合的高速多目标检测和参数估计方法.该方法利用楔形变换校正目标包络的距离走动,运用循环自相关函数法和"解线频调"法联合估计并补偿目标的二次相位,最后通过相参积累聚集能量来检测目标.所提方法有效地补偿了目标的距离走动和时变多普勒频率,延长了信号相干积累时间并提高了检测性能.该算法运算量小,适合于硬件实现.对算法的性能做了分析并进行了仿真,仿真结果验证了算法的有效性.