基于稀疏分解的微弱多分量LFM信号参数估计

Wigner-Ville分布是线性调频(LFM)信号参数估计方法中的常用方法,但其缺点是对多分量LFM信号有严重的交叉项.文中以稀疏分解方法为基础,利用匹配追踪(MP)算法将微弱多分量LFM信号在过完备原子库上进行分解,由分解得到的原子参数可以估计出各个LFM信号的起始频率和调频斜率,从而实现了微弱多分量LFM信号的参数估计.仿真验证了该方法的有效性.     

基于曲线拟合的多项式相位信号参数估计

研究了多项式相位信号的参数估计问题.针对在分析高阶多项式相位信号时,维格纳-威利分布的交叉项使得时频分布图变得难以解释的问题,采用伪雏格纳-威利变换减少交叉项,并且从伪维格纳-威利分布提取出多项式相位信号的瞬时频率曲线,利用曲线拟合的方法拟合瞬时频率曲线,从而实现了多项式相位信号参数估计.对比了最小二乘曲线拟合和切比雪夫曲线拟合用于多项式相位信号参数估计的不同.最后通过仿真验证了曲线拟合用于多项式相位参数估计的有效性.     

一种提高无迹卡尔曼滤波精确度的方法

无迹卡尔曼滤波是通过确定性采样,以无迹变换为基础,用卡尔曼线性滤波框架而建立起来的,对非线性系统有很好的滤波效果,但当噪声的影响较大时,精确度将会减低。为解决上述问题,提出了一种提高无迹卡尔曼滤波(UKF)精确度的方法,它将观测噪声和系统噪声引入到采样点中,对噪声进行对称采样处理,同时改进了算法过程,增加了无迹卡尔曼滤波的抗干扰性,与常规无迹卡尔曼滤波(UKF)相比,不仅保持了系统的稳定性,而且提高了精确度,最后通过仿真进行了验证。     

DS-UWB信号的四阶累积量检测

分析了基于四阶统计量切片检测直接序列超宽带(DS-UWB)信号理论和利用切片估计码片宽度的可行性.对于基于四阶统计量不同切片的检测性能做了有效的仿真分析,在仿真实验中得出不同切片在选择不同的延迟时具有不同的检测性能,四阶累积量的2-D切片延迟为零时能获得最好的检测性能.最后通过仿真实验得出:基于四阶统计量切片估计码片宽度能够在较低信噪比下估计出码片宽度.     

DS-UWB信号的谱相关分析及码片宽度估计

给出了直扩超宽带(DS-UWB)信号模型,详细分析了DS-UWB信号的循环平稳性和利用谱冗余估计码片宽度的方法。最后,严格推导出了DS-UWB信号的循环谱密度函数。仿真实验显示:DS-UWB信号具有循环平稳性,由于它的单脉冲时域波形不同,它的循环谱密度函数和传统的脉幅调制PAM信号有很大的不同;在较低信噪比时,码片宽度能够完全准确地估计出来。     

多径环境下接收DS-UWB信号的PN序列周期盲估计

经过密集多径信道的直接序列超宽带(DS-UWB)信号形式变得非常复杂,这给信号的伪随机(PN)序列周期的盲估计带来了困难.基于信号功率谱二次处理,对信号的功率谱进行估计,然后将估计的功率谱作为输入再求取功率谱,最后得到的二次谱就会在接收的DS-UWB信号的PN序列周期的整数倍处得到一序列的尖峰脉冲,通过估计这些脉冲的间距就可以得到PN序列周期的估计.推导得出的接收的DS-UWB信号的二次谱的表达式表明了该方法的可行性,同时为了增强估计性能,使用了二次谱平均累积方法.仿真实验验证了该方法能够在较低的输入信噪比条件下良好地工作.     

利用粒子群算法实现PPS信号的稀疏分解

针对在分析高阶多项式相位信号（PPS）时,Wigner—Ville分布（WVD）的交叉项使得时频分布图变得难以解释,为了提高信号计算速度和数据提取精度,采用基于匹配追踪（MP）算法的信号稀疏分解来抑制交叉项,但是稀疏分解计算量大,难以应用在实时信号处理。将粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,可以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求。计算机仿真结果证实了方法的有效性。     

基于元模型的复杂航电系统建模

针对当前综合模块化航空电子系统( IMA)开发中存在的问题,提出了一种基于元模型的航电系统建模方法.该方法充分利用了基于特征的元建模理论,通过合理划分和描述构成整体的各部分及其相互关系,构建航电系统领域的元模型.通过建模工具将元模型解释成面向领域的建模语言,在此基础上可构建具体的航电系统模型.以航电系统为实施对象进行了...     

一种扩维无迹卡尔曼滤波

本文讨论了一种基于扩维的无迹卡尔曼滤波(A-UKF)。通过无迹变换(UT),引出了无迹卡尔曼滤波(UKF)的算法描述,进一步深入研究了扩维无迹卡尔曼滤波,它把非线性系统中的过程噪声和测量噪声引入到采样点中,当采样点通过非线性系统传播时,有效的削弱了噪声的影响,并在算法上进行了比较,说明了A-UKF比UKF的精确性要高。最后通过仿真进行了验证。