空时欠采样下多目标频率和方位联合估计新方法

针对空时欠采样下多个窄带信号参量估计问题,提出了一种基于同时估计多实数的广义稳健中国剩余定理的频率和方位联合解模糊方法.该方法首先对任意单阵元采用多次时域欠采样,获得多个目标的模糊的频率估计值,然后利用同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理估计出多目标的无模糊频率;在空时欠采样下,获得多组阵元接收到的信号相位差的模糊值,再利用广义稳健中国剩余定理解相位模糊,从而估计出多源信号的真实方位.仿真实例表明新提出的方法可以在空时欠采样情况下有效地对多个目标同时解频率和方位模糊,频率和方位联合估计的精度高,稳健性好.     

矢量阵自初始化MUSIC算法的试验研究

利用单个矢量阵元的阵簇估计提供的初始参数,对MUSIC噪声子空间谱进行迭代搜索谱峰,实现目标的方位估计.该方法减少了运算量,同时提高了目标方位估计的精度.为了检验算法的性能,进行了外场试验.利用3个矢量水听器组成了三元矢量阵,对比了矢量阵自初始化MUSIC算法和MUSIC空间谱估计以及常规波束形成的性能.试验结果表明,矢量阵常规波束形成的目标方位估计精度较差,MUSIC空间谱的估计性能较好,而迭代搜索MUSIC谱峰方法的定向精度最高.当空间严重降采样时,常规波束图的栅瓣高度接近主瓣高度,MUSIC空间谱表现出较强的栅瓣抑制能力,而自初始化MUSIC算法不受空间降采样的影响,总能给出正确的目标方位估计值.     

基于秩亏损的近场源定位快速算法

为避免近场源参数估计中的搜索计算,提出了一种改进的Root-MUSIC算法.该算法把阵列分成两个对称的子阵,并利用两个子阵信号子空间的广义旋转关系得到信号源角度的估计,然后利用估计出的角度和GESPRIT方法给出距离的估计.该方法在低信噪比下性能优越,能完成参数的自动匹配,且无需谱峰搜索计算复杂度低.仿真结果表明了此算法的有效性.     

二维面阵子空间重构快速估计方法

针对当前进行二维面阵高精度波达方向估计时计算复杂度较高的问题,提出了一种适用于二维面阵的高精度低计算复杂度的快速估计方法。这种方法首先利用面阵子阵间的旋转不变关系完成二维角度预估;然后将预估角度作为先验信息,利用子阵的信号子空间重构面阵的信号子空间,并进行梯度搜索,实现对二维角度的精确估计。其中,利用子阵的信号子空间对面阵的信号子空间进行重构,有效地降低了进行子空间估计时的计算复杂度;采用梯度搜索的办法进行局部搜索,使得搜索时的计算复杂度大幅下降,获得了与经典二维MUSIC算法一致的估计精度。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

以欠采样速率实现盲谱感知及二维DOA估计

提出了两种以欠采样率实现盲谱感知与二维波达方向(DOA)估计的算法。这两种算法利用了MWC的周期信号所对应的傅里叶级数系数矩阵来确定未知信号频谱所在的子频带位置,然后利用二维阵列的信号模型估计得到包含二维DOA的空间相位。通过空间相位信息与子频带位置信息能重构出子带谱信息,以此能得到频率的高精度估计,最后通过空间相位分别估计得到信号的方位角与俯仰角。仿真验证了所提欠采样接收机与相应算法的有效性,以及在低信噪比环境下依然有较好的鲁棒性。     

基于延时相关预处理的MUSIC算法

针对MUSIC算法的分辨力受信噪比、快拍数及阵元数等因素限制的问题,利用各阵元接收数据的延时相关函数重新构造协方差矩阵,提出了基于延时相关预处理的MUSIC算法.根据阵元间的延时相关函数与原阵列流型及信号延时相关函数的关系,推导了4个与原阵列流型相同（共轭）的延时相关函数矩阵,分别对各矩阵求协方差并按规则求和得到新的协方差矩阵,之后对协方差矩阵进行特征分解,根据信号子空间处理稳健性高和噪声子空间处理估计精度高的特点构造谱函数进行谱峰搜索,实现DOA估计.通过仿真实验验证了本文算法的可行性和有效性.     

非圆信号多级维纳滤波DOA估计求根算法

针对非圆信号DOA估计的计算量问题, 运用多级维纳滤波和信号子空间的多项式求根方法, 提出了一种快速算法. 首先利用非圆信号特性构造出扩展阵列输出矩阵, 然后不需进行协方差矩阵的生成和分解, 利用多级维纳滤波求出信号子空间, 针对均匀线阵推导出信号子空间多项式求根方法, 得出目标的DOA估计值. 新算法的均方根误差性能与非圆信号求根MUSIC算法、非圆信号ESPRIT算法、非圆信号扩展传播算子算法等快速算法相仿, 但是计算量小于已有的算法, 特别是在阵元数较多的情况下算法的实时性优势更加明显.     

非半周期采样信号相位差估计的相位校正相关法

针对非半周期采样信号的相位差估计问题,提出一种非半周期采样信号相位差估计的相位校正相关法。首先,利用频率估计的相位匹配方法对采样信号进行频率估计,得到采样信号的频率估计值;其次,对采样信号进行互相关,得到互相关信号,并通过采样信号的信号时移和互相关构造一路新的互相关信号,使两路互相关信号具有相同的误差项;然后,利用两路互相关信号得到相位校正互相关信号;最后,利用相位校正互相关信号和频率估计值获得采样信号的相位差估计值。理论分析表明,该方法消除了采样信号非半周期采样对相位差估计的影响,无需预知信号幅值即可实现采样信号相位差的无偏估计。为验证所提方法的有效性和优越性,在不同相位差、信噪比和信号长度条件下对本文方法进行了仿真实验,并利用科氏流量计进行了应用实验。仿真实验结果表明,本文方法有效提高了非半周期采样信号的相位差估计精度,其相位差估计精度优于互相关方法、数据延拓式相关方法和正交时延估计方法的相位差估计精度,更接近克拉美罗下限。科氏流量计流量测量实验验证了本文方法在实际应用中的有效性。     

基于矢量传感器的高分辨频率估计算法研究

基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计．如果将空间的位移变成时间的延迟，单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计．将ESPRIT与矢量传感器相结合，研究了高分辨率频率估计算法，建立了矢量传感器的数据模型，推导了矢量传感器的空时阵列流形，通过对协方差矩阵进行子空间分解，求得目标信号的频率估计值．仿真计算研究了不同信噪比、采样频率和数据长度条件下该算法的性能．结果表明基于矢量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度．     

锥面共形阵列极化-DOA估计的降维MUSIC算法

针对传统MUSIC(multiple signal classification)算法在锥面共形阵列极化-DOA(direction of arrival)参数联合估计过程中计算复杂度较高的问题,利用单极化阵元构造极化敏感锥面共形阵列,并建立阵列接收信号模型.通过构造同极化接收子阵,将导向矢量中空域信息和极化域信息去"耦合",在考虑阵元遮挡效应的条件下,结合秩损原理实现了基于降维MUSIC算法的极化-DOA多参数估计,减小了极化-DOA参数估计的计算量.通过计算机仿真证明了方法的有效性.     

非重构压缩样值跳频信号时频联合估计算法

针对宽带跳频信号的参数进行精确快速的估计,提出一种非重构压缩样值跳频信号时频联合估计算法。首先在非重构原始信号的前提下,通过研究信号的压缩数字特征,发现信号频率发生改变的位置,然后对该位置所在的数据段进行重构得到其频域系数,即可达到估计跳频频率、跳频周期以及跳频跳变时刻的目的。仿真结果表明,当信噪比为10d B,压缩比为1/4时,该算法估计出跳频信号的跳变时刻与Wigner算法达到相同误差条件下,所需处理的采样点个数为Wigner算法的1/4;比完全重构信号后估计算法误差小,所需重构的采样点个数为完全重构的1/4。该算法相对于传统的时频特征算法和基于压缩感知的完全重构估计算法,运算复杂度低,实时性较好。     

认知无线电中OFDM信号联合参数估计

提出了一种基于循环自相关函数实现正交频分复用(OFDM)信号参数联合估计的算法．该算法只需在相应切面上搜索峰值距离就可实现OFDM信号的码片时间、有用符号时间、符号周期参数的联合估计. 并在低信噪比条件下,用频域累积法计算OFDM信号循环自相关函数. 计算机仿真结果验证了新算法的有效性.     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。     

Novel method for frequency hopping signals blind identification in the compressed domain

A novel method to blindly identify frequency hopping signals is presented in the compressed domain. The samples obtained by compressive sampling effectively maintain the structure of and the information on the original signal, so the task of identification of the original signal could be done by directly processing the sampling values. The method is based on the difference in numerical characteristic between sampling values. According to the different characteristics of the expectation of sampling values under different hypotheses, identification is accomplished by using the deviation of the actual sampling values from the expectations under the corresponding hypothesis as the criterion. Without reconstructing the frequency hopping signal itself,hopping frequencies can be estimated through a small number of measurements by the compressive sampling algorithm. Simulation results have proved that the proposed method is adequate to the environments in which the signal-to-noise ratio is higher than -2dB. Meanwhile, compared with other traditional methods, the proposed algorithm greatly reduces the amount of data, the computational complexity, and the identification time.     

基于任意阵列结构的欠采样频率估计

针对电子战接收机对宽带信号频率的无模糊估计要求,提出基于任意阵列结构的欠采样频率估计算法。采用两个工作时间步长不等的控制开关,将各阵元接收信号依次接入两个独立的接收通道,并以小于Nyqist采样频率的速率对送入的信号进行采样,通过接收通道的时间相关运算及相应的频率解模糊算法实现频率的无模糊估计,最后给出了正确解模糊的条件。由于各信号的估计可以并行实现,该方法在一维搜索量小的优势下实现了同时多信号的频率估计,计算机仿真结果表明此方法测量精度较高,对噪声影响具有一定稳健性。     

Perturbation sensitivity analysis of azimuth estimation of the acoustic source for the planar microphone array

Aiming at the requirements of quantitative analysis of the array scheme and positioning performance of a practical compact acoustic detection node system, the upper bound of the far-field azimuth estimation error for an arbitrary small-size planar array is derived and the four elements of the corresponding perturbation sensitivity factor with explicit physical significance are determined. It is proved that the perturbation sensitivity of the source direction-finding algorithm to the time difference of arrival (TDOA) estimates between microphones can be lowered obviously by means of increasing the number of distinct microphone pairs as well as employing spatially uniform distribution of array elements. Simulation results demonstrate that this study provides a quantitative approach to evaluating and comparing the azimuth estimation performance of different planar arrays.     

A new family of windows——convolution windows and their applications

Measurement of harmonic parameters, including frequency, magnitude and phase, is a key step in of analyzing and solving of harmonic problems. In electrical power system, the Fast Fourier Transform (FFT) has been widely used in harmonic analysis. Due to the requirement for real time implementation and/or the random shift of signal period, a sampling sequence usually contains only several cycles of the signal and the windowingtime width generally does not strictly equal to multiples of signal …     

基于自适应Chirplet分解的多普勒参数估计方法

提出一种基于自适应Chirplet分解联合估计多普勒中心和多普勒调频率的方法,直接从信号分解重构的角度进行参数估计,不进行回波方位谱与权函数的相关处理,对比度较小的均匀场景中仍然可以获得较好的多普勒参数估计,算法改善了聚焦性能。仿真实验和实测数据成像结果验证了方法的有效性。     

跳频信号的欠定盲源分离

针对跳频信号的欠定盲源分离,为了解决现有的时频域方法中算法计算量大、信号存在畸变、恢复精度不高的问题,提出了一种基于滤波的跳频信号欠定盲分离算法. 该算法首先根据估计到的源信号载频设计带通滤波器,利用这些滤波器对观察信号进行滤波,得到只包含某一个源信号的观测信号分量,使原分离问题分为数个时域上稀疏的欠定盲分离问题,然后对各个分量在时域上分别应用欠定盲源分离算法估计每跳数据. 通过仿真对比发现,所提的滤波法得到的跳频信号更精确,信干比比时频域方法大4dB;同时所提算法处理的数据量小,计算复杂度低.     

基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构

压缩采样理论突破了采样定理对稀疏信号采样频率的限制,在保证信号重构精度的条件下能够显著降低采样频率,能够在采样过程中对数据进行压缩。在频域稀疏信号的压缩采样中,由于所处理数据长度的有限性,存在频谱泄漏现象,即稀疏表示基失配,从而导致信号重构性能降低。为克服这种表示基失配引起的重构误差,提出一种基于频谱估计的频域稀疏压缩采样信号重构算法。该算法采用root-MUSIC算法对被测信号的表示基进行自适应地构造:用root-MUSIC算法对频率进行估计,用自适应的基向量构造稀疏表示基矩阵。通过实验对该重构算法的可行性进行验证。与传统信号重构算法相比,该重构算法具有更高的信号重构精度。