高斯色噪声背景下的单通道信源数目估计算法

目前信源数目估计算法大都是基于多通道接收模型且对高斯色噪声抑制能力较差,而实际应用中单通道接收模型及色噪声环境非常普遍,因此研究色噪声背景下的单通道信源数目估计算法意义重大。针对现有算法的缺陷提出了一种基于构建信号时间快拍和四阶累积量矩阵的单通道信源数目估计算法。首先通过构建信号时间快拍实现单通道接收信号的升维得到矢量化空间,然后以此组信号空间构造出四阶累积量矩阵,并从理论上验证了该四阶累积量矩阵能有效抑制高斯白噪声及高斯色噪声的影响,最后对该矩阵进行奇异值分解并通过信息论准则估计出信源个数。仿真实验和实际信号实验都表明本文算法能较好地解决单通道信源数目估计问题,且能有效抑制高斯色噪声。      

基于累积量的二维DOA估计的特征向量算法

本文提出一种基于累积量的二维ＤＯＡ估计特征向量算法,算法能同时确定目标的仰角与方位角;空间平滑累量使算法能更有效抑制高斯空间有色噪声。本文证明了,通过对累积选择,算法还可抑制非高斯空间白噪声,仿真实验证明了该算法明显估于ＭＵＳＩＣ算法。     

基于最小范数准则的多普勒频率高精度估计

提出一种雷达回波多普勒频率的高精度估计算法。算法利用脉冲间干扰和噪声的相关性较弱,从而在脉冲链自相关矩阵中抑制干扰及噪声分量。并基于最小范数准则实现多普勒频率估计。该算法在多种干扰/噪声背景下估计精度接近CRB,且计算量较小。仿真实验也验证了算法的有效性。     

基于三阶累积量的多径时延估计

研究多径传输条件下的时延估计问题。利用三阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合相关算法原理,提出一种新的时延估计算法。为提高时延估计精度,对相关数据进行了加权处理。该算法可有效抑制空间相关高斯噪声或对称分布噪声,得到非高斯信号准确的时延估计。算法具有计算量小,易于实现的优点。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种提高恶劣环境中电台话音质量的方法

针对恶劣环境中电台话音质量差这一难题,提出了一种有效的解决方法。首先在最小值控制的递归平均Ⅱ型（MCRA-2）算法基础上,提出了一种改进的MCRA-2算法。该算法采用自适应平滑参数和双检测门限,能有效减小音乐噪声,提高噪声估计准确性;然后将该噪声估计算法与对数最小均方误差估计器相结合,实现话音降噪,提高恶劣环境下电台话音质量;最后利用噪声估计结果和降噪后的话音信号,采用信噪比判决算法,自适应估计静噪门限,实现自适应静噪,进一步提高话音舒适度。实验表明,采用该方法的电台在大噪声、强干扰等恶劣环境中使用时,能明显改善话音质量,有效减轻收听者听觉疲劳。     

提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法研究

介绍了一种有效提高GPS定位精度的改进卡尔曼滤波算法.该算法针对最小二乘法和标准卡尔曼滤波的特点,通过伪距估计出接收机的位置和钟差,有效避免了由于滤波初值、系统噪声方差以及量测噪声方差带来的滤波发散问题.同时该算法不直接使用卡尔曼滤波来估计接收机的状态,而是估计接收机状态的误差,减小了运算量,有效提高了定位精度.在进行状态误差估计时,不需要存储大量测量数据,能方便地进行动态测量数据的实时处理.仿真结果证明此算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度.     

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

基于最小CIM准则的Farrow结构分数时延估计

提出了一种基于最小相关熵诱导距离（CIM）和Farrow结构的分数时延估计算法。该算法具有较强的抗脉冲噪声的能力,且所需观测数据较少,时延估计结果精度较高。理论分析和仿真实验表明,所提算法的估计精度和抗脉冲噪声性能均优于基于分数低阶统计量的LETDE算法。     

自适应UKF算法在GNSS/INS深组合系统中的应用

针对强非线性和时变噪声统计特性不明的高动态运动环境下全球卫星导航系统/惯导系统(GNSS/INS)深组合导航系统滤波精确度较差甚至发散的问题,提出一种自适应混合无迹卡尔曼滤波(UKF)算法。该算法以UKF算法为基础,采用混合滤波思想对UKF滤波算法进行简化;并根据高动态下系统量测噪声时变,且易快变、突变的特点,设计了一种基于渐消记忆指数加权的自适应量测噪声估计器,实时估计和修正噪声统计量并自适应调节估计周期。仿真结果表明,在量测噪声变化的情况下,相比于常规UKF算法,本文算法各向定位测速精确度均有所提升,水平方向精确度提升60%以上,效果明显;此外,算法耗时减少18.64%,说明本文算法能够在提升滤波精确度的同时减少部分计算量。     

用一种新的空时导向矢量联合估计CDMA信号波达方向与多径时延

本文针对CDMA系统提出了一种不需要训练信号而直接对接收的正常通信信号进行处理,实现感兴趣用户的波达方向(DOA)与多径时延联合估计的新方法.该方法是一种基于空时二维的MUSIC方法,首先建立了一种新的数据结构,并对其形成的相关矩阵进行特征分解,然后采用构造的新导向矢量对特征空间进行搜索.这种方法克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计时延不同、波达方向相差很小的多径信号的参数.     

四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法

针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。      

An ESPRIT-like algorithm for coherent DOA estimation based on data matrix decomposition in MIMO radar

A direction-of-arrival (DOA) estimation method for coherent sources is presented for MIMO radar. It uses symmetrical array mode for both the transmit and receive arrays and reconstructs a special data matrix from the range-compressed receive data. In the reconstructed matrix, the signal term is a Toeplitz matrix with the rank only related to the DOAs of the signals and independent with their coherency. Taking the noise term into account, the average method of multiple pulses is utilized to obtain the signal and noise subspaces. And then the DOA can be resolved via the SVD-based ESPRIT algorithm. Furthermore, the presented method is also useful in spatial colored noise scenario for MIMO radar. Theoretical and numerical simulations show the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于单快拍极化平滑处理的DOA跟踪算法

该文研究了基于电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向(DOA)跟踪问题。首先,对一种增强阵列有效孔径的单快拍极化平滑估计算法(SSPSA)的解相干性能进行了分析,此算法可以用于相干信号的DOA快速估计。在此基础上,提出了一种基于迭代的相干信号DOA跟踪算法,此算法无需奇异值分解和矩阵求逆运算,具有较快的跟踪速度。仿真实验验证了算法的有效性。     

利用空间平滑差分算法进行DOA估计

针对色噪声背景下的相干信源波达方向估计问题,提出了一种空间平滑差分算法。该算法通过对空间平滑矩阵进行差分运算来对消色噪声,并采用PM算法进行方向估计。在去除噪声、减小计算量的同时,可估计较多的信源。由于算法对非相关信源和相关(或相干)信源同时估计,因此减小了算法实际实现的复杂度。计算机仿真结果证明了空间平滑差分算法理论的正确性和有效性。     

色噪声环境下强相关源的DOA估计

结合MMUSIC（Modified multiple Signal Classfication)算法和SWEDE（Subsapce Method Without Eigen DE composition)方法的优点提出了联合DOA估计方法，该法使得在色噪声环境下强相关信源DOA（Direction Of Arrival)估计成为可能。理论分析与仿真结果表明：联合DOA估计方法在明显降低运算复杂度的同时，无需空间噪声必须为白噪声的约束，更加贴近现实情况，而且有利于在线处理。     

空间色噪声背景下双基地多输入多输出雷达低仰角估计方法

针对多径效应的影响,该文提出一种空间色噪声背景下双基地多输入多输出(MIMO)雷达低仰角估计方法。首先对双基地MIMO雷达中低仰角目标的多径环境进行建模,同时考虑发射和接收端的镜面反射信号,并用空间色噪声模拟漫反射。然后利用协方差矩阵求差方法消除未知色噪声的影响,在发射端和接收端进行空间平滑对多径信号解相干,即进行空间差分平滑处理。最后利用酉变换旋转不变技术(ESPRIT)算法估计目标的发射角(DOD)和接收角(DOA)。该文指出特殊情况下空间差分平滑协方差矩阵缺秩的问题,并提出一种修正的空间差分平滑方法。该算法对阵元数要求不高,适用于未知噪声背景及低信噪比环境,并且解决DOD与DOA联合估计的角度兼并问题。仿真实验表明了所提算法的有效性。     

多径传播条件下宽带线性调频信号波达方向估计方法

针对信号出现多径传播情况时现有宽带信号波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法性能下降的问题,提出了一种多径传播条件下宽带线性调频（chirp）信号波达方向估计方法,该方法将导向有效投影（steered effective projection, STEP）技术与宽带线性调频信号的时频特性相结合,对具有不同时频特性的信号分量进行分离,逐个处理,并以时频分布矩阵代替传统的协方差矩阵,从而构造有效噪声子空间,实现时域角度估计。本方法无需进行信号聚焦操作,因此理论上不受聚焦误差的影响。仿真结果验证了所提方法的有效性。      

基于用户信号的多径信号分组的DOA估计

在移动通信中,多径信号的分组一直是研究的重点。本文提出一种多径环境下的宿主用户和多径信号的分组和DOA估计算法。该算法不需要采用扩频技术确定多径信号的归属问题,因此不但可以应用于CDMA系统,而且可以应用于GSM系统。     

色噪声背景下的阵列幅相误差自校正算法

针对色噪声环境下的阵列幅相误差自校正问题,提出一种适合任意阵列的幅相误差自校正算法。该算法首先在每次迭代开始前利用H∞滤波方法得到稳健的DOA估计值,然后给出一种幅相误差最优初始值的估计方法求解出幅相误差的次优解,最后基于交替加权最小二乘算法,分别对幅相误差和噪声功率进行估计。理论和仿真实验均表明该算法不仅迭代次数少,且具有较好的参数估计性能。