DOA和频率联合估计高分辨算法

提出了一种基于双L型阵列结构针对空间非相干多个窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的联合估计方法.该方法首先利用阵列接收数据构造时空矩阵,进而对时空矩阵进行特征分解,信号的三维参数由特征值和对应的特征向量直接得到.该方法不需要进行谱峰搜索,运算量小,可实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对,具有较高的分辨率,同时解决了角度兼并问题,在无线电通信领域有很好的应用前景.给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

全数字食品金属检测机信号处理系统仿真

金属检测机准确检测在金属杂质造成的食品安全问题方面有着广泛的应用.为了克服传统金属检测机抗干扰能力与信号实时性差、检测精度低等问题,提出一种全数字金属检测机信号处理系统方案,采用软件算法,将采集到的信号与系统内部产生的同频的载波信号进行相乘解调,进而通过两级FIR以及CIC梳状滤波器实现低通滤波并降低采样频率,提高了金属检测机的抗干扰能力以及检测实时性,同时降低了系统运算量.并通过MATLAB进行了数字式金属检测机信号处理系统仿真,仿真结果表明,全数字金属检测机能够得到较高的检测精度,具有较高的实际应用价值.     

同时估计非相干和相干信号的修正MUSIC算法

简要阐述了阵列信号处理中广泛采用的MUSIC算法和MMUSIC算法的基本原理,然后理论分析了MUSIC和MMUSIC算法性能.仿真发现MMUSIC算法只能单独估计相干信号和非相干信号.针对这种情况,提出了一种修正MUSIC算法,该算法可以同时估计相干和非相干信号,计算机仿真结果证明该改进算法是有效的.     

一种宽带信号DOA估计新方法

该文研究了信号稀疏分解在阵列信号处理中的应用，将信号非正交分解应用到阵列信号处理领域，突破了信号正交分解的思想．通过计算传感器阵列输出信号的稀疏分解，实现了信号空间谱的超分辨估计，提出了一种全新的宽带信号源波达方向（DOA：Direction of Arrival）估计算法。在较低信噪比情况下，该新算法的性能优于传统的波达方向估计算法，计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

光寻址电位传感器阵列信号处理仿真研究

基于微透镜和频率调制盘的设计,提出了光寻址电位传感器阵列(LAPS)中光脉冲阵列的频率调制方法和基本的测量系统.采用Matlab对LAPS阵列可能检测到的光电流信号进行快速傅立叶变换(FFT)和小波分析的仿真.从仿真得到的频谱图,各频率的脉冲光所对应的光电流能够分辨出来,进一步证明多频率脉冲光源LAPS传感器阵列具有很好的频域分辨率,从而得到LAPS阵列对应各个传感元的信号,为实际LAPS阵列器件的制作和信号处理提供了理论依据.     

一种新的DOA估计的高分辨率算法

波达方向估计（DOA）在阵列信号处理中非常重要,而传统算法如多重信号分类算法（MUSIC）需要对阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索,运算量巨大,尤其是二维DOA估计算法还存在稳健性较差的问题。提出了一种基于最小互熵谱分析的DOA算法,该算法只需要一次较少阵元的阵列采样（快拍）数据即可得到具有高分辨率的谱分析结果。进一步采用倒谱法,通过逆FFT变换提高了最小交叉熵谱分析算法的收敛速度。数值仿真结果表明,该算法较常规空间谱估计方法有更高的分辨力和更小的运算量,能够对阵列信号进行实时处理。算法不依赖于预先估计的信源数目,具有较好的宽容性,较高的分辨力以及极低的旁瓣电平。     

基于Rife算法的频率估计及其FPGA实现

在信号处理领域,高精度的频率估计对信号特征的提取显得尤为重要。介绍了基于Rife算法的频率估计,并将其在FPGA上实现。该算法首先利用FFT对信号频率作粗估计,然后利用最大谱线以及与其相邻的次大谱线进行插值来确定真实频率位置,使频率估计性能得到提高。给出了Rife算法与DFT算法在不同信噪比条件下频率估计性能曲线。最后,将Rife算法在FPGA上利用硬件描述语言——Verilog HDL进行了硬件设计,并对FPGA和Matlab的频率估计结果进行了比较、分析。实验仿真结果表明,该算法运算量小,易在FPGA上实现,该设计具有可行性。     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC（Multiple Signal Classification）算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

近场声源定位算法研究

麦克风阵列声源定位可为在复杂环境下的说话人的空间位置估计提供有效的解决方案。而传统的应用于雷达,声呐系统领域的阵列信号处理理论已趋于完美,很多应用于阵列信号处理的算法加以修改就可以用来进行麦克风阵列的声源定位。以阵列信号处理中的经典算法MUSIC(Multiple Signal Classification)算法为原型,同时根据语音信号在应用中的特点,介绍了一种基于近场的信号模型,并以此为依据对算法进行改进,使声源定位更加精确。对此算法进行了仿真实验,仿真结果表明,此算法具有良好的定位性能,并随着信号信噪比的上升,性能有所提高。     

极小范数算法在智能天线AOA估计中的研究

在智能天线关键技术的研究中,根据阵列信号处理的到达角(Arrival Of Angel)估计在信源定位和波束形成方面的问题,针对天线系统对稳定性的要求,为了提高信噪比和系统频率,提出特征分解的子空间估计算法.经典子空间法在求解采样协方差矩阵时存在计算误差及计算量大等缺点,提出了一种多平面波信号到达角估计算法.算法利用极小范数技术构造约束条件,求解噪声最佳权矢量构造噪声子空间EN,然后进行谱峰搜索和到达角估计,并对影响算法性能的几种因素进行了仿真,仿真结果表明方法是有效的.算法具有分辨率高、计算量小等优点,在实际非相关多信号检测中具有一定的实用性.     

基于量子免疫进化的空时多维参数估计

利用阵列信号处理时域与空域等效的关系,以平面阵为基础,采用阵列协方差矩阵的奇异值分解和广义特征值分解估计接收信号的频率,通过分析阵列模型,提出一种抗原和抗体的亲和力函数;利用量子免疫进化的特性,估计出信号的俯仰角和方位角,从而完成阵列信号的多维参数估计,改善了多维参数估计的抗噪性能、数值稳定性和运行时间。通过计算机仿真,证明了该算法的有效性。     

一种基于阵列信号处理的短波侦察系统的设计及实现

本文研究并实现了一个集宽带搜索、宽带测向、跳频搜索、窄带测向、窄带分析等功能于一体的短波阵列信号侦察系统.该系统采用阵列天线和短波射频信号低通采样的软件无线电结构,结合先进的空间谱估计、波束形成、零点对准等阵列信号处理技术,使新的短波侦察接收机与传统接收机相比,大大改善了整体性能.现场试验表明,本文设计的阵列信号处理系统性能优良、信号处理算法有效.     

Estimation of skew angle in text-image analysis bySLIDE: Subspace-based line detection

A new signal processing method is developed for estimating the skew angle in text document images. Detection of the skew angle is an important step in text processing tasks such as optical character recognition (OCR) and computerized filing. Based on a recently introduced multiline-fitting algorithm, the proposed method reformulates the skew detection problem into a special parameter-estimation framework such that a signal structure similar to the one in the field of sensor array processing is obtained. In this framework, straight lines in an image are modeled as wavefronts of propagating planar waves. Certain measurements are defined in this virtual propagation environment such that the large amount of coherency that exists between the locations of the pixels on parallel lines is exploited to enhance a subspace in the space spanned by the measurements. The well-studied techniques of sensor array processing (e.g., the ESPRIT algorithm) are then exploited to produce a closed form and high-resolution estimate for the skew angle.     

一种基于二维MUSIC算法的测向系统

空间谱估计测向具有高精度、高分辨率等优异性能,它基于多信道接收机和阵列信号处理技术,可以分别得到空间中同频多个信号的方位,并且相对干涉仪等其它方法具有较高的测向精度。针对空间谱估计中的经典算法-MUSIC算法,介绍了一种基于二维MUSIC算法的空间谱测向系统,并对整个系统的硬件单元及工作流程进行了描述,最后给出了系统的实测数据。     

一种V型阵列的二维波达方向估计的新方法

波达方向估计是阵列信号处理的一个重要研究方向,在雷达、通信、声纳、地震勘测等领域都有着广泛的应用前景.它已成为阵列无源探测和智能天线中的关键技术.针对二维信号,本文研究一种基于V型阵二维波达方向估计的新算法.该算法根据阵列结构的特点形成多个需要的相关矩阵,构造一个特殊大矩阵并经特征分解获得信号子空间的估计,最后利用2D-ESPRIT方法实现二维角度估计,可以解决β角兼并信号的波达方向估计问题,无需谱峰搜索且信号参数自动配对.最后用计算机仿真验证了该算法的有效性.     

一种改进的信号特征矢量法

相干信号源的波达方向估计仍是超分辨阵列信号处理中尚未彻底解决好的一个难题。为了更好地解决它，本文提出了一种改进的信号特征矢量法。该方法同信号特征矢量法相比，不仅可以估计更多的相干信号源，而且估计质量也有明显提高。     

CGHA for principal component extraction in the complex domain

Principal component extraction is an efficient statistical tool which is applied to data compression, feature extraction, signal processing, etc. Representative algorithms in the literature can only handle real data. However, in many scenarios such as sensor array signal processing, complex data are encountered. In this paper, the complex domain generalized Hebbian algorithm (CGHA) is presented for complex principal component extraction. It extends the real domain generalized Hebbian algorithm (GHA) proposed by Sanger (1992). Convergence of CGHA is analyzed. Like GHA, CGHA can be implemented by a single-layer linear neural network with simple computation. An example is given where CGHA is utilized in direction-of-arrival estimation of multiple narrowband plane waves received by a sensor array.     

基于改进MUSIC算法的宽带信号DOA估计

现有的波达方向（DOA）估计算法在估计被动探测系统中的宽带信号方位时,存在DOA估计结果偏差大、运算复杂度高等问题,难以满足信号实时处理的要求。为提高多源信号DOA估计的空间分辨率,提出一种基于S变换且不需要预估信号源个数的多重信号分类改进算法。根据宽带信号的频域特征,利用S变换处理阵列接收信号,得到多分辨的时频谱矩阵,同时构建时频域的阵列信号数据模型,结合信号功率谱矩阵呈联合对角化结构的特点,设计基于S变换的子空间谱估计公式。在此基础上,通过谱峰搜索进行DOA估计,实现多源宽带信号的声源定位。仿真结果表明,在信噪比范围为-15～10 dB的条件下,该算法的估计成功率始终保持在90%以上,相比TCT、CS＿TCT、CWT＿MUSIC算法,其具有较优的估计性能,并且无需预估信号源数。