基于扩展小波变换的机载SAR运动目标参数估计

该文在分析机载合成孔径雷达(SAR)运动目标回波信号频谱特点的基础上,基于扩展WVD(EWVD)变换理论提出了扩展小波变换(EWT)算法的基本思想,并针对分别利用扩展WVD变换和扩展小波变换方法进行机载SAR运动目标多普勒参数估计时的特点进行比较分析,指出基于扩展小波变换方法进行机载SAR运动目标回波信号参数估计的可行性及优越性,微机仿真实验结果验证了其结论的正确性。     

单通道扫描模式SAR/GMTI技术

首先介绍了地面动目标指示的原理,对动目标频谱进行了分析,详细讲述了单通道扫描模式地面动目标检测的原理方法,给出了动目标检测流程图。根据扫描模式下运动目标频谱特性,通过多普勒参数估计、杂波谱宽估计和抑制、帧间频道偏移估计及对齐等技术,有效解决了天线扫描引起的帧间频移问题。根据每个频道代表的频率以及所在的波位推算出动目标的运动参数,多帧分频道检测得到不同速度的动目标运动轨迹。结合实测数据,给出了单通道扫描模式下的地面动目标的检测结果。     

基于多项相位变换的线性FMCW雷达目标加速度和速度估计方法

在线性调频连续波(LFMCW)雷达中,加速度运动目标回波存在多普勒频谱畸变现象,造成目标检测性能和参数估计精度损失.本文提出的方法首先将多普勒信号作多项相位变换,并在变换后的信号频谱中估计出目标的加速度,然后对多普勒信号进行加速度补偿,最后在补偿后的多普勒信号频谱中估计出目标速度.仿真分析表明这种方法能够以较小的运算量,达到改善加速度运动目标的检测性能和速度估计精度的目的.     

基于Chirp-Z变换的分布式SAR地面运动目标检测方法

该文基于主辅星编队模式下的分布式卫星SAR系统,对Range-Doppler域地面运动目标检测方法进行了改进,提出回波信号经方位向相位补偿后,应用Chirp-Z变换能够将地面同一方位单元回波的频谱在不同通道内精确配准,而后通过干涉处理和频谱相位补偿来提取运动目标信息,并给出了频谱相位补偿对系统参数的约束条件以及频谱配准对目标速度的约束条件。最后仿真表明该方法在约束条件下是有效的。     

利用模糊综合评判进行雷达目标参数估计算法的性能评估

雷达目标参数估计是雷达系统的主要任务,由于雷达工作条件的复杂性、待探测目标的机动性等,不同的雷达目标参数估计方法表现出较大的性能差异。然而,目前尚没有较好的方法评估雷达目标参数估计算法在不同场景下的性能。本文立足于当前雷达技术发展中对参数估计算法性能评估的需求,利用模糊数学知识,建立了针对雷达目标参数估计算法性能的评估指标;基于模糊综合评判理论构建了评估模型;利用仿真数据对两种雷达目标参数估计方法—傅里叶变换法、自相关法—进行了性能评估实验;结果显示傅里叶变换法在信噪比较低时仍旧有较好的估计效果;评估实验获得了有一定实用价值的评估结论,表明了所提出性能评估方法的有效性。      

红外图像的光流计算

图像光流的计算不需要在图像序列中建立特征之间的对应关系，因此光流法在计算机视觉的众多领域，包括运动物体的参数估计和目标跟踪方面都有广泛的应用，由于红外图像的噪声相对较大，光流法很少用于红外图像中目标的运动参数估计和跟踪，这里，使用几种常用的光流计算方法对部分实际红外图像进行了光流场计算。结果表明，当选择合适的方法或计算方法进行一定的改进时，这些红外图像可以得到比较接近实际情况的目标光流场，进而应用于红外图像中的目标分割，运动状态分析与目标跟踪等领域。     

毫米波超近程LFMCW雷达运动目标参数估计

毫米波超近程线性调频连续波(LFMCW)雷达运动目标参数估计新方法,可以在加速度运动目标环境中有效估计出目标的加速度、速度和距离参数。该方法能够对加速度运动目标多普勒信号进行加速度补偿,解决目标多普勒频谱畸变现象和LFMCW雷达固有的距离速度耦合现象,达到改善加速度运动目标的检测性能和提高参数估计精度目的,且算法稳健,运算量小。算法通过仿真分析,评估了加速度运动补偿前后的效果,证明了算法的有效性。该方法可用于针对毫米波超近程LFMCW雷达信号处理快速、准确的参数估计。     

一种单通道SAR地面运动目标成像和运动参数估计方法

根据单通道高分辨SAR(Synthetic Aperture Radar)运动目标的回波包络和多普勒频谱的特性,本文提出一种利用二阶Keystone变换校正回波数据的距离弯曲,然后估计回波包络的斜率进行走动校正,再对运动目标的多普勒频谱进行分析得到运动目标的多普勒参数,进而对地面运动目标进行成像,同时完成对运动目标的定位,使运动目标在SAR图像中的正确位置上显示.另外,根据地面运动目标的多普勒参数和运动参数的关系,可以估计出运动目标的关键运动参数.结合仿真和实测数据的处理结果表明该方法可有效地对地面运动目标成像和运动参数估计.     

基于微多普勒的微动点目标参数估计

给出了基于微多普勒的点目标参数估计一般方法,以时频分析和变采样率滤波为工具,系统地研究了点目标微多普勒提取,给出了几种典型的微动点目标参数估计方法,包括二阶运动、三阶运动、阻尼运动、正弦振动和复合运动,仿真结果证明了该方法的有效性。     

WVD用于SAR运动目标检测和成象的参数估计

本文基于联合时间频率二维分布的研究方法，探讨了ＷＶＤ（Ｗｉｇｎｅｒ－ＶｉｌｌｅＤｉｓｔｒｉｂｕ－ｔｉｏｎ）变换用于合成孔径雷达运动目标检测和成象的可行性，给出了能得到运动目标精细成象的参数估计方法，并对多点目标和面目标情况下ＷＶＤ存在的问题进行了研究。计算机模拟验证了算法的有效性。     

Joint azimuth, elevation, and time of arrival estimation of diffuse sources

In this paper, we estimate the azimuth, the elevation, and the time of arrival of diffuse sources using the covariance matching estimator (COMET) algorithm. Previous works dealt with azimuth estimation of diffuse sources or azimuth and time of arrival estimation of point sources. However, in realistic situations, a tridimensional diffuse source localization is needed, which is the main objective of this paper. We show that the dimensionality of the COMET algorithm can be reduced by separating the estimation of the different source powers and the noise variance from that of the remaining parameters, namely the azimuth, the elevation, the time of arrival, and the corresponding angular and temporal spreads. As COMET still involves a multidimensional nonlinear optimization, we choose, in this purpose, the alternating projection algorithm to alleviate the corresponding complexity. The multiple signal classification (MUSIC) algorithm is processed to initialize the so-resulted algorithm. Simulations of the proposed algorithm are carried in different contexts and compared to the Cramér-Rao Bound, MUSIC algorithm, and dispersed signal parametric estimation simulation results.     

自回归算于作用下不变类信号组合模型的参数估计

本文针对带有ＡＲ噪声的且具有在自回归算子作用下保持形式不变的一大类信号，采用分离参数和两步最小二乘的方法直接给出自回归参数的估计，井由此得到真实信号参数的估计．该方法克服了以往方法中ＡＲ噪声未知的难点，算法为线性求解，简便、实用、运算速度快、求解精度高．     

叠加分数布朗运动的极大似然估计

本文提出了一种对叠加分数布朗运动两分量分别进行极大似然估计的算法．首先推导了重抽样情况下分数高斯噪声的小波系数方整公式,并讨论得知不同Ｈ值时方差随尺度变化存在两种截然不同的变化趋势。利用这一特点,可以对叠加的分数布朗运动的参数分别进行极大似然估计,仿真结果表明了该算法的有效性。     

Joint Estimation of States and Parameters for an Input Nonlinear State-Space System with Colored Noise Using the Filtering Technique

This paper concerns the state and parameter estimation problem for an input nonlinear state-space system with colored noise. By using the data filtering and the over-parameterization technique, we transform the original nonlinear state-space system into two identification models with filtered states: one containing the system parameters and the other containing the noise model’s parameters. A combined state and parameter estimation algorithm is developed for identifying the state-space system. The key is that the estimation of system parameters uses the estimated states, and the estimation of states uses the preceding parameter estimates. A simulation example is provided to show that the proposed algorithm can work well.     

四元数在二维波达方向估计中的应用

基于四元数,本文提出了一种针对双平行阵的二维波达方向估计方法。与复数不同,四元数是一种维数更高的多元数代数。利用四元数代数理论,波达方向估计问题可以以高维的角度来求解。本文将四元数的概念引入到双平行阵接收模型中,建立了双平行阵的四元数接收模型。所提算法利用四元数的不同基之间的共同特性,对四元数子空间与信号方向矢量的正交关系进行解耦,得到仅含方位角信息的方向矢量与四元数子空间的正交表达式,并通过一维搜索估计出方位角。根据得到的方位角,算法进一步估计得到信源的俯仰角。仿真实验验证了本文所提算法的有效性。      

基于JADE算法定位技术的研究

文中重点对在TD-SCDMA系统中,采用JADE-MUSIC算法联合提取TOA和AOA定位参数,实现单基站定位的技术进行了分析和研究。通过上行同步偏移参量获得TOA值,通过智能天线的DOA估计获得AOA值,实现TOA与AOA相结合的单站定位是现在比较盛行的方法。但这种方法受限于同步偏移参量的步进。针对此,对基于经典JADE-MUSIC谱估计算法的联合AOA和TOA参数提取的单站定位技术进行区域划分进行一定的研究。     

有色噪声中正弦信号参数的去耦估计算法

首先介绍了一种估计有色噪声中多个正弦信号参数的去耦参数估计算法，然后提出了一种基于ＦＦＴ的“迭代清除算法”来估计有色噪声中多个周期相近信号的参数。该算法不仅计算简单，而且可获得较高的频率分辨率。数值仿真结果表明了该算法的有效性。     

一种基于旋转不变子空间算法的非模糊参数配对方法

针对多维旋转不变子空间算法(ESPRIT)信号参数估计存在失配的问题,该文提出一种基于特征值分维的参数配对方法。该方法首先对包含待估计参数信息的多维特征值进行线性组合并构造判断矩阵,再根据矩阵维数对应关系进行配对。相比于其他配对算法,该文提出的算法结构简单,没有模糊参数,在特定情况下具有较高的鲁棒性,能实现参数的自动配对。最后通过对比仿真验证了该文配对算法的优越性。     

基于不对称高斯调制模型的超声回波参数估计

该文将用于连续函数优化的蚁群算法成功应用到超声回波参数估计中,根据不对称高斯调制模型,给出了用于超声回波估计的蚁群算法的基本原理和参数估计步骤.通过数值仿真,对不同信噪比条件下超声回波参数进行了估计.仿真结果表明,该方法不依赖于初始值的选取,可在较大范围内搜索,得到全局最优解,且估计出的超声回波参数具有较高的精度.     

Nonminimum-phase FIR channel estimation using cumulant matrix pencils

This paper studies the blind estimation of single-input-single-output channels with finite impulse response (FIR) and nonminimum phase. Based on higher order statistics, we introduce a new algorithm that exploits a matrix pencil constructed from a set of cumulant matrices. By solving a generalized eigenvalue problem, channel estimates (up to a scalar ambiguity) can be obtained from nontrivial generalized eigenvectors of this cumulant matrix pencil. With multiple estimation results available, different schemes are given to extract channel information effectively. The proposed algorithm does not require exact knowledge of the channel length and can function properly under channel length overestimation. Numerical simulations demonstrate the robustness of this new algorithm to various adverse conditions.