激光多普勒测速参数估计的Cramer-Rao下限

针对固体运动目标高速度、高加速度的特点,研究了高斯白噪声背景下激光多普勒测速同波信号的参数估计问题.通过计算参数矢量的费希尔(Fisher)信息矩阵,分析了实同波信号的多普勒频率和频率变化率估计方差的克拉末-雷奥(Cramer-Rao)下限(CRLB),推导了采样点数较大时同波信号参数方差估计的CRLB计算公式,讨论了各参数的最大似然估计(MLE).指出同波信号参数估计方差的CRLB与采样点数、信噪比及初相有关,采样点数较大时,实信号参数估计方差的CRLB为对应复信号的2倍.在不同的采样点数和信噪比下仿真表明,提高回波信号的信噪比和增加采样点数可以减小各参数估计方差的CRLB,结果与理论分析吻合.     

双纵模He-Ne激光器的多普勒测速系统

为了进行高速及超高速测量,提出了一种基于双纵模He-Ne激光器的多普勒测速结构。阐述了双纵模激光多普勒测速的基本原理,设计了系统的光路结构,并运用数字滤波、数字自相关技术对多普勒信号进行处理。理论分析与实验结果表明:双纵模激光多普勒测速系统利用相邻两个纵模的拍频作为基频大大减小了比例因子,解决了系统进行高速及超高速测量的难题;数字滤波去除直流基底和部分噪声;自相关技术进一步抑制噪声,提高了信噪比,便于精确提取多普勒频率。测量了高速转盘上待测点切向运动的速度,测量结果的重复性精度优于0.8%。     

外差探测激光多普勒雷达系统性能研究

外差探测激光多普勒雷达由于具有测速精度高和可辨别速度方向等优点而广泛应用于测风、流体测速以及着陆导航等方面。对外差激光多普勒雷达的测速原理、误差来源和系统噪声进行了分析,并给出了系统的信噪比和探测精度的仿真结果。搭建了全光纤外差探测激光多普勒系统。用研制的高精度运动目标模拟器开展了相关测速实验。实验结果表明,速度测量精度优于6.7 cm/s,而且与速度大小基本无关,这与仿真分析结果相一致。     

边发射半导体激光器自混合测速仪研究

采用边发射半导体激光器作为激光自混合速度测量系统的激光光源,针对不同表面类型、采样时间、注入电流、信号处理系统对自混合测速结果的影响进行实验研究和讨论分析。结果表明不同反馈表明和采样时间（0.1S,1S）均能满足高精度测速要求。同时,实验中采用合适的激光工作电流（激光器阈值电流1.1倍以上）并结合零点控制技术能够获得信噪比更大激光自混合测速信号。这些结论对深入分析自混合信号的产生机理以及半导体激光自混合测量系统的优化具有参考意义。     

UWS冲激雷达时域多普勒测速算法研究

超宽谱(UWS)冲激雷达是一种新体制的无载波雷达,不能通过载波多普勒频率对目标速度进行测量,因此需要采用新的测速方式.文章首先对UWS冲激雷达时域多普勒测速原理进行了研究,并对测速精度进行分析,指出其影响因素.提高回波信号信噪比和测速精度的关键在于对动目标回波信号进行有效的相干积累,因此本文提出了回波时间预估的目标回波信号积累方法.最后,通过仿真实验表明,该方法能够很好的对回波信号进行积累,有效提高信号信噪比和测速精度.     

数字相关技术在激光多普勒测速仪中的应用

激光多普勒测速仪在导航系统中将是一种很好的速度传感器,而多普勒信号的处理在整套系统中起着十分关键的作用。本文提出将数字相关技术运用于激光多普勒测速仪的方法,对多普勒信号进行自相关处理,去除噪声干扰。仿真和实验均表明该技术大大提高多普勒信号的信噪比,降低系统对信号信噪比的要求,提高系统的抗噪能力和灵敏度,为设计高精度的激光多普勒测速仪创造了条件。     

车载激光多普勒测速仪的卡尔曼滤波算法研究

为了减小随机误差和野值对车载激光多普勒测速仪测速精度的影响,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法。以"当前"统计模型为基础,结合车载测速仪实际特点建立了系统的状态空间模型,并利用速度观测值与预测值之间的偏差进行加速度方差自适应调整,同时根据卡尔曼滤波算法中新息的正交特性和速度估计误差,给出了能够剔除野值并实时反映路面特征的观测噪声方差自适应算法。仿真结果表明该算法的滤波收敛速度和估计精度都明显优于"当前"统计模型算法,实验结果证明该算法能够显著提高测速仪的测速精度与稳健性。     

激光相干多普勒测速精度实验

激光相干多普勒测速雷达由于测量精度高、测速范围广、功耗体积小等优势广泛应用在风场测量、导航及飞行器着陆等方面。为了测试其测速精度,本文研制了速度发生器,搭建了高精度大速度范围的精度测试平台,利用搭建的测试平台对激光多普勒测速精度进行测量,在105.8266 m/s的速度下测得的精度为0.0383 m/s。对激光多普勒测速的精度进行了分析,提出了插值校正FFT频率、采用流水线的FFT处理方法、增加采样位数和提升采样频率等方法来提高测速精度。     

激光多普勒测速雷达高精度频率估计综合算法

为实现对目标速度的高精度测量,该文搭建了激光多普勒测速雷达系统,并对其频率估计算法进行了研究。对基于自相关运算的频率估计算法进行了改进,使其性能达到了最优,并结合Quinn算法的特点,提出了一种对信噪比具备自适应性的频率估计综合算法。Monte Carlo模拟仿真和圆形转台测速实验结果表明:新算法具有更优的性能,且采用该算法后,系统速度的均方根误差小于2 mm/s,相对误差优于0.06 %,实验结果与理论分析和仿真结果一致。     

一种高精度的电力系统频率估计算法

该文研究了一种基于多重相关原理的电力系统频率估计算法,利用正弦信号的相关特性,对信号进行多重相关运算．极大地提高了信号的信噪比,提高了测量精度。分别讨论了信号的信噪比,采样点数,MD的量化位数对测量结果的影响,并给出了具体的仿真结果,并与传统的疗法进行了比较。实验表明这种方法能有效地对信噪比很低的信号的频率进行估计,在低信噪比下,精度比传统的方法要高1-2个数量级,而且算法简单,物理意义明确,精度却可以满足工程的要求。     

联合STFT-迭代变权拟合的LFM信号参数估计方法

针对现有线性调频(LFM)信号参数估计方法估计精度与估计速度难以兼得,以及对信号畸变敏感的难题,提出了一种联合Rife插值改进的短时傅里叶变换(STFT)-迭代变权最小二乘线性拟合(IRLSF)参数估计的方法。使用Rife插值改进的STFT较好地保持了LFM信号瞬时频率曲线的线性特征,迭代变权处理有效地抑制了估计得到的瞬时频率中出现异常值对参数估计精度的影响。该方法无需进行复杂的计算和参数搜索,实时性好。仿真分析表明,相对于常规最小二乘线性拟合(CLSF)方法信噪比下限降低了4dB。湖试结果验证了该方法的有效性和实用性。      

基于Gabor变换的超声回波信号时频估计

 在无损检测中,超声回波往往是一个重叠较严重,含有噪声的多回波信号。根据Gabor变换时频分析的特点,该文提出一种基于Gabor变换的超声回波信号时频估计方法。该文建立回波信号与Gabor变换分析窗函数相似度(即距离)模型,通过模型相似度最小化问题转化为求解回波信号Gabor变换系数模的最大值来估计回波信号的传播时间(TOF)和中心频率(CF),最后推导它们的克拉美-罗界(CRLB)以评价算法的性能。Monte Carlo仿真和实验结果表明该文提出的算法,无论对低信噪比的单回波信号或重叠的多回波信号都能达到较高的精度,而且估计的均方误差在高信噪比时,达到CRLB,即使在低信噪比,也接近CRLB。     

超宽带雷达生命信号频率检测的Cramer-Rao下界

该文基于脉冲超宽带顺序信号模型和极大似然准则,结合Fisher信息矩阵和Cramer-Rao矩阵不等式,分析了UWB生命信号参数估计的泛化Cramer-Rao下界(CRLB)。根据等效时间采样原理,采用正弦位移函数近似生命微动信号,推导出了修正的UWB生命信号频率检测CRLB公式。仿真结果表明,增大观测时间、发射脉冲带宽以及系统信噪比可提高UWB雷达生命信号频率检测的精度。心跳信号检测比呼吸信号要求更高。     

用于正弦波频率估计的修正Kay算法

Kay算法能够估计出采样点较少的正弦波频率,但低信噪比下估计性能不佳.针对此问题,提出了修正Kay算法.首先基于最大似然估计准则,推导了观测信号模值与相位的条件概率密度函数,进而重建了Kay算法的相位差噪声矢量协方差矩阵与权值矩阵.实验结果表明,修正算法能够有效估计正弦波信号频率,与Kay算法相比,抗噪性更强.     

基于先验信噪比估计的超宽带穿墙雷达呼吸信号检测算法研究

废墟下呼吸信号的检测对地震救援具有重要意义.在实际中,障碍物(如墙体)后的人体呼吸信号会被环境中的噪声所掩盖.如何提升穿墙呼吸信号的信噪比(SNR)仍是一项具有挑战性的工作.该文提出一种基于先验信噪比估计的检测算法,用于增强穿墙弱呼吸信号的输出SNR.该算法在谱减法中典型的决策导向(DD)算法基础上加入了自适应权重因子...     

数字化脉冲激光引信探测系统设计与信号处理

针对以往模拟脉冲激光引信探测系统存在的测距误差较大的缺点,为进一步提高脉冲激光引信的测距精度,设计了一种数字化脉冲激光引信探测系统.该探测系统包括发射、接收和信号处理3部分,其中信号处理部分主要实现脉冲回波信号的高速实时采样与缓存、信噪比增强与时延估计.采用双通道ADC并行采样,实现了以200 MHz的等效采样频率对脉冲回波信号进行高速采样.当脉冲回波信号很微弱时,采用多脉冲相干平均算法提高了其信噪比,增强了对微弱回波信号的检测能力.通过最小二乘时延估计算法得到了回波时延,进而计算得到目标距离.测距实验结果表明:该探测系统测距精度较高,最大测距误差为0.25 m.     

基于LSTM神经网络的频谱感知算法

在频谱感知中经典的能量检测算法在低信噪比时检测性能较低且门限难以估计,基于机器学习的感知算法受限于检验统计量的构造会造成接收信号原有结构信息的丢失。针对这些问题,本文提出一种基于LSTM神经网络的频谱感知方法,首先利用接收信号序列作为神经网络的输入特征向量,然后使用LSTM神经网络进行训练得到分类器,最后使用训练好的模型实现频谱感知。该方法无需估计检测门限值,也无需构造特征向量,仿真结果表明,所提算法在采样点和次级用户更少的情况下仍优于对比算法。      

一种新的卫星导航信号码跟踪误差下限

卫星导航系统的精确定位是基于导航信号传输时延的精确估计,码跟踪误差是评估时延精度的重要参量之一。对信号的接收机码跟踪过程进行了理论研究,系统推导了相干延迟锁相环的跟踪误差。针对克拉美罗界(Cramer-RaoLower Bound,CRLB)只有在高信噪比时才能提供准确估计的问题,提出了一种新的码跟踪误差下限,称为MZZB(Modi-fied Ziv-Zakai Bound),该下限把码时延作为概率密度已知的随机变量,在更宽载噪比范围内提供更加紧密的下限。计算机仿真分析了BPSK-R(1)与BOC(1,1)信号的CRLB与MZZB异同,得出克拉美罗界只有在高信噪比时才能提供准确的估计,而MZZB在更宽范围信噪比下提供更加紧密的下限。     

抗舷外有源诱饵方法研究

以单脉冲测角系统为对象,从估计目标到达角（angle of arrival, AOA）的角度研究了如何对抗舷外有源诱饵干扰的问题. 首先,建立舷外有源诱饵形成质心干扰条件下的信号模型,并分析目标和舷外有源诱饵干扰回波的统计特性. 在此基础上,提出了两种目标AOA的估计方法:改进的最大似然角度估计方法和矩估计角度估计方法. 最后,通过蒙特卡洛仿真实验分析子脉冲数N、信干比（signal-to-interference ratio,SIR）和信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）等因素对所提方法估计性能的影响. 利用本文方法研究目标AOA概率分布函数的渐近统计特性,并与其他文献方法的算法复杂度以及克拉美罗下界（Cramér-Rao lower bound, CRLB）进行了性能对比,结果表明:目标AOA概率分布函数渐近服从于高斯分布特性,且随着子脉冲数N、SIR和SNR的增大,本文所提方法的估计性能越来越接近CRLB平方根. 理论分析和仿真实验验证了本文所提方法的可行性.     

Frequency Offset Estimation Algorithm of High-Order M-APSK Modulation Signal Based on DFT

How to accurately compensate the Doppler shift is the main challenge for broadband satellite terminals. In this paper, a frequency offset estimation algorithm based on frequency domain window function iterative peaking search is proposed with high-order M-APSK signal models, considering both algorithm complexity and estimation accuracy. The variance of the new algorithm is derived mathematically, and performance curve compared with Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) is also simulated under various SNR (signal-to-noise ratio). The effectiveness of new method is verified by simulations.