利用延时预处理的DOA估计方法

针对MUSIC算法的分辨力和测角精度受到信噪比、快拍数等因素限制的问题,提出了利用延时预处理的波达方向(DOA)估计算法,该算法充分利用蕴含在接收数据延时相关函数中的信号角度信息.利用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵进而得到新的协方差矩阵,对其进行特征值分解,得到噪声子空间,最后引入变尺度混沌优化算法来简化空间谱估计函数的构造和谱峰搜索过程.仿真实验表明,该算法分辨率和测角精度均优于MUSIC算法并且减小了计算时间.     

一种自适应收缩因子的循环平稳波束形成器

针对常用循环平稳波束形成器收敛速度慢的问题,提出一种基于自适应收缩因子形式的对角加载方法的稳健循环平稳波束形成器.首先采用收缩因子对采样协方差矩阵进行修正然后得到估计的阵列协方差矩阵,通过求解真实协方差矩阵与估计协方差矩阵之间均方误差最小的最优问题,进而求出收缩因子的大小.最后利用循环自适应波束形成(cyclic adaptive beamforming,CAB)算法求取阵列权值.仿真过程中,用所提算法与传统的循环平稳波束形成算法在低功率干扰和高功率干扰两种条件下作对比,表明该算法在收敛速度方面具有较好的性能,并且在低采样快拍数目情况下所提算法的输出SINR也相对较高.     

一种基于支持向量机的目标定位方法

为了提高声纳在浅水域的性能，提出了一种基于统计学习理论的目标识别器的目标定位方法.该方法选择支持向量机（SVM）作为学习算法的核心.从已知训练样本得到多通道数据的协方差矩阵，将得到的矩阵转化为SVM的输入多维特征向量，并训练SVM而获得权向量.利用此权向量和SVM输出估计，可以得到目标位置信息.理论推导和仿真结果表明，与多重信号分类（MUSIC）算法相比较，该方法具有高的定位精度和快的收敛速度.该方法能有效地对在平面波模型下的目标进行测向，并具有鲁棒性.     

基于智能天线系统的一种自适应波束形成算法

自适应阵列天线是提高频谱利用率一种可实现的方法。本文提到的自适应波束形成算法主要的优点在于它的简单性和良好的精确度。该算法使用的是接收信号的统计数据，根据接收信号自协方差矩阵最大特征值的特征向量去近似等于目标信号的控制向量。     

像素邻域差向量协方差特征的多视角人脸检测

像素差向量特征是一阶统计量,而研究其高阶统计特性仍是一个未解问题. 针对该问题,研究了像素差向量在局部邻域中的协方差统计特性,提出了一种新颖的像素局部差向量协方差特征,显著提高了多视角人脸检测的性能. 该方法首先计算输入图像的多通道特征图,并计算特征图的像素差向量; 然后在指定尺寸的邻域内计算像素差向量的协方差矩阵,获得差向量中任意两个元素间的相关信息,用于表示人脸的局部特征; 最后设计了一种人脸候选区域提取方法,对该人脸检测器作进一步优化,实现了实时运行速度. 实验结果表明,本文方法优于当前其他主流方法,且可部署在低功耗的边缘计算设备上.     

基于均匀圆阵Toeplitz矩阵集重构解相干算法

针对目前均匀圆阵相干信源波达方向估计的矩阵重构算法仅利用部分阵列接收数据的相关或协方差矩阵部分元素进行重构造成信息利用不完整的问题,提出一种改进Toeplitz矩阵重构算法。利用模式空间变换后的数据协方差矩阵所有行元素信息构造包含阵元完整相关矩阵信息的Toeplitz矩阵集,经与Hermitian转置矩阵相乘及正反向平滑运算得到满秩数据协方差矩阵。该算法能够直接结合子空间类算法实现相干信号的角度估计,无需平滑算法广义特征值分解,同时解决了目前模式空间矩阵重构算法因忽略相位差变化造成的估计性能下降甚至失效问题。计算机仿真结果验证了本文算法的有效性。     

机载高重复频率雷达多普勒中心估计方法

利用高重复频率雷达相邻多个脉冲之间比较好的相关性,提出了一种联合处理多个脉冲的自适应多普勒中心估计方法．首先构造相位协方差矩阵得到最大特征值对应的特征向量,然后通过该特征向量估计多普勒中心．该方法充分利用了多个脉冲的信息,其估计方差比相关函数法提高5 dB左右．仿真实验验证了该方法的有效性．     

利用先验知识的空时自适应检测方法

针对雷达空时自适应检测中非均匀杂波造成可用均匀训练样本数少的问题,研究了在自适应检测器设计过程中融合先验知识的方法．自适应检测器中的协方差矩阵通常由多个独立同高斯分布向量估计得到,由于这些向量的外积之和服从Wishart分布,所以假定Wald检测器中的协方差矩阵是随机的且服从逆Wishart先验分布,该分布的参数矩阵可根据雷达探测环境的先验知识获得．基于上述假定推导出融合先验知识的Wald准则检测器,不仅利用了训练样本中的信息,还充分利用了探测环境先验信息．仿真实验表明,小样本情况下利用先验知识的Wald检测器的检测性能优于传统的检测器．     

一种基于符号秩检验的协作盲频谱感知算法

针对认知无线电频谱感知中能量检测算法和特征值类算法的设计局限性,提出了一种基于Wilcoxon符号秩检验的协作多节点频谱感知算法。利用主用户不存在时各次用户之间的相关系数的分布函数偶对称特性,将频谱感知问题转化为一种非参数分布检验问题,使用Wilcoxon符号秩对次用户信号的统计协方差矩阵上三角元素计算检验统计量来实现频谱感知。利用仿真方法,对多单个主用户、4个次用户进行了实验,结果表明,该算法的检测概率优于能量算法及特征值类算法,且不需要授权用户信号以及噪声的先验信息。     

基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法

针对双基地MIMO雷达目标定位问题,提出一种基于Unitary ESPRIT的双基地MIMO雷达目标定位算法.该算法利用MIMO雷达发射阵列和接收阵列的相位延迟特性对接收数据矩阵进行重构,使协方差矩阵为Centro-Hermitian矩阵,然后通过酉变换将协方差矩阵从复数域变换为实数域,最后利用Unitary ESPRIT算法实现目标的DOD和DOA估计,且DOD和DOA自动配对.与传统的ESPRIT算法相比,该方法有效地增加接收数据信息,提高了目标角度估计性能,且所有的特征值分解及矩阵计算均在实数域进行,大大降低了运算复杂度.仿真结果验证了该算法的有效性.     

弱信号环境下的盲自适应波束形成

针对原CCAB算法的相关矩阵对循环平稳信号不够准确而导致算法在恶劣环境下的鲁棒性不够强问题,提出一种鲁棒性更强的CCAB改进算法。推导了适合循环平稳信号阵列相关矩阵的理论式,经过分析原相关矩阵的不准确性和遗忘因子的正面作用后,得出了新相关矩阵的迭代式。仿真结果表明改进的算法能在计算量不变的情况下更有效地接收弱信号、抑制强干扰,且对循环频率误差不敏感。     

一种基于小波变换和循环自相关的波特率估计方法

在循环平稳理论的基础上,给出了一种小波变换和循环自相关相结合的PSK信号波特率估计方法。首先通过恒模和延迟复共轭相乘将中频信号变为基带信号,再利用此基带信号小波变换系数模值,搜索其傅立叶变换系数除直流分量外的第一个峰值对波特率进行粗略估计;最后利用PSK信号的循环自相关同循环频率和延时的关系对码元速率进行细估计。理论分析和仿真结果表明:新方法计算量小,估计精度高,对滚降系数的变化不敏感,具有良好的性能。     

高斯噪声与窄带干扰同时抑制技术

为了抑制接收信号中的高斯噪声和窄带干扰,在进一步分析边带相关置换（SCR）算法的基础上,提出了一种新的高斯噪声和窄带干扰抑制算法——循环边带相关置换（CSCR）算法. CSCR算法将SCR思想引入循环谱相关理论中,利用循环谱相关可有效抑制高斯噪声的技术优势,在接收信号的谱相关密度函数中用相对于窄带干扰的边带对称值代替干扰值来重构期望信号,从而实现了高斯噪声和窄带干扰的同时抑制. 该算法对谱相关密度谱对称的调制方式均适用. 通过对2PSK信号的计算机仿真表明,循环边带相关置换算法可以有效抑制高斯噪声和窄带干扰.     

低信噪比下长码直扩信号的符号宽度估计

针对长码直扩信号,提出了一种新的符号宽度估计算法.在基于高阶自相关统计量和最大化相应的自相关系数中得到粗略估计值,然后基于伪码差分解扩的概念和二阶循环自相关函数得到精确估计值.粗略估计步骤在低信噪比和短数据长度下具有鲁棒性,给精确估计步骤提供一个可信的估计范围,从而改善了精确估计步骤的性能;在精确估计时,采用伪码差分解...     

基于Cyclic-Music算法MIMO雷达的DOA估计

在具有循环平稳特性的信号环境中,传统DOA（Direction Of Arrival）估计算法精度很差,甚至失效。为此,将Cyclic-Music算法运用在MIMO（Moltiple Inpat and Multiple Output）雷达系统中,利用循环统计量理论计算接收信号间的循环相关函数,基于此构造循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解和谱峰搜索,从而得到信号的波达方向角。理论推导和仿真结果均表明,该方法可以有效估计具有循环平稳特性的人工信号波达方向,从有效性和精度两个方面改善了MIMO雷达的估计性能。     

一种有效扩展二阶循环统计量的方法

鉴于循环统计量和根值MUSIC方法在阵列信号处理中的诸多优点,提出了一种新的循环统计量方法。该方法充分利用了循环相关函数和共扼循环相关函数,并且巧妙结合了根值MUSIC方法,可以有效地抑制平稳噪声和滤除与信号循环频率不同的干扰信号,同时减小了计算的复杂度。实验结果表明:该算法有效地扩展了阵列孔径,可以处理空间距离很近的非相关信号,具有很强的空间分辨能力。     

多径衰落信道下OFDM信号盲识别

针对多径衰落信道下正交频分复用(OFDM)信号调制识别难题,提出一种基于循环自相关的OFDM信号调制识别算法.通过对多径衰落信道下具有循环前缀的OFDM信号循环自相关特性的数学推导,验证了在一定延时处,OFDM信号的循环自相关会出现峰值,而单载波信号无此峰值,据此特性可以实现多径衰落信道下OFDM信号和单载波信号的调制识别.该算法消除了如符号时间估计、载波估计、波形恢复、信噪比估计等预处理过程,计算复杂度低,识别率较高.理论分析及仿真结果均验证了该算法的正确性和有效性.     

Performance study of a class of cyclic weighted subspace fitting methods

Ｍａｎｙｍａｎｍａｄｅｓｉｇｎａｌｓｉｎｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ,ｒａｄａｒａｎｄｓｏｎａｒｅｘｈｉｂｉｔｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ.Ｒｅｃｅｎｔｌｙ,ｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆａｒｒｉｖａｌ(ＤＯＡ)ｆｏｒｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌｓｈａｓｄｒａｗｎｍｕｃｈｉｎｔｅｒｅｓｔ[1-3].Ａｓｓｕｍｅｔｈａｔｄｅｓｉｒｅｄｓｉｇｎａｌｓｅｘｈｉｂｉｔｃｙｃｌｏｓｔａｔｉｏｎａｒｉｔｙ,ｗｈｉｌｅｕｎｄｅｓｉｒｅｄｓｉｇｎａｌｓｄｏｎｏｔｈａｖｅｔｈｅｐ…     

平稳过程循环相关处理的有限数据消失特性

循环相关处理可以从干扰和噪声中提取所需循环平稳信号地特征。研究了对含有平稳干扰和噪声的接收信号做循环相关处理时,不需要项如何随数据点增数增多而消失的特性,给出了在每一数据点数时不需要项的均值和方差的解析表达式,并给出了特定情况下的简单表达式,用计算机模拟的实例验证了这些结论的正确性。