短序列条件下基于分段多项式建模方法的相位估计性能分析

该文主要对短序列非多项式相位条件下基于高阶模糊函数(HAF)的多项式相位系数估计算法性能进行了较详细的讨论。进一步研究了基于这种算法思想的分段多项式相位建模的瞬时相位估计方法。该方法的思想主要体现为将需估计数据序列进行分段,每个短数据段的瞬时相位采用一个低阶的多项式来逼近,而这些逼近多项式的各阶系数利用HAF或乘积高阶模糊函数(PHAF)的方法进行估计,最终整个数据序列的相位由各段估计出的瞬时相位合并而成。该方法的估计性能很大程度上取决于各分段数据序列的估计精度。文中分析了短序列非多项式相位对HAF及PHAF的影响,并通过仿真实验给出了具有一般性的结论。     

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。     

改进SSMUSIC超分辨多径时延估计算法

传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA (Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。      

基于多普勒谱优化的HRWS SAR系统通道相位偏差估计算法

方位多通道SAR系统通过抑制多普勒模糊,能够实现高分辨率和宽测绘带(HRWS)对地观测。针对通道间幅相偏差会导致成像结果中出现目标模糊分量的问题,该文提出一种通道相位偏差估计算法。该算法利用通道间相位偏差会造成多通道重构方位谱在主瓣内展宽的特性,通过优化多谱勒谱能够实现通道相位偏差的有效估计。该算法在通道相位偏差估计前不需要进行多普勒中心估计,减小了由多普勒中心估计不准引入的误差,并且在低信噪比的情况下仍然具有良好的估计性能。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该文算法的有效性。     

随机幅度多项式相位信号的时延估计方法

研究了一类非平稳信号具有随机幅度的多项式相位信号的时延估计问题。充分利用信号的高阶循环平稳性，提出了一种基于信号高阶循环矩的时延估计方法。该方法容易实现，估计精度能有效地抑制加性平稳非高斯和任何高斯噪声。试验结果证明了提出方法的正确性。     

基于高阶累积量不同切片的动态谱线增强算法

为了克服传统的自适应谱线增强器(ALE)抑制高斯噪声效果差的缺点，提出了基于高阶累积量不同切片的自适应动态谱线增强算法，并用水下某运动目标辐射的线谱数据进行了仿真研究。仿真和分析表明：该算法抑制高斯噪声的性能强于ALE算法。因此，本研究有助于提高水下探测系统对微弱信号的检测能力和水下通信能力。     

三元阵被动定位中时延差估计算法研究

为了提高三元阵被动定位精度,该文对互谱法时延差估计进行了研究改进。改进算法解决了单独采用互谱法进行时延差估计存在的相位模糊问题,增强了互谱法在实际应用的鲁棒性。该算法所得时延差由周期值和修正值构成;时延差周期值是通过对阵元间互谱信号进行时延补偿所得,时延差修正值是采用最小二乘法对补偿后互谱信号拟合所得。理论分析和实验结果表明:采样率为103 Hz时的时延差估计精度可以达到10-6 s,该方法具有很强的实用性。能有效提高三元阵被动定位精度。     

高阶QAM信号的盲载波相位估计

针对高阶QAM信号的盲载波相位估计问题进行了研究。首先对现有的各种盲载波相位估计算法的性能进行了分析总结,比较了在各种信噪比条件下,各种算法的优劣。在此基础上,提出了用于相位捕获的PL_DD算法,该算法估计性能好、效率高,运算复杂度也是在可接受的范围内,是一种高效相位估计算法。     

改进的低时延语音增强算法

针对目前语音增强存在较大时延的问题,提出一种低时延语音增强算法。在传统的先验信噪比估计和噪声估计的基础上,对判决引导算法进行低时延的改进,并提出了一种基于语音存在概率和语音激活检测相结合的噪声估计方法,本文的算法采用对数MMSE估计器结合语音存在概率。采用ITU-T P.826 PESQ、分段信噪比、总信噪比和对数谱失真对该算法进行了测试,并与其他几种算法进行了对比,实验结果表明,该算法有效降低了时延,可以很好的跟踪非平稳噪声,在信噪比较低的情况小可以取得很好的增强效果,且音乐噪声和残留背景噪声也可以得到很好的抑制。     

多径信号到达角和时延高分辨联合估计算法

本文提出了一种新的高分辨高精度的多径信号到达角和时延联合估计算法.该方法通过对多径信号与参考信号进行相关处理,再根据PRO-ESPRIT算法的思想,实现了DOA(Direction-Of-Arrival)估计;并对相关延迟向量进行变换,从互功率谱相位中提取时延信息,完成了高分辨的TOA(Time-Of-Arrival)估计.最后,本文推导了频域模型下到达角和时延联合估计的Cramer-Rao下界.并将通过仿真对本算法的性能进行了评估.     

Time delay estimation using higher order statistics

The problem of time delay estimation in spatially correlated Gaussian noises is addressed. New normal equations based upon higher order statistics of the sensor measurements are established, from which a new adaptive algorithm for time delay estimation is proposed. Simulation examples are presented to illustrate the effectiveness of this algorithm     

A new correntropy based TDE method under <Emphasis Type="Italic">α</Emphasis>-stable distribution noise environment

This paper presents a robust time delay estimation algorithm for the α-stable noise based on correntropy. Many time delay estimation algorithms derived for impulsive stable noise are based on the theory of Fractional Lower Order Statistics (FLOS). Unlike previously introduced FLOS-type algorithms, the new algorithm is proposed to estimate the time delay by maximizing the generalized correlation function of two observed signals needing neither prior information nor estimation of the numerical value of the stable noise’s characteristic exponent. An interval for kernel selection is found for a wide range of characteristic exponent values of α-stable distribution. Simulations show the proposed algorithm offers superior performance over the existing covariation time delay estimation, least mean p-norm time delay estimation and achieves slightly improved performance than fractional lower order covariance time delay estimation at lower signal to noise ratio when the noise is highly impulsive     

空间谱估计中非同步采样误差补偿方法研究

高分辨空间谱估计算法要求对多路信号进行同步采样,非同步采样会导致空间谱估计的偏差。本文提出了一种对非同步采样进行补偿的方法——前后向对称采样法。该方法设置阵元采集顺序为非顺序采样,利用前、后向对称采样数据之和计算空间谱。当交替采样延时精确的时候,由于对称性,相加后信号的阵列误差矩阵是一个实数矩阵,对方向向量的相位没有影响,因此可以得到方位角的无偏估计。理论分析与仿真结果表明:当交替采样延时精确时,该方法可以消除非同步采样对空间谱的影响,与重新建模法补偿性能相近;当交替采样延时不精确时,该方法比重新建模法的补偿效果好,而且前后向对称采样法算法简单,且无需已知交替采样延迟时间。因此,前后向对称采样法是对空间谱估计中非同步采样误差的一种有效补偿方法。      

基于延迟锁相环的到达时间估计算法

超宽带脉冲信号具有高时间分辨能力,能达到厘米级的定位精度。目前,脉冲超宽带测距定位系统中普遍采用基于能量检测的非相关到达时间(TOA)估计算法的性能通常受限于阈值门限和估计偏差。该文在原先锁相环方案基础之上引入延时迟支路和衰减因子,提出了一种易于实现的基于延迟锁相环的TOA估计算法。通过在迟支路中设置不同的衰减因子,仿真结果表明,在IEEE802.15.4a4种信道模型CM1~CM4中,新算法均能有效提升测距定位精度,即缩短了首达路径与锁相环稳态锁定点之间的时差,其估计偏差最低可降至原有方案的1/10。     

广义相位相关用于时差估计技术研究

对雷达信号的时延估计技术进行研究是雷达信号处理的一项重要任务,本文首先介绍了典型的时差估计方法,然后结合我们的研究针对雷达信号的时差估计作出了一种改进的算法,它将相位相关技术应用到广义相关时差估计算法中,通过仿真验证了该算法的有效性,并得到了一些有益的结论。     

—种有约束的自适应LMK时延估计算法

提出了一种有约束的自适应LMK时延估计算法，该算法的代价函数根据估计误差的峭度选取，算法直接对时延进行估计，不需进行插值运算。最后用实测的直升机辐射的噪声数据进行了仿真，表明新算法具有更快的收敛速度。     

一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法

为了提高低信噪比情况下的自适应时延估计精度和收敛速度，提出了一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法。给出了频域自适应时延估计算法和新算法的原理模型。最后将该算法应用于低空目标声测定位中，用实测的直升机噪声数据进行了仿真。仿真结果表明，在低信噪比情况下，新算法有更高的估计精度，收敛速度和稳健性。     

A new time delay estimator based on ETDE

In this paper, we address the problem of online subsample time delay estimation of narrowband signals of known center frequency. We propose a new so-called mixed modulated Lagrange explicit time delay estimation (MMLETDE) algorithm and study its performance through computer simulations. The MMLETDE is a modulated Lagrange ETDE, but the delay estimate adaptation process is based on the truncated sinc fractional delay filter algorithm. We provide theoretical derivations for our proposed estimator, a proof of its convergence performance, learning characteristics of its error performance surface, and an expression for its delay variance. Using simulations, we show that MMLETDE requires only a small filter order and has no noticeable estimation bias over a wide frequency range.     

估值合成的时延对准算法

时延对准问题一直是多天线信号合成系统中的一个重要问题,为了解决在低信噪比条件下时延对准性能差的问题,提出了一种基于估值合成的时延对准算法。该算法以各路信号时延的加权和作为固定参考中心,利用两两时差之间的相关性,对两两时差估计值进行加权合并,有效提高了时延对准性能。并从理论上分析了该算法的性能,理论分析及仿真实验均表明,随着天线数目的增加,算法性能逐渐提高,且在低信噪比条件下提升尤为明显。另外,本文提出算法的时延性能优于基于准合成参考的时延对准算法。