基于模糊聚类的信源个数检测新算法

信源个数检测方法的研究是目前阵列信号处理领域的一个研究热点和重点,它的测量精度直接影响到许多高分辨测向算法的精确度。然而现有的检测方法对于不同的噪声环境非常敏感;而且随着快拍数的减少性能迅速下降。基于以上的限制与缺陷,该文提出了一种基于模糊c均值聚类的信源个数检测方法。在两种不同噪声环境下的仿真结果表明该方法的有效性和鲁棒性。     

基于信息论准则的信源个数估计算法改进

基于信息论准则(AIC准则,MDL准则)的信源数估计算法及其改进算法在低快怕数和低信噪比情况下大多得不到较好的估计性能.从最基本的MDL准则出发,充分考虑AIC准则与MDL准则估计的优缺点,通过引入影响因子对准则的代价函数进行改进,这样的改进在低快怕数与低信噪比下都能得到较好的估计性能,且具有估计一致性、算法复杂度低等优点.仿真试验验证了该改进算法的有效性.     

一种改进的信源数估计算法

均匀线阵的信号源个数的估计是阵列信号处理中一个重要研究课题,也是雷达、通信等领域基本任务之一。文章依据阵列信号协方差的特征值,对信号所对应的特征值进行了适当的放大,增加了信号与噪声之间的差距,更准确地估计信源个数。实验表明,改进的信源数估计方法在小快拍数和低信噪比的情况下,检测性能优于现有的算法。     

一种基于直线特征的信源个数估计新算法

在空间谱估计技术中,估计信号源个数是一个关键问题,其漏警或虚警会直接影响到测向算法的准确度.然而现有的信号源估计方法在低信噪比、色噪声环境下估计成功概率低且运算复杂,针对该缺点,文中提出一种基于直线特征的信源个数估计新算法.在低信噪比、色噪声环境下通过计算机仿真表明了该算法的正确性和有效性.     

一种不考虑信源数目的修正MUSIC算法

分析了信源数目估计误差下的MUSIC算法性能.为了解决信源数目过估计下出现虚假信号和欠估计下谱峰消失的问题,提出了一种改进算法.该算法通过对采样数据的共轭重排再利用,重新构造相关矩阵来改善测向性能.改进的算法不仅能成功运用于非相关信号源和相关信号源,还具有不用考虑信源数目的优点.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和有效性.     

关于Lempel-Ziv信源编码算法修正方法的研究

本文针对L-Z信源编码算法在对信息序列进行编码分段时，最后部分码段可能与前面的码段重复而不能编码，由此产生丢失数据的情况，提出了修正的方法，将L-Z编码编码时丢失数据的问题予以解决。     

基于Stacking集成学习的信源数估计方法

针对小快拍数下的信源数估计,文中提出了一种基于Stacking集成学习的信源数估计模型,该模型整合XGBoost、LightGBM及简单全连接神经网络作为三个并行的初级学习器,并将Logistic Re-gression模型作为次级学习器,最终得到Stacking集成学习的信源数估计模型XLN-L-Stacking.实...     

用基于空间平滑的正交化算法分离相干信号

正交化超分辨算法在大信噪比时性能优良且运算量小,但由于正交化算法是一种信号子空间方法,因而在干扰相干时失效,而空间平滑方法已广泛应用于自适应阵列相干信号的分离.文中提出了3种基于空间平滑的改进正交化算法并给出了计算机仿真结果.第1种方法具有较小的运算量,但当信噪比降低时,性能会严重下降.第2种和第3种方法在运算量增加不多的情况下性能比第1种方法有所改善,尤其是当信噪比较小时.理论分析和计算机仿真结果表明这3种方法是有效的.     

关于Lempel-Ziv信源编码算法修正方法的研究

本文针对L-Z信源编码算法在对信息序列进行编码分段时,最后部分码段可能与前面的码段重复而不能编码,由此产生丢失数据的情况,提出了修正的方法,将L-Z编码编码时丢失数据的问题予以解决.     

一种信源个数与波达方向联合估计的新算法

针对多级维纳滤波器(MSWF)用于子空间估计时信号特征矢量泄漏到噪声子空间的问题,提出了一种新的信号子空间估计算法,该算法不需要训练信号和信源个数的先验知识.随后,给出了一种信源个数的后判断方法,最终完成信源个数及方向的同时估计.整个算法不需要协方差矩阵的计算和特征值的分解,具有较低的计算复杂度.在均匀线阵且信号互不相关情况下,改进后的算法用于波达方向估计时拥有与基于特征分解方法近似的性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于数据共轭重排的修正ESPRIT信号DOA估计算法

本文介绍了将接收数据共轭重排的再利用,构造相关矩阵的修正ESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT算法相比,在快拍次数有限时,可明显改善信号DOA估计的性能,且其计算量二者基本相当.     

欠估计下相干信号的修正MUSIC算法

针对基本MUSIC算法是在信源正确估计的条件下才能应用的情况,论述了一种在欠估计的情形下改进的MUSIC算法,并将此改进算法成功地用于相干信号中,扩展了改进算法的适用范围。仿真结果证明了这种扩展的有效性。     

一种低信噪比下的信号源数检测新方法

空间信号源数检测是阵列信号处理的关键问题之一,该文针对低信噪比下传统检测方法的性能差的问题,提出了一种基于近似特征向量的检测新方法DTAE(Detection Technique based on Approximate Eigenvectors)来改善低信噪比下传感器阵列的信源数检测性能。该方法首先利用波束形成器在空间做预扫描来估计信号群中心的位置,以这些位置作为参考方向计算接收数据协方差矩阵的特征向量的近似值,然后使用特征向量的近似值对阵列输出数据加权,最后计算加权输出数据的频域峰值-平均功率比值从而估计信号源的个数。仿真结果表明,提出的新方法在低信噪比下的检测性能显著优于AIC(Akaike Information Criterion)等方法,有一定的工程应用价值。     

基于非圆信号的实值ESPRIT算法

在信号源为非圆信号的情况下,该文提出了一种实值ESPRIT波达方向(DOA)估计方法。根据非圆信号为实值信号的特点,利用欧拉公式将接收数据转化为正弦和余弦数据,并将其加以拼接,从而虚拟地将阵元个数加倍,然后在此基础上构造一个旋转不变结构来估计波达方向,新算法可以处理的信号个数是传统ESPRIT算法的两倍。由于在实值基础上进行特征值分解,所以该文提出的算法可以有效地将运算量减少到相同维数复值运算量的1/4。仿真实验表明新算法不仅估计精度高而且能够处理的信号个数可大于阵元个数。     

最小Rayleigh熵恒模信号分离算法

提出了一种最小Rayleigh熵恒模信号分离算法(MRE-AOCMSS)。该算法通过对代价函数作适当的变换, 得到新的协方差矩阵,然后构造出协方差矩阵的Rayleigh熵,再通过最小化Rayleigh熵得到用以恢复恒模信号的最佳权矢量。该算法能够准确地分离出期望信号并抑制掉干扰,从而有效地克服了常规恒模算法(CMA)对同信道干扰(CCI)功率大于信号功率的情况敏感这一缺点。计算机仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于G-S正交的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法

提出基于G-S（Gram-Schmidt）正交算法的信号子空间宽带聚焦DOA估计算法。该算法基于G-S正交方法,求得矩阵的信号子空间,并利用局域子空间投影算法（LSP）,构造宽带信号子空间最佳聚焦矩阵。分析表明,该算法不需矩阵特征分解,运算量小于双边变换（TCT）方法,性能优于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于盲源分离的信号个数估计方法

大多数的信号个数估计方法在较高的信噪比条件下都有较好的性能,但在较低信噪比条件下的性能都有显著的恶化。提出了一种新的信号个数估计方法,该方法不是利用特征值来进行信号个数的估计,而是利用盲源分离技术。计算机仿真表明该方法在较低信噪比下的性能优于MDL算法。     

无需信源数目的相干信号快速方位估计

针对空间平滑MUSIC算法会降低阵列孔径且运算量较大的难题,提出了一种新算法。该算 法通过对矩阵最大特征值对应的特征向量进行矢量重排,可实现不损失阵列孔径的解相干处 理。再利用重构矩阵逆的高阶次幂来逼近真实的噪声子空间,可避免特征分解,降低了运算 量且不需信源先验数目。计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法

针对传统方法对线性调频(LFM)信号检测与参数估计运算量大的问题,该文提出一种基于高效FrFT的快速算法。首先,分析了高效FrFT原理,指出高效FrFT存在旋转角度的选取、易受初始频率影响以及抗噪性能差等问题。针对以上问题,该文利用修正的功率谱平滑滤波方法对高效FrFT进行改进。理论分析表明,该文提出的改进算法仅用3次旋转角度即可实现较低信噪比下LFM信号的检测和参数估计。与传统的FrFT相比,在保证参数估计精度不变的情况下,运算复杂度大大降低,更符合工程上实时处理的要求。仿真结果验证了该算法的有效性。