一种估计相干信号波达方向的快速算法

多级维纳滤波器是一种降维算法,提出了一种基于多级维纳滤波器的相干信源估计算法。将多级维纳滤波器引入ESPRIT算法的预处理,通过构造Toeplitz矩阵,满足秩等于信号个数的条件,作为维纳滤波器的预处理的结构。文章提出的算法,不通过特征值分解,得到信号子空间,结合ESPRIT算法,实现相干信号的DOA估计。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于分数低阶统计量的时延估计算法性能分析

传统的时延估计算法大多建立在高斯模型的基础上,利用信号的二阶、高阶估计量,可以得到理想的结果.然而,现实中的信号往往都处在非高斯环境下,如通信线路瞬间尖峰和环境噪声等,这一类信号的时域波形中存在一个明显的峰值,这时利用α稳定分布模型可以较好地表述非高斯脉冲信号和噪声.因此有必要对α稳定分布模型下的,基于分数低阶统计量（FLOS）的时延估计算法进行研究.通过调整参数取值得到的仿真结果,证明了在非高斯情况下,基于FLOS的时延估计算法相对于传统算法估计效果更好.     

基于共轭梯度算法的码时延估计方法

研究了在多址干扰存在并且不考虑功率控制情况下进行用户码时延估计的问题。利用ＭＵＳＩＣ算法可以获得具有抗强多址干扰的时延估计算法,但计算量大,提出了一种基于共轭梯度算法,通过对接收到新样本进行迭代计算,可有效地减少计算量。     

基于多级维纳滤波器降维技术的波达方向估计

针对基于子空间分解的参数估计算法所存在的运算量大、信噪比门限高等缺点，提出了采用多级维纳滤波器进行波达方向估计的方法，该方法将波达万向估计和多级维纳滤波器相结合，即降维的波达方向估计，克服了基于子空间分解算法的缺点，计算机仿真说明了这种降维的波达方向估计方法是有效的，可以应用在快拍教很少和信干噪比很低的情况。     

基于状态空间实现的EDS频率与时延联合估计

针对指数衰减正弦信号（EDS）模型提出了状态空间实现的频率、衰减因子及时延联合估计方法.在此方法中,得到了一个状态过渡矩阵和观测矩阵,频率和衰减因子估计由状态过渡矩阵的特征值获得,时延由观测矩阵和估计的频率和衰减因子得到,结果具有闭式解,不需要搜索计算.由于状态空间方法具有对模型误差不敏感的优点,因而具有更好的数值稳定性.仿真实验表明在一定信噪比的情况下,该方法性能接近相应的CRLB下界.     

基于状态空间实现的EDS频率与时延联合估计

针对指数衰减正弦信号(EDS)模型提出了状态空间实现的频率、衰减因子及时延联合估计方法.在此方法中,得到了一个状态过渡矩阵和观测矩阵,频率和衰减因子估计由状态过渡矩阵的特征值获得,时延由观测矩阵和估计的频率和衰减因子得到,结果具有闭式解,不需要搜索计算.由于状态空间方法具有对模型误差不敏感的优点,因而具有更好的数值稳定性.仿真实验表明在一定信噪比的情况下,该方法性能接近相应的CRLB下界.     

脉冲噪声下基于非线性函数的分数时延估计方法

针对现有的自适应分数时延估计方法在脉冲噪声下性能退化问题,提出一种新的基于非线性函数的分数时延估计算法。该算法在tanh函数基础上引入调节因子MED构成新的非线性函数,然后将新非线性函数和Lagrange插值滤波器相结合,实现脉冲噪声下分数时延自适应估计。该算法无需知道噪声的先验信息,且仿真实验结果表明,相较现有方法,该算法在低混合信噪比和高脉冲噪声环境下的分数时延估计稳态均方误差更小。     

一种数据选择多级维纳滤波算法

针对阵列信号自适应处理器收敛性能会由于目标类型干扰影响显著恶化的问题,提出一种采样数据选择算法,可以有效抑制干扰信号对自适应滤波器性能的影响。通过对多级维纳滤波器采用数据选择算法后,显著提高了其抗干扰能力和在非平稳、非高斯环境下的快收敛性能。最后通过实验仿真验证了此算法的有效性。     

基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法

提出了一种基于稀疏重构的窄带弱信号时延估计算法.利用信号的互相关谱构造数据矩阵,然后建立时延参数的冗余字典,最后通过矩阵奇异值分解在信号子空间中利用正交匹配追踪算法得到高精度时延估计.理论分析和仿真实验验证了算法的正确性和有效性.相比于传统方法,该算法可将窄带弱信号时延估计精度提高约1倍.     

基于频率域分析的姿态估计方法

近年来随着机器视觉、图像处理技术的发展,在许多领域中需要依据所拍摄的图像对其拍摄距离及拍摄姿态进行推测。针对传统姿态估计方法中所存在的嵌入标识会影响图像质量、破坏图像完整性的问题,利用图像的空间频率域分析方法,提出了在图像中嵌入高频信号标识,并观察其空间频率变化,从而推断其姿态变化的方法。实验结果证明该方法在不破坏图像完整性的前提下,有效估计出样本图像在三个轴方向上的旋转角度,从而证实了此方法在姿态估计方面的应用可靠、有效。     

基于四阶累积量的时延估计新方法

针对无线电定位中的时延估计问题,考虑接收信号为窄带信号以及背景噪声为高斯分布的情况下,将四阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合希尔伯特变换,给出一种新的时延估计方法.该方法对相关峰值进行了锐化处理,提高了估计精度.与广义互相关法相比,该算法可有效抑制空间相关高斯噪声的影响,计算量小,易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于FFT的雷达多普勒频率快速估计方法

分析了各种正弦频率的估计方法；提出了一种同时利用隐含在离散傅里叶变换(discrete Fourier transform，DFT)谱线中的幅度信息和相位信息，克服DFT估计频率栏栅效应的方法，有效地提高了频率的估计精度；仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于自适应核时频分布的多普勒频移及多径时延估计

对修正时频相关函数多径时延估计法作了改进，提出了两种基于自适应核时频分布的LFM脉冲声纳目标回波多普勒频移及多径时延的联合估计方法。即首先利用目标回波及发射信号的先验信息，构造抑制交叉项的时频分布，再利用WVD峰值法及Radon-Wigner变换法进行参量估计。最后，仿真实验验证了该方法的有效性。     

High Resolution Multipath Time Delay Estimation Based on FLOCCS-ESPRIT

The non-Gaussian α-stable distribution is introduced to model impulsive noise. Based on the theory of fractional lower order statistics （FLOS）, the fractional lower order cross-covariance （FLOCC） sequence for two received signals is obtained and the fractional lower order cross-covariance spectrum （FLOCCS） can be approached by taking a Fourier transform for the FLOCC sequence. When the FLOCCS is treated as a sequence in the time domain, the problem of multipath time delay estimation （TDE） may be converted into one on multi-frequencies estimation or directions of arrival estimation. Accordingly, the high resolution multipath TDE can be realized with the ESPRIT technology. This idea on multipath TDE is referred to as FLOCCS-ESPRIT in this paper. Computer simulations show that this method has good performance both in a Gaussian noise and in an impulsive noise environment.     

基于小波降噪的二次相关窄带时差估计方法

针对传统时差估计算法在窄带信号源环境中精度低的缺点,提出了一种基于小波降噪的二次相关时差估计算法。仿真结果表明,该算法在低信噪比下优于传统的相关算法以及二次相关算法,并且带宽越小,较相关算法的优势越明显,是一种适用于窄带信号源的高精度时差估计算法。     

基于IEEE802.11a协议的频偏估计研究

研究了基于IEEE802.11a协议的无线局域网系统的频偏估计问题,介绍了IEEE802.11a系统中前导序列的特点和作用,阐述了传统频偏估计算法,并在此基础上给出改进算法.仿真结果表明改进的算法优于传统算法.     

基于IEEE802．11a协议的频偏估计研究

研究了基于IEEE802．11a协议的无线局域网系统的频偏估计问题，介绍了IEEE802．11a系统中前导序列的特点和作用，阐述了传统频偏估计算法，并在此基础上给出改进算法．仿真结果表明改进的算法优于传统算法．     

基于迭代的交叉信息融合频率估计方法

对工程中短时、低信噪比信号进行频率估计时,传统信息融合法存在抗噪性差、信息损失大、信息利用率低等不足,为此提出一种基于迭代的交叉信息融合频率估计方法.由相位关系确定粗测频率范围,在此范围内对交叉组合后的多段信号进行信息融合,得到交叉信息融合频谱,进而利用该频谱与单段信号频谱的关系进行迭代,得到新的交叉信息融合频谱,计算新交叉信息融合频谱的算术平均值实现频率估计.仿真结果表明,与现有方法相比,提出的算法在提高频率估计精度的同时,具有更好的抗噪性和鲁棒性,验证了其可行性和有效性.