脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法.仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息.     

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉...     

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能.     

一种基于最小1-范数准则的TDOA估计算法

针对脉冲噪声条件下利用传统广义互相关法(Generalized Cross-Correlation,GCC)进行时延(TDOA,Time Difference of Arrival)估计性能退化问题,提出一种基于最小1-范数准则的TDOA参数估计算法.对于高斯噪声,传统GCC估计方法能够实现统计最优,但当噪声的统计分布为非高斯分布时,利用传统GCC参数估计方法的估计精度和鲁棒性急剧下降.利用最小1-范数准则,提出一种存在α-稳定分布重尾脉冲噪声环境下的TDOA估计算法.系统仿真实验与结果分析表明,与传统GCC方法和分数低阶矩(Fractional Lower Order Moments,FLOM)方法相比,该算法在鲁棒性和估计精度方面均有明显改善.     

脉冲噪声下基于相关熵的相干分布源DOA估计新方法

针对复杂电磁环境下被动无线监测定位问题,该文提出广义相关熵的概念,推导了广义相关熵的性质,用以抑制阵列输出信号中的脉冲噪声。为了实现脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角的联合估计,提出基于广义相关熵的DOA估计新方法,并证明了该方法的有界性。为进一步提升算法的鲁棒性,推导了一种仅依赖阵列输出信号的自适应核函数。仿真结果表明,该算法能够实现脉冲噪声环境下相干分布源参数的联合估计,相比已有算法,具有更高的估计精度和鲁棒性。     

脉冲噪声环境下基于分数低阶循环相关的MUSIC算法

该文以稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的波达方向估计问题。针对在脉冲噪声环境中基于传统2阶循环相关的算法效果显著退化的问题,该文提出了基于分数低阶循环相关的分数低阶循环MUSIC算法(FLOCC-MUSIC)。将分数低阶循环相关与MUSIC算法相结合,可以有效抑制脉冲噪声的同频带干扰。计算机仿真表明了此算法可有效完成高斯噪声和脉冲噪声条件下的波达方向估计,其性能优于传统的基于2阶循环相关的Cyclic-MUSIC。     

脉冲噪声环境下单基地MIMO雷达目标角度估计算法

以α稳定分布作为脉冲噪声数学模型,研究了脉冲噪声环境下单基础多输入多输出(MIMO)雷达目标角度估计问题。为了解决基于分数低阶统计量的目标角度估计算法需要脉冲噪声先验信息的问题,利用雷达接收数据构造出两种鲁棒的相关矩阵,即相关熵相关矩阵和非线性压缩核函数相关矩阵,提出了基于这两种鲁棒相关矩阵的单基地MIMO雷达目标角度估计算法。仿真实验表明:在α稳定分布脉冲噪声环境下,新提出的责任中算法的性能明显优于传统的基于二阶统计量和基于分数低阶统计量的目标角度估计算法。     

脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计方法

受相关熵启发,本文提出了一种脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计新方法.为实现多测量向量下联合稀疏信号的重建,本文提出了一种基于归一化迭代硬阈值的优化算法,讨论了最优步长的选择问题,证明了优化算法的收敛性.仿真结果表明：本文算法能够实现脉冲噪声下多信源的DOA估计,具有比已有算法更高的可分辨概率和估计精度.     

对称稳定分布噪声下基于广义相关熵的DOA估计新方法

针对稳定随机变量有限二阶矩不存在的特点,该文定义了一种新的广义相关熵,并从理论上证明了对称稳定分布随机变量广义相关熵的有界性。此外,提出了一种稳定分布噪声下基于最小广义相关熵准则的DOA估计新方法,给出了一种迭代优化算法并通过仿真实验分析了算法的收敛性。仿真结果表明,与现有基于分数低阶矩的FLOM-MUSIC、基于类相关熵的CRCO-MUSIC以及基于lp范数的ACO-MUSIC算法相比,所提方法可以获得更好的估计结果,尤其是在高脉冲性噪声环境下具有更加明显的优势。     

脉冲噪声下基于循环相关熵和稀疏重构的宽带信号DOA估计

针对脉冲噪声与同频带干扰并存时宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种结合循环相关熵(CCE)与稀疏重构的算法。首先,分析了宽带信源的接收信号模型,并利用循环相关熵的性质构造出对脉冲噪声与同频带干扰具有抑制能力的宽带信号虚拟输出阵列。随后对该虚拟输出阵列进行稀疏表示,并通过归一化迭代硬阈值(NIHT)算法进行稀疏重构,从而估计宽带信号的波达方向。实验结果表明,该算法对脉冲噪声和同频带干扰具有很好的抑制作用,并且相较已有算法在估计性能方面有明显的改善。     

冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的双基地 MIMO雷达目标参数联合估计算法

该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor, PARAFAC)算法(MCC- PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统目标参数估计中。MCC-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。     

脉冲噪声条件下的相关熵谱估计

基于相关函数的常规功率谱估计方法在脉冲噪声环境中性能下降明显,受大脉冲干扰时甚至会失效。而具有局部相似度量特性的相关熵对脉冲信号的影响并不敏感,能够很好地适应脉冲噪声条件。将受干扰信号的相关熵函数代替自相关函数,得到基于相关熵的功率谱估计方法。通过仿真进行对比验证,结果表明在相同信噪比条件下基于相关熵的功率谱估计方法在α稳定分布噪声环境中更加稳健,特别在大脉冲条件下（α<1.6）能对有用信号进行更加有效的估计,且估计误差的均值和方差值仍保持很低。      

基于l1-范数约束的递归互相关熵的稀疏系统辨识

为了有效解决脉冲噪声环境下的稀疏系统辨识(Sparse system identification, SSI)问题,以l1 -范数为约束构建稀疏递归互相关熵准则(Recursive maximum correntropy criterion, RMCC)算法来解决脉冲噪声对于辨识性能的影响。结合带遗忘算子的互相关熵准则和l1 -范数作为代价函数,推导出一种递归形式的算法,其相对于传统的最大相关熵算法具有快的收敛速度及小的稳态误差。仿真实验结果表明:该算法对于脉冲噪声干扰环境下的SSI问题具有强的鲁棒性。      

基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计研究

针对二阶互模糊函数在相干高斯噪声环境下会出现较大的噪声相关峰值,影响TDOA/FDOA参数正确估计的问题,利用高阶积累量对高斯噪声的不敏感特性,研究基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计方法,对该方法的参数估计过程进行了详细的理论分析,并针对二阶与四阶互模糊函数两种参数估计方法进行了对比仿真。仿真结果表明,基于四阶互模糊函数的TDOA/FDOA参数估计方法能有效克服噪声的相关性,但对噪声敏感,存在一定的理论研究价值。     

CDMA信号码片内多径时延估计算法

针对CDMA信号的特点,提出了低信噪比条件下估计延迟差小于一个码片周期的多径信号时延的有效算法,该文首先建立了一个能够有效抑制噪声影响的多径功率延迟函数,然后推导了建立在此函数基础上的高分辨率时延估计算法,给出了算法的具体步骤,分析了算法的性能,最后通过对比仿真和性能仿真证明了该方法具有低信噪比条件下高频谱分辨率的特点。     

The Linear Prediction Method of Fading Channel Estimation for the Rake Receiver with Impulsive Interference

Parameter estimation of the multipath and fading channel is investigated for the Rake combiner used in a CDMA system with coherent demodulation. A linear predictor is proposed to obtain a better estimation. Since the industrial interference environment is generally impulsive, a parallel LMS adaptive algorithm is proposed to reduce the impact of impulsive noise on predictor weights adjustment. Performance analysis and computer simulations are presented.     

冲击噪声下基于混合LL2 -L1 优化求解的CSR 参数估计

针对冲击噪声环境下压缩感知雷达参数估计性能急剧下降的问题,提出一种新的鲁棒性参数估计方法。首先,根据压缩感知雷达参数估计的稀疏线性模型,基于Lorentzian 范数和L1 范数稀疏正则化构造冲击噪声背景下稀疏重构的混合LL2-L1 范数优化模型;然后,利用迭代加权最小二乘法和阈值收缩函数推导上述模型优化求解的一步迭代公式;最后,从理论上对文中算法的收敛性进行证明,并给出算法计算复杂度的定量分析。计算机仿真实验表明,文中算法在冲击噪声下支撑集的重构更精确、重构信号的精度更高、重构的计算量更小。     

一种Rake结构的TDOA估计器及其最优合并方法

TDOA估计技术已被广泛应用于多种定位系统中，其估计误差主要来源于系统中的多径效应。传统的估计方法不适合复杂的多径环境。许多面向定位的系统均采用了回避措施来降低多径的影响，蜂窝定位系统受其特性的制约，在目前的结构下无法采用相应的回避措施。为了满足蜂窝系统需求，本文提出了一种基于Rake结构的TDOA估计器，分析了它在多径环境中的误差性能，证明了在归一化Rake合并下，估计器可获得最优性能。计算机仿真证明了理论分析的正确性和实用性。     

Robust multiple signal classification algorithm based on the myriad covariation matrix

A robust version of the multiple signal classification (MUSIC) bearing estimation algorithm based on robust statistics is developed for a direct sequence-code division multiple access impulsive noise channel. The proposed subspace algorithm is computed by using the antenna array covariance matrix, which is derived from the robust maximum likelihood estimator of location. Each element of the robust covariance matrix is computed as the sample myriad of a window of the received observations. The MUSIC antenna array scheme is jointly used to mitigate the effects of multipath and impulsive noise. Simulation results demonstrate that the proposed scheme significantly outperforms the other linear and nonlinear schemes