基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计

针对常规均匀线阵DOA估计中可估计信源数目不足的问题,提出了一种基于虚拟孔径扩展的非均匀稀疏阵DOA估计算法。该算法首先对非均匀稀疏阵接收信号协方差矩阵进行向量化处理,通过Khatri-Rao积运算得到新的协方差矩阵;然后利用任意阵列下的空间平滑算法恢复新协方差矩阵的秩;最后通过对新协方差矩阵进行特征值分解实现DOA估计。与传统MUSIC算法相比,该算法可以在阵元数目小于信源数目的条件下实现DOA估计,大大增加了可估计信源数目,同时在低信噪比、小快拍条件下仍能得到DOA估计结果。仿真结果证明了算法的有效性。     

采用合成方法的多路信号自适应时延联合估计

本文关注的是多路信号之间时延差异的联合估计问题。不同于传统的自适应时延估计算法,本文以合成信号作为自适应时延估计的参考信号,给出了基于信号合成的联合自适应时延估计算法。同时本文推导和仿真了该算法时延估计的均值、学习曲线及方差特性。性能分析和仿真结果均显示,本文提出的基于合成的多路信号自适应时延估计为渐进无偏的时延估计。在不明显增加计算量的条件下,当算法收敛时,联合时延估计算法的方差显著低于传统的两路信号之间自适应时延估计算法方差。      

基于导频信道估计的MIMO同步算法

针对多输入多输出（MIMO）技术的应用需要,研究了MIMO同步算法,提出了一种基于导频和信道估计的联合同步算法。该方法运用基于二阶矩的盲估计算法进行信道估计;再把信道估计的结果用最小均方误差准则做均衡,并设计一种特别的导频来估计载波频偏并估计信道时延。在不同条件下进行仿真,分析结果表明：在复杂信道环境下算法的性能相比传统算法有显著提高,研究结果对MIMO的工程应用有较好参考意义。     

基于迭代的FH-OFDM小数倍频偏估计算法

为了提高跳频正交频分复用（FH—OFDM）系统载波同步估计精度,提出了一种使用信道估计结果辅助,3次迭代的载波和定时估计算法。通过对接收信道噪声的估计确定门限逻辑,实现了高精度小数倍频偏估计。仿真结果表明,20dB信噪比时,在高斯白噪声下,新算法的估计精度高于基于循环前缀的算法10倍;在多径信道下,新算法的估计精度高于基于循环前缀的算法100倍;实验表明,使用该算法接收机性能优于基于循环前缀的算法。实验结果表明,该算法星座收敛较好。     

MIMO-OFDM系统中的SVD．信道估计算法

本文讨论在MIMO-OFDM系统中实现信道估计的算法仿真.文章从导频序列的选择开始,研究了在瑞利信道下的LS估计算法、分离的一维维纳滤波算法以及利用SVD奇异值分解简化的维纳算法.并通过分析仿真结果得出各种方法的性能比较.     

TDS-OFDM系统两种载波频偏估计算法及对北

对适用于TDS—OFDM系统的两种载波频偏估计算法进行了研究,分析其性能和算法复杂度,给出了两种算法在AWGN信道和多径信道下的仿真结果。分析和仿真结果表明：基于自相关的算法抗噪声能力强,估计精度不受频偏大小的影响;基于累加的算法在小频偏范围内的性能与基于自相关的算法近似,且复杂度更低。     

基于解析法的再入目标实时质阻比估计

文中对再入弹道目标的质阻比估计算法进行了讨论;分析了解析法计算目标质阻比的主要影响因素,同时讨论了实时估计质阻比的算法。在考虑再入目标质阻比的时变特性前提下,仿真了地心坐标系下再入弹道目标的二维轨迹;最后用该仿真轨迹数据对实时质阻比估计算法进行了验证分析。     

基于秩减估计器的L型阵列二维波达角估计算法

针对L型阵列2维波达角(2D-DOA)估计问题,该文提出了一种新的基于秩减估计器的算法。该算法利用辅助角将2D-DOA估计问题转换为两个级联的1D-DOA估计问题:首先采用基于传播算子的秩减估计器获得高精度的辅助角估计;其次利用辅助角估计结果获得某一入射角的一元代价函数,借鉴root-MUSIC算法通过对多项式求根获得某一入射角估计,而另一入射角估计可由已得角度估计和辅助角估计通过简单转换获得且两入射角之间无需配对。运算量分析表明,该算法运算量与JEADE算法接近,大于CODE和root-MUSIC算法。仿真实验验证了该算法在不同信噪比、快拍数目条件下可获得高精度的DOA估计结果。     

雷达相关杂波的仿真及其AR谱模型

阐述了雷达相关杂波的模拟方法及其AR谱模型的特性,提出了具有约束条件的修正LEVINSON算法及其AR模型阶数估计方法,同时给出了常用的高斯谱特性的模型阶数估计结果和仿真结果,并与同等条件下的BURG算法的估计结果进行了比较,得到了一些有价值的结论。由于修正LEVIN—SON算法是直接利用给定相关功率谱模型所得到的自相关函数进行AR谱估计的,避免了随机相位因子波动的影响,因此比BURG算法更逼近理想功率谱特性的估计结果。计算机仿真结果也证明,用AR模型来描述常用雷达相关杂波的功率谱特性是正确的;在合理的模型阶数下,AR模型谱的精度满足雷达相关杂波模拟的要求。     

基于幅度比值和子空间的频率估计算法

为降低单频正弦复信号的频率估计误差,针对传统Rife算法在较低信噪比条件下幅值最大和次大谱线判断错误问题,利用RootMUSIC算法结果代替快速傅里叶变换(FFT)结果,确定幅值最大和次大谱线序号;同时针对Rife算法在部分频率区间估计误差较其他区间偏差大的问题,采用频移重估思路,进一步降低了整个频率估计区间的估计误差。仿真表明,在较低信噪比条件下,所提RM-Rife算法较Rife算法、Root MUSIC算法和M-Rife算法,具有更优的估计性能,可用于相关工程实践中。     

高频线性调频雷达的高精度目标瞬时距离估计

高频线性调频雷达的距离量化步长通常为几公里,相对舰船目标尺度而言测距精度非常低.本文分析了目标的距离谱及目标的运动对其瞬时幅度的影响,提出了一种新的高精度目标瞬时距离估计方法.该方法首先确定目标的时频分布,然后通过相邻三个距离点上目标的瞬时幅度比拟合出目标的瞬时距离.计算机仿真实验和雷达实测信号处理结果表明该方法是有效的,它大大提高了高频雷达的目标测距精度.     

二维谐波频率估计的高精度稳健迭代算法

本文运用基于两阶段的稳健迭代算法考虑了加性噪声中二维多分量谐波频率参数的估计问题。可以证明该算法仅需要三次迭代就能达到收敛,且最终估计量达到和最小二乘估计（LSE）相同的收敛速度以及估计方差达到Cramer-Rao下界。由于基于统计量的迭代估计充分利用了谐波模型的内在特性以及噪声分布特性,所以仅需要三步迭代就达到收敛,因而使得算法计算量很小且稳定,另外还可以证明三步迭代之后的估计量为二维谐波频率的无偏以及一致估计。本文证明了[9]中的单分量模型下的迭代算法可用于多分量情形下的估计,并且本文所采用的频率参数的平行估计方式避免了[9]中逐个估计方式下前一个已估计频率对分量对后一个要估计频率对分量的影响。最后模拟实验证实了估计的无偏性和一致性以及估计量在中样本情形下具备很高的估计精度。      

三正交分离式极化敏感阵列的波达方向估计

该文研究了分离式极化敏感阵列(SS-PSA)的多目标波达方向(DOA)估计问题。首先建立三正交分离式极化敏感均匀稀疏阵列的信号模型;接着利用阵列的旋转不变性采用ESPRIT算法计算出多值模糊DOA估计;利用该模糊DOA估计值对分离式极化天线进行空间相移的补偿,然后利用共点式极化天线之间的多维角度结构求出对应的虚拟DOA估计;最后通过提取多值模糊估计值和对应虚拟估计值之差的最小范数得到多目标的DOA估计。该文所提阵列采用分离式极化天线代替传统共点式极化天线,降低了阵列的互耦影响;采用稀疏阵列结构有效地扩展了阵列的物理孔径,大大提高了DOA估计精度。计算机仿真结果证明了该算法对分离式极化天线DOA估计的有效性和高精度性。     

基于新型阵列的双基地电磁矢量传感器MIMO雷达高分辨角度参数估计

针对双基地EMVS-MIMO雷达角度参数估计问题,该文通过设计新的发射阵列和接收阵列来实现对双基地EMVS-MIMO雷达角度参数估计精度的提升.相比于半波长的均匀线性发射阵列和接收阵列,所设计的新型阵列能够实现发射端和接收端阵列孔径的扩展.并且,为了避免发射角和接收角的角度参数额外配对过程,该文利用平行因子算法来实现发...     

修正的MIMO-FSO信道自适应SVD估计算法

针对多入多出(MIMO)无线光通信(FSO)中传统的奇异值分解(SVD)信道估计算法由于训练序列的单极性容易导致信号能量损失,从而引起信道估计值不准确的问题,提出了一种修正的自适应SVD估计算法。该修正算法能对SVD算法中存在的估计误差进行补偿,从而能使该估计方法更好地应用于MIMO-FSO系统中。仿真结果表明,与SVD算法相比,在信噪比为15dB时,修正的算法有2个数量级的均方误差(MSE)性能提高,在信噪比为30dB时,MSE性能有3个数量级的提高。与相同条件下的均值修正SVD算法相比,平均有1dB左右的性能改善。该修正方法可移植性强,在其他信道估计方法中也可采用类似的改进方法。     

基于簇的块稀疏压缩感知的60GHz信道估计

基于压缩感知设计适用于60 GHz毫米波通信系统的信道估计方案,深入研究了正交匹配追踪(OMP)算法和正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法的60 GHz信道估计性能;在此基础上,充分发掘60 GHz无线多径信道所呈现出的分簇特性,提出一种新颖的基于簇分级的稀疏压缩感知重构算法。新算法在有效减少重构迭代次数的前提下,亦能显著降低信道估计误差。综合对比分析了基于簇分块稀疏压缩感知重构算法和现有压缩感知算法在60 GHz信道估计应用中的重构性能,仿真结果表明,压缩感知算法可有效应用于60 GHz系统信道估计,而新设计的基于簇分级的稀疏压缩感知算法则在估计精度和实现复杂度方面具更优越性能。     

Robust wireless location over fading channels

This paper develops an estimation algorithm for the time and amplitude of arrival of a known transmitted sequence over a single-path fading channel. The algorithm is optimized to enhance robustness to fast channel fading and low signal-to-noise ratio (SNR) conditions, which are common in wireless location applications. The paper also presents a noise and fading bias correction technique for amplitude of arrival estimation that improves the estimation accuracy significantly. The proposed algorithm is then applied to the case of code-division multiple-access (CDMA) wireless location finding for which the paper gives simulation results that demonstrate significant estimation accuracy improvement over known algorithms.     

一种改进的ESPRIT测向算法

ESPRIT测向算法需要预先知道来波的数目。本文对ESPRIT算法进行了改进。改进后的算法把对空间来波数目的估计和空间来波方向的估计有效地结合起来，从整体上减少了运算量，而没有降低测向性能。最后进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法切实可行，具有工程应用价值。     

MPSK信号的最大似然SNR估计方法

该文利用最大似然准则分别推导了对于MPSK信号的数据辅助SNR估计方法、判决指向SNR估计方法和一种新的盲信噪比估计方法。文章对这些算法的性能进行了分析和计算机仿真,并与其它一些SNR估计算法进行了比较。分析和仿真的结果显示数据辅助的SNR方法性能优越,很好地符合了信噪比估计性能下限(CRLB)。判决指向算法性能依赖于判决的准确程度,在高信噪比时性能较好;而在低信噪比条件时,特别是小于OdB以后其估计有较大偏差。新的盲SNR估计算法对于BPSK信号具有估计范围广、精度高和复杂度小的特点,但是当M增加时性能会明显下降。