脉冲噪声下的时间延迟估计方法研究

针对室内脉冲噪声居多的情况,提出了一种根据噪声的分布特性,选用不同算法来实现时延估计.这里时延估计算法包括基于分数低阶和二阶统计量的方法.由于脉冲噪声服从低阶分布,采用分数低阶协方差方法.可以得到较好的时延估计精度及良好抗噪声能力和抗混响能力,比较适合室内的语音源定位.     

脉冲噪声环境下改进的顽健循环时延估计算法

研究了脉冲噪声环境下循环平稳信号的时延估计问题,针对脉冲噪声环境中基于传统二阶谱相关函数的时延估计方法性能退化问题,提出了基于分数低阶循环谱的改进顽健算法。相对于传统算法,新算法对脉冲噪声、高斯噪声、干扰信号都具有较好的抑制作用。仿真结果证明了算法的有效性和顽健性。     

脉冲噪声环境下基于宽带模糊函数的双基地MIMO雷达目标参数估计新方法

以Alpha稳定分布作为噪声模型,研究了脉冲噪声环境下宽带双基地MIMO雷达系统中参数估计问题.针对在脉冲噪声环境中,基于传统的信号模型和算法效果显著退化的问题,本文提出了基于分数低阶统计量的宽带模糊函数算法.首先根据分数低阶宽带模糊函数的峰值点实现对多普勒频率尺度因子和时延的联合估计.接下来基于分数低阶宽带模糊函数构造两个子阵.通过采用改进的MUSIC算法和ESPRIT算法实现了收发角的联合估计.仿真实验表明本文算法具有很好的性能.     

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.     

基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法

提出了一种基于辅助源和相关熵的ADS-B信息时延估计新算法。首先,对报文信息时延产生机制进行了研究,提出新的时延模型;其次,以辅助源信号所包含的多普勒频移特征为研究对象,在信号相似性比较时引入相关熵提出时延估计算法;然后,分别研究了扫描步长与高斯核长对本时延估计精度的影响;最后,通过仿真实验验证了在不同噪声条件下本算法的时延估计性能。与已有方法相比,本算法不需要更改报文格式,在脉冲噪声条件下具有更高的时延估计精度,故具有更好的实际应用价值。     

异步带限DS-CDMA系统中基于子空间的时延估计算法

该文提出了适合于异步带限DS-CDMA系统的时延估计算法。该算法基于子空间概念,首先估计噪声子空间,然后进行时延的粗略估计和精确搜索。分析了该算法的性能,并进行了计算机仿真。结果表明,该算法具有抗远近效应能力,对用户数目也具有一定的鲁棒性,并且大大提高了时延估计精度,降低了时延估计过程的运算量。     

基于双通道DFRFT互谱法的Chirp信号时延估计

针对脉冲Chirp类信号的时延估计问题,理论推导了基于离散分数阶Fourier变换的脉冲Chirp信号的特性,分析了当时延参量等效的分数阶Fourier域的频率大于采样率时,脉冲Chirp信号的分数阶Fourier域谱产生混叠,造成时延估计模糊的问题,并提出基于离散分数阶Fourier变换（DFRFT）双通道互谱法进行时延估计,给出两个通道采样率选取的原则及算法的性能分析,实验结果表明,在一定的采样率下,算法能够快速精确地估计脉冲Chirp信号的时延参数.     

基于抛物线插值的分数时延估计算法

时延估计技术在通信、雷达、声呐、定位、盲信号分离、超声波测距、生物医学工程等许多领域都有着广泛的应用,这些系统的精度与时延估计的精度息息相关。但时延精度受限于采样间隔,不可避免会引入分数倍时延。在众多分数时延估计算法中,三点插值法是一种非常简单高效的方法。针对基于三点插值的分数时延算法估计精度受限问题,提出基于五点平滑的三点插值法,提高分数时延估计精度;该方法利用相关峰及相关峰前后两点,对相关峰进行五点平滑后,再进行二次抛物线插值来估计分数时延。仿真结果表明,文章所提改进算法的分数时延估计误差优于传统三点抛物线插值法,验证了该方法的有效性。     

脉冲噪声环境下基于拉格朗日插值分数延迟滤波器的时延估计方法

该文针对稳定分布噪声模型,依据分数低阶矩理论提出一种新的非整数时延估计算法EFMML (Explicit Fractional lower order Mix Modulated Lagrange)方法。从理论上对算法的收敛条件进行了讨论,计算机仿真结果表明该方法具有良好的韧性,同时适用于高斯噪声和稳定分布脉冲噪声下的时延估计,且比另一种脉冲噪声下的非整数时延方法FSETDE(Fractional lower order Simplified Explicit Time Delay Estimation)更有效。     

一种基于LMS自适应滤波的互相关时延估计优化算法

在多站时差定位系统中使用基于LMS自适应滤波的互相关法进行时延估计时,若采用固定步长因子则会在收敛速度和稳态失调之间存在较大矛盾,从而影响时延估计精度。针对这一问题,文中提出了一种基于分段变步长LMS自适应滤波和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。该方法首先采用分段变步长LMS自适应滤波对信号进行滤波处理,然后将滤波后的信号作互相关运算,最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值,进一步提高时延估计精度。在相同条件下,文中模拟分析了不同算法的时延估计精度。实验结果表明,新的优化算法时延估计精度更高。在不同信噪比下,新方法相较传统时延估计方法精度提高了2.2%以上,具有良好的抗噪声性能。     

基于分数低阶矩的非整数时间延迟估计方法

依据信号的噪声特性和分数低阶矩理论,提出一种基于最小平均p范数的非整数时间延迟估计方法(称为LMPFTDE算法)。该算法是对直接估计非整数采样间隔的时间延迟估计算法(ETDGE)的广义化,运用最小分散系数准则,通过使误差的p阶矩最小得到非整数时间延迟估计值。理论分析和计算机仿真结果都表明该方法不仅可以在高斯噪声环境下工作,而且在脉冲噪声下也具有良好的健壮性。     

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。     

Parameter estimation based on fractional power spectrum under alpha-stable distribution noise environment in wideband bistatic MIMO radar system

This paper takes the alpha-stable distribution as the noise model and works on the parameter estimation problem of wideband bistatic Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) radar system in the impulsive noise environment. In many applications, it is not appropriate to approximate the wideband signal by the narrowband model. Furthermore, the echo signal may be corrupted by the non-Gaussian noise. The conventional algorithms degenerate severely in the impulsive noise environment. Thus, this paper proposes a new wideband signal model and a novel method in wideband bistatic MIMO radar system. It combines the fractional lower order statistics and fractional power spectrum, for suppressing the impulse noise and estimating parameters of the target. Firstly, a new signal array model is proposed under the alpha-stable distribution noise model. Secondly, Doppler stretch and time delay are jointly estimated by peak searching of the FLOS-FPSD. Furthermore, two modified algorithms are proposed for the estimation of the direction-of-departure and direction-of-arrival, including the fractional power spectrum density based on MUSIC algorithm (FLOS-FPSD-MUSIC) and the fractional lower-order ambiguity function based on ESPRIT algorithm (FLOS-FPSD-ESPRIT). Simulation results are presented to verity the effectiveness of the proposed method.     

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     

Parameter Estimation of LFM Signals Based on Scaled Ambiguity Function

A method based on the scaled ambiguity function for parameter estimation of LFM signals under noncooperative conditions is presented. In the proposed algorithm, the scaling principle is employed to remove the linear frequency migration brought by the coupling between the time variable and the lag variable. Afterward, the Fourier transform is performed for feature extraction of LFM signals on the centroid frequency versus chirp rate plane. The method avoids centroid frequency information loss, which is almost inevitable in the Radon-ambiguity transform. Furthermore, fractional lower-order statistics and the scaled ambiguity transform are combined to improve the performance in practical impulsive noise environments. Simulation results show that the fractional lower-order scaled ambiguity transform is robust for both Gaussian and impulsive noise, and it achieves significant performance improvement in a heavy noise environment.     

基于分数傅里叶四阶中心矩的尺度差/时差估计

针对大瞬时宽带线性调频信号的时差/尺度差在低信噪比下估计精度下降和算法运算量大的问题。本文利用时频轴旋转、魏格纳分布和模糊函数的关系推导出分数阶傅里叶四阶中心矩和尺度差的关系式,通过寻找两路信号的分数阶傅里叶四阶中心矩在角度域的位置,即可获得尺度差的估计值。将估计的尺度差对一路信号进行伸缩,并计算伸缩后信号与另一接收信号的时域相关,根据相关峰的位置估计出时差,并对本文算法抗噪性进行定性推导。仿真结果表明,相比于分数阶傅里叶尺度变换时差/尺度差估计算法,本文算法提高了在低信噪比下时差/尺度差估计精度,并对算法抗噪性定量分析得出本文算法抗噪性更好。      

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。     

一种基于分数低阶协方差的自适应 EP潜伏期变化检测方法

由于诱发电位(EP)信号中含有分数低阶α稳定分布噪声,致使传统的基于二阶统计量的EP潜伏期变化检测方法性能显著退化.本文提出了一种基于分数低阶协方差的自适应EP潜伏期变化检测方法(AFLC),通过对带噪信号的非线性处理,把其转变为二阶矩过程,从而保证了算法在α∈(0,2]范围内的可靠收敛,并获得了EP潜伏期变化估计的较高韧性和精度.给出了性能分析,计算机仿真和实验数据分析的结果.