阵列信号处理中的时延估计

在有噪情况下，精确的时延估计是非常困难的，本文提出了一种新的时延估计方法，该方法有效地降低了噪声对时延估计的影响，和常用的自相关函数法相比较，这种算法明显降低了时延的估计误差。     

超宽带雷达中基于小波变换的时延估计方法

在分析时延估计方法及存在的问题的基础上，为提高时延估计的准确性和算法速度，通过小波的分解与重构算法在不同的分辨率级别上进行时延估计，得出了超宽带线性调频雷达中基于小波多分辨方法的时延估计新算法。由于这种算法对于信号及噪声的特性并未提出要求，因而适合于超宽带雷达中的时延估计。     

一种基于高阶谱的广义相位数据时延估计算法

为改善高阶谱相位数据时延估计算法的性能，研究了一种基于高阶谱的广义相位数据时延估计算法。该算法采用基于双谱的相干函数在高阶谱域对相位数据进行加权和加窗处理，以提高时延估计精度。最后用实测的直升机噪声信号进行了仿真，对各种相位数据时延估计算法性能进行了比较，验证了新算法的有效性。     

一种维纳加权的广义相关自适应时间延迟估计方法

本文研究了维纳加权广义相关时间延迟估计问题，提出了一种自适应实现维纳加权的时延估计方法。文中讨论了算法结构，分析了其性能，并给出了计算机模拟的结果。理论分析和计算机模拟表明，这种自适应维纳加权时延估计方法，不依赖于输入信号和噪声的统计先验知识，可以有效地消除信号中噪声对时延估计的影响，具有较高的估计精度和较快的收敛速度。     

四阶统计量和时差定位中的应用

实际时差定位中需要从有高斯噪声的环境中估计信号的时延，但基于互相关或互功率谱的时延估计方法对噪声十分敏感，本文作了基于四阶统计量的时延估计，并给出了几种求解延时的方法，可以很好地解决这一问题。     

信噪比时变情况下的自适应时延估计方法

本文介绍了一种自适应时延估计的改进方法，此方法用于在信噪比时变情况下，对空间上分离的两个传感器所接收的带限信号的时延估计。它的优点在于：当信噪比变化或未知时，它能对时延的变化随时做出估计。文中给出了此方法的估计精度和收敛特性。     

一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法

为了提高低信噪比情况下的自适应时延估计精度和收敛速度，提出了一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法。给出了频域自适应时延估计算法和新算法的原理模型。最后将该算法应用于低空目标声测定位中，用实测的直升机噪声数据进行了仿真。仿真结果表明，在低信噪比情况下，新算法有更高的估计精度，收敛速度和稳健性。     

时延估计技术研究

时延是表征信号的一个重要特征参数,准确、迅速地估计时延及其他参数可以进一步确定信源距离、方位、速度等信息.因此,对时延参数的估计一直是信号处理领域中的十分活跃的研究课题.在分析时延估计发展现状的基础上,对时延估计理论和方法进行了归纳和总结,介绍了基于二阶统计量、高阶统计量的时延估计方法,以及近年来广泛应用的现代信号处理工具--分数阶Fourier变换及其在时延估计中的应用,并对各时延估计方法的性能进行了分析和比较,指出了时延估计的研究方向.     

多径环境下距离与深度估计性能研究

多径时延可用于估计水下声源距离与深度,由时延估计协方差矩阵可知这些时延存在一定的相关性,时延的相关性影响距离深度估计方差,仅利用独立时延可提高估计精度。分析了存在直达波与水面反射两路多径情况下时延估计相关性及其对距离与深度估计的影响,并给出了仿真结果。     

无源定位中时延估计方法研究

无源定位中时延估计方法很多．介绍了时延估计的相关原理,并比较了现有估计方法的优缺点,提出了提高估计精度的方法,阐述了时延估计的发展趋势。     

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。     

基于三阶累积量的多径时延估计

研究多径传输条件下的时延估计问题。利用三阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合相关算法原理,提出一种新的时延估计算法。为提高时延估计精度,对相关数据进行了加权处理。该算法可有效抑制空间相关高斯噪声或对称分布噪声,得到非高斯信号准确的时延估计。算法具有计算量小,易于实现的优点。仿真结果表明了该算法的有效性。     

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...     

Wideband Blind Source Separation Algorithm Based on Beamforming

As the problem of array mixing model of wideband signals cannot be solved by conventional blind source separation algorithms, an improved algorithm based on beamforming is proposed in this paper. First, the received signals are transformed into time–frequency domain, and the delays of source signals are estimated. Then, the received signals are compensated with the estimated delay in frequency domain. Finally, the desired signal is acquired by using Frost wideband beamforming algorithm. Due to adopting the new methods of single source point extraction and delay estimation, the complexity of the proposed algorithm is reduced. Pre-steering delay is used in frequency domain to eliminate the compensation error when the delay is not an integer multiple of the sampling interval, which improves the separation performance significantly. The simulation results show that the proposed algorithm can adequately solve the problem of delay mismatch and achieve wideband blind source separation effectively. The existing algorithms are mostly fail for frequency hopping signals when there are numerous overlapping time–frequency points. In this case, the proposed algorithm still has good separation performance.

     

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。     

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。     

估值合成的时延对准算法

时延对准问题一直是多天线信号合成系统中的一个重要问题,为了解决在低信噪比条件下时延对准性能差的问题,提出了一种基于估值合成的时延对准算法。该算法以各路信号时延的加权和作为固定参考中心,利用两两时差之间的相关性,对两两时差估计值进行加权合并,有效提高了时延对准性能。并从理论上分析了该算法的性能,理论分析及仿真实验均表明,随着天线数目的增加,算法性能逐渐提高,且在低信噪比条件下提升尤为明显。另外,本文提出算法的时延性能优于基于准合成参考的时延对准算法。      

广义相位相关用于时差估计技术研究

对雷达信号的时延估计技术进行研究是雷达信号处理的一项重要任务,本文首先介绍了典型的时差估计方法,然后结合我们的研究针对雷达信号的时差估计作出了一种改进的算法,它将相位相关技术应用到广义相关时差估计算法中,通过仿真验证了该算法的有效性,并得到了一些有益的结论。     

一种基于RLS算法的自适应时延估计算法

针对基于LMS算法的自适应时延估计算法收敛速度慢的缺点,推导出一种基于RLS算法的自适应时延估计算法,并分析了基于RLS算法的自适应滤波器的均值性能。经仿真证明该算法的收敛速度有了一定提高,并且其时延估计的跟踪性能得到了改善。