低重频雷达回波准最大似然速度估计

传统算法处理脉冲雷达的回波信号时,对于高速运动目标,往往会产生严重的速度模糊问题。对相参脉冲回波信号的距离 速度模糊函数进行分析,发现其盲速旁瓣在速度真值处达到最大值,在真值两侧的旁瓣对称逐渐减小。利用这个性质,提出了一种基于最大似然估计的速度粗估计算法,通过搜索盲速旁瓣的峰值位置,该位置对应的速度即为目标速度估计值。本方法利用少数脉冲回波,通过有限次数的计算,就能够得到具有一定精度的测速结果。仿真结果证明了本算法的有效性。     

基于最大似然估计与卡尔曼滤波的室内目标跟踪

为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法.首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差.仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64 rn,比通用的最邻近算法性能...     

空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码

该文提出了一种适合空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码的方法,利用较少的导频,能够获得比传统非迭代最大似然译码更好的系统性能,仿真结果显示经过4次迭代,其性能与接收机已知理想信道信息下的最大似然译码比较只有不到1dB的损失,最后根据仿真结果给出一个导频数目和迭代次数的合理选择。     

基于最大似然频率精细估计的载波捕获算法

深空通信中,星上对载波的主动捕获主要利用频率估计的方法。在实际载波捕获电路中,精确的频率估计值导入锁相环,使得锁相环捕获带余量充足。在锁相环带宽一定的情况下,估计精度的提高可以减少FFT实现点数。在FFT频率粗估计的基础上,通过频率精细估计算法可提高估计精度。为获得估计精度更高的频率精细估计算法,利用最大似然泛函不变性推导了频率精细估计的最大似然算法。载噪比在5 dB时,估计精度可以提高到FFT分辨率的10-4。仿真结果表明,该算法估计性能优于其他频率精细估计算法。     

引入蝙蝠算法的最大似然DOA估计

DOA估计理论的传统算法中,最大似然DOA估计方法能准确地估计出目标方向角度,性能优良,并且具有很好的稳定性。与MUSIC及其他的子空间分解类算法相比,在信噪比较低、小快拍信号时,最大似然DOA估计算法优势更为突出。但是由于其自身算法复杂度较高的缺陷而碍于工程上的应用。针对这一问题,将蝙蝠算法与最大似然算法相结合,应用于信号的DOA估计,利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,快速搜索到似然函数的全局最优值,优化多维非线性的估计谱函数。仿真结果表明,蝙蝠搜索算法有效地克服最大似然DOA估计中存在的运算量大,计算复杂度高等问题,通过与其他经典的仿生智能优化算法相比较,该方法体现出更好的收敛性。     

分布式MIMO中的最大似然频偏估计

在考虑分布式多入多出(MIMO)系统中各收发天线对之间的频偏均可能不同的一般情况下,推导出了平坦衰落MIMO信道模型下的最大似然频偏估计.针对收端是否采用分布式天线的两种不同情况,分别提出了一种只涉及一维最大化问题的较低复杂度频偏估计方法.仿真结果表明,所提频偏估计方法在平坦衰落MIMO信道下可以获得令人满意的估计性能;而在收端仍采用集中式天线这一特殊情况下,利用所有接收天线上的接收信号进行联合估计,可以进一步提高估计性能.     

卫星雷达高度计中准最大似然算法的高度误差估计

利用准最大准然估计算法，可以估计海洋卫星高度计中海平面到卫星平台之间的高度，本文首先讨论了最大似然算法的基本原理，然后根据高度计的测高原理，讨论了采用准最大似然估计带来的高度偏差，并提出了进行计算机仿真的有效方法，分析了均方根高度误差与信噪比，脉冲累积量和均方根波高之间的关系。     

基于最大似然估计的锁频环改进算法

在森林、室内、高空轨道等弱信号环境中,卫星导航接收机已不能使用传统锁频环正常跟踪接收信号多普勒频率,针对这一问题,基于最大似然估计提出了一种改进的锁频环算法,在传统锁频环混频器之前加入最大似然估计模块,给出了该算法的推导过程,结合传统锁频环的实现结构,提出一种整合了该算法的实现方案。仿真结果表明,该算法比传统锁频环在频率跟踪性能上有很大的改进。     

跳频信号的归一化多普勒频差最大似然估计

针对双站定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题,提出了归一化的频差最大似然估计算法,利用两个定位站接收到的跳频脉冲串信号,构建一个关于基准跳频频率多普勒频差的似然函数,通过网格搜索得到使似然函数最大的多普勒频差估计,既解决了跳频信号在不同跳频频率上多普勒频差不一致的问题,又充分利用在不同频率的脉冲串信号提高了多普勒频差估计精度。通过仿真对算法的性能进行了评估,结果表明,与基于子空间的算法比较,在脉冲数达到240个时,所提算法执行效率提升30%以上。     

基于最大似然估计的16APSK载波捕获算法研究

针对在低信噪比情况下16APSK信号频偏捕获困难的问题,讨论了一种结合Kalman滤波和最大似然估计的非数据辅助频偏估计算法。该算法对包含载波频偏信息的相位序列进行最大似然频偏估计,通过Kalman滤波,降低了噪声对估计精度的影响。对结合Kalman滤波和最大似然估计的16APSK频偏估计算法进行了仿真。仿真结果表明,在低信噪比条件下,结合Kalman滤波的最大似然频偏估计算法可获得良好的性能。     

最大似然估计在搜索法测向中的应用

最大似然估计是一种高分辨的处理方法,常用在阵列测向中,但在旋转天线搜索法测向中却很少看到,本文提出一种在旋转天线搜索法测向中利用最大似然估计的数学模型,提出了利用信号检测法来判断目标数目的方法,并对此进行了计算机模拟,从模拟结果可以看出,最大似然估计法用于搜索法测向可以明显地改善测角精度和分辨力。     

OFDM中基于CP的最大似然估计同步技术

在OFDM系统中,实现符号定时和载波频率同步是实现OFDM技术的关键。一种盲同步算法是基于CP(循环前缀)的最大似然估计,该算法利用CP与该符号尾部数据的相关关系来实现符号定时和载波同步。然而使用这种算法当信号在时变多径信道中传输时,系统性能会明显降低。提出一种新型的CP结构,把CP分为两部分,其中一部分是复制前一个符号开头,另一部分是复制当前符号的尾部。CP的个数不变,所以CP的两部分个数各占CP的一半。利用这种新型的CP结构,FFT的起始时刻就可以落到有效数据段内(符号定时误差的绝对值应该小于CP/2)。OFDM的系统性能也能得到明显的改善。     

相干信源波达方向估计的广义最大似然算法

论文基于广义导向矢量和广义阵列流形矩阵,建立了多相干源(组)情况下的阵列数据模型,然后提出了波达方向估计的广义最大似然算法。对于广义最大似然算法,入射信源可以是多相干源(组),阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数。随后,论文将广义最大似然算法与常规最大似然算法进行了理论比较,并给出了广义最大似然竹法方位估计一致性的证明和方位估计方差的计算公式。理论分析表明,在空间只存在非相干信源时,广义最大似然算法与常规的最大似然算法是等价的,而在空间存在多相干源(组)时,它的性能较常规最大似然算法有较大的改进,方位估计的方差更小。最后论文利用遗传算法实现了广义最大似然算法,并通过MonteCarlo仿真实验证明了广义最大似然算法的有效性。     

MIMO-OFDM系统信道最大似然估计研究

在深入分析MIMO-OFDM系统信道模型的基础上,提出了一种新的导频符号设计方案和采用最大似然比估计算法估计MIMO-OFDM信道,并分析了该算法的性能;计算机仿真结果表明在信道统计特性未知的条件下,采用所提出的导频符号设计方案效率高,估计性能优于RRE和LE等其他方法.     

低重复频率下的目标速度估计算法研究

研究了低重复频率下的目标速度估计问题,提出一种利用相邻回波脉冲的互相关函数进行测速的方法.首先利用每个脉冲起始频率与到达时间的线性关系,在时域上把回波脉冲串对准,使回波达到相参条件.然后对相参之后的相邻脉冲进行互相关运算,估计互相关函数的频率并根据该频率与目标速度的关系得到速度估计值.取所有估计值的均值作为目标速度的最终估计.该方法的估计精度小于无模糊速度,可以用于解速度模糊或作为最大似然估计迭代的初始值.     

信号数目估计错误的最大似然波达方向估计的性能分析

本文分析了汝信号数目估计与真正的信号数目有出入时的波达方面（ＤＯＡ）最大似然（ＭＬ）估计的性能。中给出此时角度估计的渐近分布，也就给出这一估计的渐近方差的角析表达式，计算机模拟试验表明，理论预计结果是相当准确的。     

基于最大似然准则的超宽带分簇信道估计

在室内通信环境中,超宽带信号具有多径成簇到达的特性。利用此特性,文中提出了两种基于最大似然准则的分簇信道估计算法,仿真结果表明,与传统的最大似然信道估计算法相比,丈中的两种算法大大降低了系统的复杂度和误码率。     

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。     

利用多普勒信息的波达方向最大似然估计方法

为了充分利用信号的时域特性来改善信号波达方向（ＤＯＡ）的估计性能，本文从最大似然估计出发，推导出了有限快拍，低信噪比情况下多普勒信号波达方向的迭代估计计算法，为进一步减小运算量，本文还推导了一种简化算法，本文提出的两种算法对低信噪比，少快拍数下多普勒信号的ＤＯＡ估计性能比不利用时域特性的ＭＬ方法有明显改善，Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ实验验证了本文方法的有效性。