基于STFD&SCMUSIC的多跳频信号DOA估计与网台分选

为了在欠定条件下利用跳频信号的空域特征参数进行网台分选,该文提出一种基于STFD&SCMUSIC的跳频信号DOA估计算法。首先在时频域提取跳频信号的有效跳(hop),并建立该hop的空时频矩阵(STFD);然后在MUSIC算法基础上,利用噪声子空间降维思想构造SCMUSIC空间谱;最终通过半谱搜索实现DOA快速估计,进而利用DOA信息完成信号的分选;同时为了提高低信噪比算法的性能,采用形态学滤波的方法对时频图进行修正,在修正的时频图上完成跳频信号有效hop的提取。理论分析和仿真实验表明了该算法的有效性和良好的估计性能。      

多跳频信号频率跟踪与二维波达方向实时估计算法

为了实时提取跳频(FH)通信参数以及为通信对抗提供所需信息,该文提出一种多跳频信号频率跟踪和2维波达方向实时估计算法。首先建立跳频信号的L型阵列接收数据模型,并推导证明了自回归滑动平均(ARMA)模型对L型阵列数据的适用性,然后采用粒子滤波思想对阵列流型矩阵和频率进行实时估计。再基于频率估计值建立ARMA模型实时检测跳时刻,并结合流型矩阵估计值实现无需参数配对的2维波达方向(2D-DOA)准确估计。新方法通过设计合理的粒子生成以及权值更新方式,使流型矩阵与频率估计值能够迅速收敛至稳定状态。最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。     

采用图像处理的跳频信号参数盲估计

针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。     

基于稀疏采样阵列优化的APG-MUSIC算法

针对稀疏阵列下2维波达方向(DOA)估计问题,该文提出一种基于稀疏采样阵列优化的加速逼近梯度(APG)算法与多重信号分类(MUSIC)算法相结合的2D-DOA估计方法。首先,建立稀疏阵列下的2D-DOA估计信号模型,并证明其具备低秩特征,满足零空间性质(NSP)。其次,为提高稀疏阵列下矩阵填充方法重构接收信号矩阵性能和以此为基础的2D-DOA估计精度,提出基于遗传算法(GA)的稀疏采样阵列优化方法。最后,将APG和MUSIC算法相结合,在重构完整平面阵列接收信号矩阵的基础上完成2维波达方向估计。计算机仿真结果表明,该方法在保证2维波达方向估计精度前提下,大幅提高阵元利用率,有效降低空间谱平均旁瓣,与常规2D-DOA估计方法相比具有优势。     

一种基于阵列信号处理的短波跳频信号检测方法

提出了一个适用于阵列天线的跳频信号检测模型。在该模型中,首先产生基于短时傅立叶变换的时频图,接着将跳频信号的各跳从时频图中分割出来,并用阵列信号处理中的到达方向(DOA)估计理论在频域中估计各跳的方向参数,最后通过空间聚类得到跳频信号的数目及各自的参数集。该模型具有计算量小、可检测变跳速跳频信号等优点。通过仿真实验验证了该模型的可行性和有效性。     

基于ESPRIT算法的十字型阵列MIMO雷达降维DOA估计

该文针对十字型阵列配置下的单基地MIMO雷达2维空间角度估计问题,提出一种基于ESPRIT算法的降维DOA估计算法。算法通过降维矩阵的设计及回波数据的降维变换,将高维回波数据转换至低维信号空间,最大程度地去除了所有的冗余数据;利用矩阵的酉变换进行实数域信号子空间的估计,并基于ESPRIT算法实现2维空间角度的联合估计及参数的自动配对。算法不牺牲阵列孔径,在获取信噪比增益和快拍增益的同时,有效降低了回波数据的维数,具有更低的运算复杂度。仿真结果验证了理论分析的正确性和算法的有效性。     

信号DOA和极化参数的自适应估计

运用ESPRIT算法进行信号参数的估计,关键是对信号子空间的估计。在实际运用中,接收到的信号的参数往往是随时间变化的,因此要得到信号参数的实时估计值就需要根据阵列的接收数据对信号子空间进行更新。分析了如何运用ESPRIT算法得到信号的DOA和极化参数,并在矩阵扰动理论的基础上,利用矩阵特征分解一阶修正方法更新特征值和特征向量,从而使得ESPRIT算法能够自适应地估计信号DOA和极化参数。最后通过Matlab仿真验证了该方法的有效性。     

空间高阶时频分布及虚拟时频ESPRIT算法

基于L-Wignrer分布(LWD),定义了一种全新的空间高阶累积量L-Wigner分布,并利用虚拟时频ESPRIT算法与阵列扩展,提出了一种多个多项式相位信号(PPS)的DOA估计算法.该方法利用平滑的伪WVD分布以实现PPS信号的LWD分布极大地抑制了其中的交叉项并提高了信号时频聚集性.同时,将时频分析与高阶累积量结合,使算法具有虚拟阵列扩展的特点,高分辨高精度的估计了PPS信号的DOA.理论分析和计算机仿真表明该方法具有很好的参数估计性能.     

基于时频能量对消的跳频信号参数盲估计

为了解决存在定频干扰时跳频信号的参数盲估计问题,提出了一种基于时频能量值对消的定频干扰去除算法,并且利用最小二乘法实现跳频信号的参数盲估计。首先,利用K-means算法对能量对消差值聚类选取自适应阈值,同步去除噪声和定频干扰;其次,提取重构时频矩阵每一时刻频率轴的能量最大值,得到周期震荡的包络图;最后,利用最小二乘法对包络图每一极值时刻线性拟合,实现跳频信号参数的盲估计。仿真结果表明,与同类算法相比,该算法有效去除定频干扰,实现了更低信噪比条件下跳频参数的高精度估计,并使估计参数的相对精度维持在较高水平。     

基于S变换的跳频信号特征参数盲估计

提出了一种基于S变换的未知跳频信号参数盲估计方法。该方法利用S变换良好的时频聚集性,在未知任何先验参数的情况下,能够准确估计出跳频信号的跳频频率、跳变时刻和跳频信号驻留时间等参数。文中阐述了S变换的基本原理,应用S变换对跳频信号进行了分析并与其他时频分析方法作了比较,最后给出了估计跳频信号参数的具体算法步骤,通过计算机仿真得到了较为准确的估计结果,验证了该算法的有效性。     

RAM-based angle estimation with linear spatially separated polarisation sensitive array

Two-dimensional direction of arrival (2D-DOA) and polarisation estimation of multiple incident signals for linear spatially separated polarisation sensitive array (SS-PSA) is investigated with reweighted atomic norm minimisation (RAM) algorithm. Single vector sensor in this paper is composed of spatially separated three dipoles and three loops. Firstly, the received data of the proposed array with single snapshot is converted into the new received data with six virtual snapshots. Each virtual snapshot data is the data sensing by dipoles or loops located in the same direction. Secondly, based on each virtual snapshot data, the complex amplitudes and frequencies of the virtual signals are restored using RAM algorithm. Lastly, 2D-DOA and polarisation angles are derived according to the restored complex amplitudes and frequencies. Simulation results demonstrate that the RAM algorithm used in 2D-DOA and polarisation estimation with SS-PSA exhibits superior performance, which is better compared with polarisation multiple signal classi?cation (PMUSIC) algorithm and rotational invariance techniques (ESPRIT) algorithm.     

2D-DOA estimation of noncircular signals for uniform rectangular array via NC-PARAFAC method

In this paper, we propose a two-dimensional direction of arrival (2D-DOA) estimation algorithm for uniform rectangular array via noncircular-parallel factor (NC-PARAFAC) method. Compared to the conventional parallel factor (PARAFAC) algorithm, the proposed algorithm exploits the property of noncircular signals to double the array aperture. Therefore, the angle estimation performance of the proposed algorithm is better than the conventional PARAFAC method. The proposed algorithm achieves automatically paired two-dimensional angle estimates, and has better 2D-DOA estimation performance than some conventional algorithms, which include estimation of signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT), propagator method (PM), PARAFAC algorithm, noncircular-ESPRIT (NC-ESPRIT) and noncircular-PM (NC-PM). We also derive the Cramér–Rao bound for the 2D-DOA estimation of noncircular signals with uniform rectangular array. Simulation results verify the effectiveness and improvement of the proposed algorithm.     

一种基于时频分析的跳频信号参数盲估计方法

本文提出了一种采用平滑伪WVD(SPWVD)时频分析来估计未知跳频信号参数的方法，该方法可以在不需要知道信号任何先验参数的情况下，估计出跳频信号的跳周期(hop duration)，跳变时刻(hop timing)和跳频频率(跳频图案)等参数。文中对跳频信号的WVD、PWVD和SPWVD结果作了比较，指出了SPWVD的优点，给出了基于SPWVD估计跳频信号参数的具体算法步骤，并进行了性能分析。     

一种同步组网跳频信号的盲分离方法

针对多路混合的同步组网跳频信号,提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点,利用平滑伪魏格纳分布（SPWVD）提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上,采用基于短时傅里叶变换（STFT）时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明,这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号,且在跳频间隔较小时,依然具有良好的分离效果。     

慢跳跳频信号的时差估计方法

针对慢跳速跳频信号跳带宽、采样率高数据量大的特点,提出了各跳部分数据拼接的跳频信号快速时差估计方法。同时,针对跳频信号的互相关函数存在周期副峰容易导致错误模糊估计的问题,利用先验信息或单跳信号的时差估计值作为引导值,将最终时差估计的搜索范围限定在一个周期以内,避免模糊估计的产生,有效地提高了跳频信号的时差估计 精度。仿真结果表明:在信噪比大于8 dB 时,提出的跳频信号时差估计方法能精确地估计时差,并且有效抑制周期副峰的影响。     

基于宽带均匀同心球阵列的低复杂度二维波达方向估计算法

该文提出一种基于宽带均匀同心球阵列(UCSA)的2维波达方向(2D-DOA)低复杂度估计算法.该方法将宽带UCSA输出信号转换为相位模式,并对其进行频率补偿,实现近似频率不变(FI)特性,从而降低宽带信号处理的计算复杂度.为了进一步降低2D-DOA估计的计算复杂度,该文提出基于FI-UCSA的降维多重信号分类(MUSI...     

自适应频率和二维波达方向角跟踪估计算法

运用特征子空间分析方法的关键问题在于信号或噪声子空间的估计,在实际中有些信号的统计特性通常是随时间变化的,这时需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新,以得到参数的实时估计值,在该文中建立了多维信号参量联合估计的3D Unitary ESPRIT算法,然后提出了基于球面平均 ULV分解的子空间跟踪算法,将子空间跟踪算法与多维信号多量联合估计算法相结合,得到多维时变信号参数的跟踪估计算法,仿真计算结果验证了该算法的有效性。     

基于平行互质虚拟阵列的低复杂度二维DOA联合估计算法

针对传统平行阵列2维测向自由度低、分辨能力差和小快拍情况下估计误差大等问题,该文提出基于平行互质虚拟阵列的低复杂度2维波达角(DOA)估计算法.该算法利用两个相互平行的互质线阵扩展生成虚拟阵列,并通过协方差矩阵和互协方差矩阵构造具有增强2维角度自由度的扩展矩阵,最后通过奇异值分解(SVD)和旋转不变技术(ESPRIT)...