遗传算法最优拟合抑制GPS多径研究

在多径时延较短的情况下,传统全球定位系统抑制多径算法无法对短时延多径信号进行有效的抑制,从而导致无法提高全球定位系统的定位精度．提出了一种基于遗传算法的多径逼近方法,将多径信号估计转换为最优拟合问题,采用遗传算法进行优化逼近,避免了逼近模型陷入局部最小值．得出了实际信号中直达信号和多径信号各自的表达式,相当于消除多径干扰,在短时延多径情况下提高了伪距测量精度．给出了遗传算法估计多径的具体步骤．仿真结果表明,这种方法可以将全球定位系统接收机的伪距测量精度提高一倍左右．     

基于分数迟延估计的外辐射源雷达杂波相消算法

在利用外辐射源构成的收发分置连续波雷达系统中,直达波及多径杂波严重地影响了雷达对运动目标的探测性能．针对这一问题,通过对直达波及多径反射杂波的到达时间进行分数插值估计,提出了一种连续波雷达杂波相消算法．该算法利用参考接收通道的输出信号作多时延的分数内插估计来进行自适应杂波对消．基于实测数据的处理结果表明所提算法能获得平均45dB的检测增益,有效地改善了系统对运动目标的检测性能．     

遗传算法抑制BOC(1,1)信号多径研究

针对传统方法无法有效抑制伽利略(Galileo) BOC (1,1)信号短时延多径的现状,将多径抑制问题转换为最优拟合问题,提出了一种有效估计短时延多径的方法。利用遗传算法不需要函数可导,且不易陷入局部最小值的特点,将其应用于最优拟合BOC (1,1)短时延多径信号的计算上,有效地减小了每个通道的伪距测量误差,提高接收机定位精度。给出应用该算法的具体步骤,仿真结果表明该方法可以更加有效地抑制短时延多径。     

外辐射源雷达参考通道多径干扰抑制方法

针对外辐射源雷达系统参考通道中含有多径干扰的问题,提出一种基于改进恒模算法的参考通道多径干扰抑制方法．参考通道中的多径干扰会影响后续的杂波相消和匹配滤波处理,形成虚假目标,影响雷达系统的探测性能．由于多径干扰与直达波信号具有很强的相干性,传统方法很难消除参考通道中的多径干扰成分．新方法根据机会照射源信号的恒模特点,运用改进恒模算法对参考通道进行盲均衡处理,在不需要任何训练序列的情况下,抑制参考信号中的多径干扰．与传统的盲均衡方法相比,新方法具有更好的收敛性,多径干扰抑制效果更好．     

CDMA系统中多径信号的时延和到达角的联合估计

考虑了无线通信中广泛存在的多径信号的时延和到达角的联合估计问题。对于多径信道,提出了一种新的信号采样模型,并在此信号模型的基础上,根据 CDMA(码分多址)系统中已知的扩频码,利用传统的 MUSIC(多重信号分类法)算法联合估计多径信号的时延和到达角。所提出的方法不需要训练序列,而且步骤简化,估计精度高。计算机仿真结果表明该算法有效。     

一种MIMO雷达低角跟踪环境下的波达方向估计新方法

针对多径效应,提出了一种相干源条件下MIMO雷达低仰角跟踪时波达方向估计的新方法．结合MIMO雷达的特点,考虑接收多径回波信号和发射多径信号,利用改进的只需一维搜索的最大似然算法对阵列接收数据进行了双端处理,即接收阵列处理和发射阵列处理．这相当于扩大了单端处理时的阵列孔径,不但提高了低信噪比下仰角分辨力和估计精度,还降低了计算量．     

基于空间差分重构的MIMO雷达低空目标DOA估计方法

用雷达系统探测低空和超低空目标时,角度估计性能会因多径效应的影响而下降。针对这一问题,通过建立低空多径环境下MIMO雷达阵列接收信号模型,提出了一种基于空间差分重构的DOA估计方法;首先利用空间分集特性,对多径回波能量进行回波信号优选;通过空间差分迭代计算进一步降低噪声对估计精度的影响,较好地实现了对低空目标的DOA估计。仿真验证的结果表明该方法在抑制噪声干扰、提高估计精度方面,具有较大的优势。     

基于自适应核时频分布的多普勒频移及多径时延估计

对修正时频相关函数多径时延估计法作了改进，提出了两种基于自适应核时频分布的LFM脉冲声纳目标回波多普勒频移及多径时延的联合估计方法。即首先利用目标回波及发射信号的先验信息，构造抑制交叉项的时频分布，再利用WVD峰值法及Radon-Wigner变换法进行参量估计。最后，仿真实验验证了该方法的有效性。     

GPS辐射源的无源雷达两级干扰抑制方法

为了解决回波通道内的干扰抑制问题,根据基于GPS辐射源无源雷达的特点,提出了一种ECA与CLEAN相结合的两级干扰抑制方法,即第1级采用ECA消除直达波干扰和多径干扰,第2级采用CLEAN算法迭代地消除强目标回波旁瓣干扰.该方法可以全面地抑制回波通道内的干扰,并且无需估计干扰参数,有效避免了干扰参数估计误差引起的抑制性能下降.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于子空间的DS-UWB系统高分辨率低复杂度时延估计

研究了在室内多径衰落信道下直接序列超宽带(DS-UWB)系统的时间延迟估计问题,提出了一种基于子空间的高分辨率、低复杂度的时延估计方法。该方法将滑动相关输出的时间平均相关矩阵分解成信号和噪声子空间,然后用MUSIC谱计算,再通过最大值搜索获取时延估计。将滑动相关的时间分辨率与传统相关MUSIC方法的计算复杂度进行了对比。计算机仿真结果表明,在多径时延差接近一个切谱(Chip)周期情况下,新的算法能够有效分辨出多径时延,性能明显高于传统的滑动相关方法。     

一种改进的雷达信号小波包特征提取方法

针对低信噪比下雷达辐射源信号分类问题,提出一种基于小波包特征提取的改进方法。首先对信号进行小波包分解,然后在小波域采用阈值收缩降噪方法对小波包系数进行去噪处理,并提取去噪后小波包能量的统计特征,最后设计支持向量机分类器实现对雷达信号的自动分类。实验结果表明,采用去噪小波包的特征提取方法能有效降低噪声对信号识别效果的影响,当SNR=-3dB时,信号的平均识别率仍能到达93．3％,在较低信噪比下能够得到较为满意的识别效果。     

基于S-method的多分量雷达辐射源信号检测

针对传统时频方法在处理多分量雷达辐射源信号时存在交叉项,不能检测各分量信号时域参数,难以适应低信噪比环境的问题,提出一种基于S-method(SM)的多分量雷达辐射源信号检测新方法。该方法首先计算信号的SM时频分布,然后在时频面的基础上检测各信号分量的瞬时频率和脉冲起止时间。实验结果表明,该方法能处理线性及非线性调频信号、时频分辨率高且不受交叉项干扰,时域检测精度大于98.60%,频域检测精度大于99.48%,信噪比降低时仍然保持强检测能力。     

Method of co-channel interference cancellation for the GSM based PBR

In passive bistatic radar, especially in the global system for mobile communication based passive bistatic radar, there are not only strong direct signal and multipath, but also co-channel interference. It is difficult to suppress co-channel interference using temporal adaptive cancellation without the samples of interference. Aiming at the problem of co-channel interference signals existing in the echo channel, a method of co-channel interference cancellation for passive bistatic radar is proposed. First, low sidelobe spatial filtering is used to remove the remote weak interference, at the same time the strong interference is suppressed to a certain extent. Then, the direct signal and multipath signal coming from the main station are suppressed by using temporal adaptive cancellation. Finally, the remaining interference is further cancelled by a robust adaptive beamformer. The performance and calculation of the proposed method are verified by theoretical analysis and simulation.     

相控阵雷达低仰角目标DOA估计的算法

在相控阵雷达跟踪低仰角目标时,采用频率捷变技术可以有效地减小雷达回波中直射信号和反射信号的相关性,抑制多径效应对目标到达方向估计造成的影响,提高角度估计的精度和性能。再用修正的AR模型算法,不仅可以在此基础上进一步去掉这两种信号的相关性,而且能正确估计出目标和镜像的仰角。计算机仿真实验结果验证了频率捷变和修正AR模型算法理论的正确性,以及在与其他方法比较的情况下,两者结合在去相关性能上的优越性和工程实用性。     

Direction synthesis in DOA estimation for monostatic multiple input multiple output (MIMO) radar based on synthetic impulse and aperture radar (SIAR) and its performance analysis

A new direction synthetic method for monostatic multiple input multiple output (MIMO) radar is presented based on synthetic impulse and aperture radar (SIAR) system. Concerned with the monostatic MIMO radar which simultaneously emits orthogonal signals with multi-carrier-frequency and possesses sparsely distributed transmitting and receiving arrays with respective location, as well as the situation for the presence of multipath propagation in the low flying target’s echo, the method integrates the aperture of the transmitting arrays with the receiving arrays to form the digital beam-forming (DBF) in azimuth and elevation dimensions. And a study has been made of planar general MUSIC algorithm based on decorrelating the multipath signals of multi-carrier-frequency MIMO radar. Through compensating the phase delay of both the transmitting and the receiving arrays and synthesizing the transmitting beam in two dimensions at the receiver, the angular resolution and measurement accuracy are improved and the computational complexity is reduced after transforming the three-dimensional (3D) parameter estimation problem into a two-dimensional (2D) one. Finally, the Cramer-Rao Bounds (CRBs) of DOA estimation for azimuth and elevation is put forward with the exsiting multipath propagation. Results of computer simulation demonstrate the validity of the new method. Supported by Program for New Century Excellent Talents in University (Grant No. NCET-06-0856) and the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 60772068)     

基于逆云模型的雷达辐射源识别方法

针对由于噪声环境造成的雷达辐射源不能正确识别的问题,提出了一种新的基于逆云模型的雷达辐射源识别方法。该方法首先构建了更符合实际的含有噪声数据的雷达辐射源数据库,利用逆云模型求出数据库中雷达辐射源各属性的云数字特征,给出了基于属性相似度的识别权重确定方法,并构建了基于云模型和属性相似度的雷达辐射源分类器。仿真实验证明,该方法可以更好地处理由于噪声环境引起的随机性和模糊性,能在恶劣噪声环境下有效地进行雷达辐射源识别。     

一种有效的MTI滤波器设计方法

针对雷达杂波抑制中常用的时变级联MTI滤波器,提出了一种新的设计方法.在对设计时变级联MTI滤波器中第一级滤波器的特征矢量法进行分析的基础上,利用第一级滤波器的近似线性相位来得到动杂波的多普勒频率,然后查权库表求得第二级滤波器权系数.与零点设计法相比,所提方法运算量小,易于在实际系统中实时实现.设计实例证实了这种方法的有效性.     

雷达辐射源信号瞬时频率派生特征分类方法

提出一种基于级联特征提取和核模糊聚类的雷达辐射源信号自动分类方法.该方法利用改进的瞬时自相关提取信号的瞬时频率,采用二次归一化处理的特征再提取方法提取分类特征向量,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法实现信号的自动分类.仿真结果表明,本文所构建的特征向量能反映不同调制类型信号的变化差异,且具备一定的抗噪能力,在信噪比不低于6 dB情况下,可获得不低于95%的整体分类性能.     

Radar emitter identification algorithm based on deep learning

Aimed at the deficiency of traditional techniques of radar emitter feature extraction which rely heavily on artificial experience, a novel emitter identification algorithm based on joint deep time-frequency features is proposed. Time-domain signals are transformed into the 2-D time-frequency domain, and dimensionality reduction is implemented with random projection and principal component analysis with respect to sustaining subspace and energy. In the phase of pre-training, the deep model is layer-wise trained with unlabelled samples and network parameters are fine-tuned with label information. Finally the identification task is achieved with a logistic regression classifier. 6 types of emitter signals are adopted in simulation experiments to validate the effectiveness of the proposed algorithm, the experimental results indicating that the joint deep features help to obtain higher identification accuracy and that the algorithm is more efficient.