一种基于高阶累积量的近场源四维参数联合估计算法

本文提出了一种新的多个近场窄带信源距离、频率及二维到达角四维参数联合估计算法.首先基于特定序号阵元输出计算的高阶累积量构造4个矩阵,接着结合这些矩阵的结构特点构造3个新的矩阵,然后基于新构造矩阵分解得到的特征值和特征向量联合估计信源参数.与现有的方法相比,本文给出的方法有效提高了阵列孔径利用率,参数自动配对.仿真结果表明该算法是有效的.     

基于四阶累积量的到达频率差估计算法

研究了基于四阶累积量的到达频率差估计算法,并给出了该算法的离散实现方法。该算法利用高阶累积量的特性,在相关的噪声环境下,对到达频率差作出了精确估计。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法-CTSS算法.CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于四阶累积量的声波阵列时延估计算法

针对多通道阵列声波信号中可能存在相关噪声的问题,提出了一种基于四阶累积量的时延估计算法。该算法首先计算相邻通道的四阶累积量一维切片,然后对多个通道进行平均,利用高斯噪声四阶累积量为零的性质,抑制多通道阵列环境中存在的相关高斯噪声。实验表明,在较低信噪比情况下,该算法优于传统互相关算法。     

基于四阶累积量的重叠语音分离

文章将文献「１」给出的信号盲分离的一个理论判据应用于实际重叠语音信号的分离,给出了实现该判据的迭代算法,并对其中的参数选择等进行了讨论。实验表明,对于由两个语音分量构成的重叠语音信号,只要合理地选择其参数,就能有效地将其分离。     

高阶累积量的近场源四维参数联合估计方法

提出了一种近场窄带信源载波频率、仰角、方位角和距离四维参数联合估计的方法。该方法利用构造累积量矩阵的特征值及其相应特征向量直接获取信源参数,无需谱峰搜索,计算量适中,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的十字阵列,可有效减少阵列孔径损失。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的运算量分析

在阵列信号处理中,利用四阶累积量可以使阵列虚拟扩展,增大了天线阵的孔径,但同时也增加了算法的计算量。该文通过分析四阶累积量矩阵中各元素之间的关系,剔除掉相同或互为共轭的冗余元素,避免了冗余元素的重复计算,极大地降低了四阶累积量矩阵计算的复杂度,并阐述了计算复杂度与阵元数目之间的关系。另外,针对均匀直线阵这种特殊情况进行了单独讨论。该文得出的相关结论对实际工程应用具有指导性的意义。     

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

基于四阶累积量张量联合对角化的多数据集联合盲源分离

该文提出一种基于四阶累积量张量联合对角化的联合盲源分离(J-BSS)算法。首先通过计算4阶互累积量将多数据集信号的J-BSS问题转化为4阶张量联合对角化问题。接下来,基于雅可比连续旋转将张量联合对角化这类非线性优化问题,转化为一系列可获取闭式解的简单子优化问题,并通过交替迭代对多数据集混合矩阵进行更新,进而实现J-BSS。实验结果表明,所提算法具有良好的收敛性能,较之现有的同类型BSS及J-BSS算法具有更高的精度。此外,该算法在分离实际胎儿心电信号方面也表现出良好的性能。

     

基于四阶累积量的EM波达方向估计算法

针对低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）下,经典波达方向估计性能下降的问题,提出将信号的四阶累积量与期望最大化（expectation maximization,EM）算法相结合的波达方向估计算法.该方法引入隐含变量进行更新迭代,并求隐含变量的四阶累积量,构造关于待估波达方向的极大似然函数从而求解出信号的波达方向角.仿真结果表明:本文算法能有效地抑制高斯噪声对信号参数估计的影响,同时能利用迭代来提高估计精度.在低SNR时其估计性能优良,具有很好的稳定性和分辨率,有利于高分辨地估计信号的波达方向.     

空间信号二维到达方向估计的新方法

特殊的阵列几何结构和灵活的阵列输出信号四阶累积量矩阵定义不仅使多个空间信号二维到达方向估计无需谱峰搜索且自动配对,而且使阵列孔径大大减小和适合任意高斯噪声环境。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

ADPTIVE INTERFERENCE CANCELER BASED ON FOURTH ORDER CUMULANT

An adaptive interference cancler algorithm based on fourth-order cumulant is proposed to overcome the fault of conventional autocorrelation-based Least Mean Square (LMS)algorithm which cannot suppress the correlated Gaussian noises. The recursive formulation of the proposed algorithm is given to reduce its computational complexity. The simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of this novel approach.     

欠采样信号频率无模糊直接估计

在信号欠采样下，本文基于时延技术和四阶累积量提出一种新的信号频率直接估计方法。只要合适地选择延迟器的时延，信号频率估计无模糊。同时，方法适用于任意高斯噪声环境。计算机模拟实验表明方法是可行的。     

基于四阶累积量的空间信号2-D DOA分离估计

本文基于平行均匀线性阵列和四阶累积量提出了一种新的任意高斯噪声环境下的多个空间信号二维到达方向分离估计方法。通过巧妙定义阵列输出四阶累积量矩阵,该方法不需要谱峰搜索就可以估计信号二维到达方向。计算机模拟结果证实了方法的可行性。     

基于互素对称阵的近场源定位

针对近场源定位中存在的孔径损失问题,该文提出了一种新的近场源定位算法。该算法采用互素对称阵列,使得阵元间距不必限制于1/4信号波长。首先构造一个特殊的四阶累积量矩阵,进而采用MUSIC算法估计信源方位角,然后在每个估计方向上搜索距离。该算法将近场源2维定位问题转化为多次1维搜索,且参数自动配对。互素对称阵的使用有效地扩展了阵列孔径,提高了空间分辨概率和参数估计性能。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于四阶累积量的稳健的通信信号盲分离算法

该文针对有噪环境中的通信信号盲分离问题,提出了一种在噪声环境下性能良好的盲分离算法,该算法将稳健的白化算法与四阶累积量矩阵的联合对角化相结合。仿真结果表明,该算法分离性能比一般的近似联合对角化(JAD)算法有很大改善,干信比可降低近10dB,而算法的运算量没有太多增加。     

基于稀疏对称阵列的混合信源定位

针对混合信源定位中存在阵列孔径损失的问题,基于稀疏对称阵列提出了一种新的混合信源定位方法。首先,通过不同子阵的接收数据构造一个仅与信源角度有关的特殊四阶累积量矩阵,进而利用MUSIC算法估计出所有信源方位角,然后在每个估计角度上进行距离维的搜索,从而得到近场信源的距离估计。该方法避免了二维搜索,且参数自动配对。同时,稀疏对称阵列的有效使用扩展了阵列孔径,提高了参数估计精度。实验仿真结果表明该算法的有效性。     

近场散射与远场RCS的链条关系式

与远场RCS比较,近场散射问题更复杂、更普遍,且有重要意义。近场散射与远场RCS之间的关系是近场散射研究中的前沿课题之一。本文首先引用三天线概念,其次利用天线耦合公式及电磁场的互易定理导出简洁的链条关系式。最后利用线性系统理论中的基本概念对链条关系式作物理意义的解释。链条关系式在目标特性研究、远场和近场散射测量等方面有重要意义。     

用TLM法模拟二维三维电磁散射近场和远场

数值模拟二维等腰直角三角形导电柱体和三维方形导电柱体对高斯脉冲平面波的电磁散射近场和远场分布。数值结果表明在三角柱体的电磁散射近场中镜面反射并不明显,但在远场却非常明显并且成为最主要的散射方向。三维电磁散射的数值结果表明,二次辐射是电磁散射的主要机理,并且在多个导体目标情况下,各自的散射场将互相干涉形成总的散射场。