正弦信号干扰下带通信号的采样

提出了正弦信号干扰下的带通信号的抽样方法，它可以有效地克服正弦干扰信号对带通信号采样的影响；研究了正弦干扰信号的频率?0小于带通信号的下限频率?L和正弦干扰信号的频率?O大于带通信号的上限频率?H时，在采样信号的有效频段内不出现干扰信号的采样频率选择方法；给出了一个应用实例。理论证明和实际计算都表明了该方法的有效性。`     

基于延时互相关的正弦信号频率估计方法

为提高非整周期采样信号的频率估计精度,提出一种基于延时互相关的正弦信号频率估计方法。首先,截取一段采样信号及其等长度延时信号;其次,对2段信号做互相关运算,并构建不包含误差项的误差校正信号;然后,对误差校正信号进行频率粗估计,并生成参考信号;最后,根据柯西-施瓦兹不等式构造误差函数,通过最小化误差函数得到频率精估计值。仿真实验结果表明：该方法能有效降低非整周期采样的影响,提高频率估计精度,其估计精度优于同等条件下基于自相关的频率估计方法,使得频率估计值的均方误差更接近克拉美罗下限。     

单通道同频线性调制混合信号的时延估计

针对同频线性调制混合信号单通道盲分离中的时延估计问题,提出了一种基于自相关函数的估计方法.该方法利用接收基带信号的自相关函数建立关于时延的非线性方程,并通过延迟采样进一步构造适定方程组,然后利用梯度下降算法对方程组进行迭代求解,完成整个估计过程.理论分析表明,时延估计的误差正比于自相关函数估计的误差,随数据量增大不断减小.仿真结果验证了该方法的有效性.     

低信噪比条件下正弦信号幅度盲估计

研究了电子侦察信号处理中正弦信号幅度盲估计问题。提出了一种基于相关累加及线性回归的正弦信号幅度盲估计算法。先对接收到的信号进行频率估计,建立参考信号,将接收信号与参考信号相关后变换到基带并作累加,后将相关累加曲线进行最小二乘线性回归,以回归得到的直线斜率值作为信号幅度的估计值。仿真结果表明,当信噪比大于[-3 dB]时,方法的估计均方根误差小于1.1倍克拉美罗限,可在低信噪比条件下,实现正弦信号幅度的盲估计。     

关于时延参量估计的研究

应用随机信号的二阶和三阶统计特性，对被动系统两个接收机所接收信号的时间延迟参量进行估计，并对高斯白噪声中低通和带通两种信源信号，在不同信噪比情况下的时延参量估计性能进行了试验。结果表明，基于三阶特性的时延估计优于二阶统计特性的性能。     

基于信号循环平稳特性的自适应时延估计

本文提出了基于信号循环平稳特性的自适应时延估计方法,在信源的载波频率或波特率不同于干扰信号的情况下,利用信号的循环平稳性实现对非平稳干扰和空间相关噪声的抑制,进而提高时延估计的精度.仿真实验结果表明该方法比传统的参数模型时延估计方法有更好的性能.     

结合信号重心与ASDF估计超声窄带信号时延

以ASDF(Average square difference function)作为超声窄带信号时延估计统计量,对其估计性能进行详尽的分析。并针对噪声对ASDF统计量极值的影响,提出结合信号重心检测和ASDF的时延估计方法,对ASDF统计量进行插值以达到分数延迟的估计精度。仿真实验和实际测试表明,该方法完全可以作为超声窄带信号时延统计量。此外,可以有效地避免噪声对ASDF统计量全局极值偏移的影响,并可极大地减少运算量,满足实际应用的要求。     

基于双阶段能量积累的Chirp-UWB信号时延估计

在Chirp-UWB时延估计中,针对多径导致伪尖峰会影响多径判别及时延估计的问题,文中提出了一种利用双阶段变换积累Chirp信号能量的时延估计方法。仿真实验表明,该方法可以消除伪尖峰的影响从而正确地估计时延,且在低信噪比的条件下仍能工作。     

基于互质阵的循环平稳信号低复杂度欠定DOA估计算法

针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法.算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升.首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式.最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值.仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升.     

应用欠采样技术的多正弦波频率估计方法研究

为了解决高频段信号由于受到A/D转换器和后续信号处理器件运算速度和成本的限制,提出一种用欠采样获得Nyquist采样的信号处理方法。将信号分成两路进行欠采样,根据两路信号构造一个新信号,得到一个虚拟的Nyquist采样值,进行傅里叶变换,单信号时直接得到所估计信号的频率值;多信号情况下在得到各信号频率估计值的同时,会得到因频率“交叉”引起的虚假频率点,通过对双路傅氏变换的结果进行处理可以消除虚假频率点。仿真实验验证了该方法的有效性。     

Spatial smoothing based methods for direction-of-arrival estimation of coherent signals in nonuniform noise

Spatial smoothing techniques have been widely used to estimate the directions-of-arrival (DOAs) of coherent signals. However, in general these techniques are derived under the condition of uniform white noise and, therefore, their performance may be significantly deteriorated when nonuniform noise occurs. This motivates us to develop new methods for DOA estimation of coherent signals in nonuniform noise in this paper. In our methods, the noise covariance matrix is first directly or iteratively calculated from the array covariance matrix. Then, the noise component in the array covariance matrix is eliminated to achieve a noise-free array covariance matrix. By mitigating the effect of noise nonuniformity, conventional spatial smoothing techniques developed for uniform white noise can thus be employed to reconstruct a full-rank signal covariance matrix, which enables us to apply the subspace-based DOA estimation methods effectively. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

Amplitude estimation for near‐sinusoidal oscillators by using a modified Barkhausen criterion

By using an approach based on the Taylor/Volterra series, nonlinear amplifier characteristics can be introduced into the Barkhausen criterion in order to estimate the amplitude for near‐sinusoidal oscillators. The characteristic equation is similar to the 1^st‐order determining equation obtained by Chua. This new method includes all desirable features of Chua's equation and lets us generalize the linear approach directly to a nonlinear one without losing the mathematical simplicity of the Barkhausen criterion. It also allows us to determine the oscillation amplitude with a desired accuracy. Moreover, this method investigates the influence of the feedback factor and the voltage supply on the oscillation amplitude. Employing only the 3^rd‐order nonlinearity of the amplifying element, the amplitude of the oscillation predicted by the modified Barkhausen criterion was compared to the one estimated using the transient analysis of SPICE, the harmonic balance analysis of Serenade, and by measurements. The amplitudes obtained by these four approaches for several feedback factors and supply voltages are in good agreement. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Int J RF and Microwave CAE, 2005.     

含正弦扰动奇异摄动时滞系统的最优减振控制

研究奇异摄动时滞系统在正弦扰动下的最优减振控制问题．基于奇异摄动的快慢分解理论,将原最优控制问题转化为无时滞快子问题和受扰线性时滞慢子问题,通过摄动法和前馈补偿技术求解时滞慢子系统的最优控制问题,得到了系统的前馈反馈组合控制(FFCC)律及其存在唯一性条件．FFCC律由线性解析项和共态向量无穷级数和表示的时滞补偿项组成,其中线性解析项可通过求解Riccati方程和Sylvester方程得到,时滞补偿项通过递推求解共态向量方程得到,仿真算例表明了方法的有效性．     

频率估计的一种多段同频等长信号频谱融合法

为提高信号频率估计精度和现有方法的普适性,提出一种基于频谱融合的多段同频等长信号的频率估计算法。设计相位差补偿因子克服分段信号相位不连续问题,以达到相位连续信号的频谱分析效果;建立搜索频率序列修正相位差补偿因子中的未知参数,并对分段信号频谱进行相位差补偿得到修正频谱矩阵;通过累积频谱抽取谱和修正频谱计算频谱相关序列并搜索最大值,其对应搜索频率即为该算法的频率估计值。数值仿真实验表明,基于该算法频率估计的均方根误差约为现有方法的1/4~2/3,较为接近Cramer-Rao下限。     

带正弦干扰的线性时滞系统的次优控制

研究状态变量含有时滞的线性系统在正弦干扰下的前馈反馈次优减振控制问题，首先构造其解收敛于原时滞系统的无时滞系统序列；然后将时滞系统的最优控制问题化为无时滞系统的最优控制序列问题；最后通过截取最优控制序列解的有限项，得到系统的前馈反馈次优控制律，仿真结果表明，该方法抑制正弦干扰的鲁棒性优于经典反馈最优控制。     

基于混合信号的状态估计方法

传统的系统状态估计方法只用到连续信号,而离散测量信号所包含的信息没有得到利用.提出一种基于混合信号(包括连续和离散)的系统状态估计方法,既利用了连续信号,也用到离散信号的信息.该方法将离散信号的变化视作系统的离散事件,提取其准确的信息并参与系统状态估计,构成具有混合系统特性的新型状态估计器.还讨论了该估计器的稳定性条件和设计方法.仿真实验证明这种所提出的状态估计方法可以有效地改善系统的状态估计性能.     

压缩传感理论在参数估计中的应用

参数估计是信号处理许多领域研究的热点,并有着广泛应用。通过引入压缩传感（Compressed Sensing,CS）理论的思想,提出了一种基于压缩传感理论的信号参数估计方法。它省略了抛弃大部分高速采样的数据来实现压缩的中间过程,通过使用少量非适应随机投影来完成。与匹配追踪（MP）算法相比,此算法在相同的低采样点数下有明显的优势。理论分析及计算机仿真结果证实了算法的有效性。     

一种基于循环谱的MPSK信号符号速率估计方法*

针对频谱感知的实际应用,在循环平稳理论的基础上,研究了经过脉冲成形滤波器滤波后的MPSK信号的循环谱特性,通过分析有限数据条件下剩余带宽对循环谱估计的影响,提出一种恒包络处理与频域平滑循环周期图结合的符号速率估计算法,仿真表明该方法在有限数据条件下具有良好的性能,而且在剩余带宽较小时,该方法也能有效地估计MPSK信号的符号速率。