色噪声背景下的自适应恒模波形设计

针对色噪声背景下的雷达发射波形设计问题,提出了一种基于驻定相位原理的恒模波形设计方法.在已知色噪声功率谱密度先验信息的条件下,以最大化输出信噪比为准则,推导出了最优发射波形的能量谱与色噪声功率谱密度的关系;并由最优波形的能量谱,应用基于驻定相位原理的波形设计方法,实现了色噪声背景下的自适应恒模波形设计.与已有算法相比,文章算法所设计的波形,具有良好的恒模特性,可以更好地匹配最优波形能量谱,同时可以获得更高的输出信噪比,仿真结果验证了所提算法的有效性.     

基于交替投影的MIMO雷达最优波形设计

该文研究用于多输入多输出(MIMO)雷达的具有低相关旁瓣的恒模波形设计方法,这类波形可以抑制距离旁瓣遮蔽和不同信号回波之间的相互干扰。首先,根据非周期相关函数与功率谱(PSD)之间的傅里叶变换对关系,将波形的相关特性优化问题转换为功率谱优化问题;然后,基于功率谱拟合的思想,将设计波形的功率谱向理想波形功率谱逼近;最后,在时、频域交替投影的算法框架下,利用快速傅里叶变换(FFT)实现波形的优化设计。计算机仿真表明,该算法能够设计具有良好相关特性的MIMO雷达波形且运算效率较高。     

基于松弛交替投影的MIMO雷达相位编码波形设计

任务场景日趋复杂给MIMO（Mutiple-Input Mutiple-Output）雷达带来诸多挑战。为应对强散射体遮蔽干扰、阵元间波形互扰及特定频带干扰等复杂电磁环境,该文提出一种松弛迭代谱拟合交替投影算法来设计相位编码波形。该算法基于功率谱拟合及交替投影框架,并引入扩展的加速因子;首先,凭借功率谱与非周期相关函数的傅里叶变换关系,将相关特性拟合问题转化为功率谱近似问题;然后,构建理想波形频谱并利用松弛机制扩展优化投影区;最后,利用快速傅里叶变换及加速交替投影机制迭代优化。计算机仿真表明,该算法运算效率高、可有效避免局部停滞,与当前流行算法相比更适合在线波形设计。     

基于联合优化松弛交替投影的组网雷达恒模波形设计

针对组网雷达工作频段拥塞、高自相关距离旁瓣及节点雷达间波形互干扰等问题,该文在恒模约束下引入联合优化松弛交替投影算法来设计稀疏频谱波形,使其同时具有低自相关旁瓣或低节点雷达间波形互扰特性。该算法利用功率谱与非周期相关函数的傅里叶变换关系将原优化问题转化为谱逼近问题,并通过多目标联合优化机制综合考虑各设计要求,引入松弛因子和加速因子扩展交替投影框架来优化收敛投影区,最终凭借快速傅里叶变换及加速交替投影机制实现迭代优化。仿真结果表明,该算法无需求解梯度,运算效率高且能够有效避免局部优化停滞,与当前流行投影算法及循环算法相比更适合工程实现。     

集中式多输入多输出雷达多功能波形优化设计

针对集中式多输入多输出(MIMO)雷达波形设计中多个设计目标同时优化的问题,基于交替投影的思想,该文提出一种以任意维迭代谱逼近算法(ADISAA)为基础的波形设计框架,通过可调的权重来协调发射方向图匹配、良好的相关特性和频谱凹口等多种功能的波形设计目标,最终实现恒模波形设计。仿真结果表明,相对于已有的算法,在发射方向图匹配的基础上,该算法改善了发射波形在指定区间的相关特性,同时通过频谱凹口的设计避开了受到色噪声和有源干扰污染的频段,算法的计算复杂度更低。     

传感网时空数据凸优化稳健波形成方法

利用凸优化融合图论建模分析,构建传感器阵列信号模型,设计噪声和干扰子空间导向向量校正。采用松弛半正定(SDR)和S-过程凸优化分析,将非线性非凸问题建模为半定规划(SDP)凸优化问题,构建空间功率谱匹配的协方差矩阵模型,得到传感网时空数据凸优化稳健波形成方法。提出抵达时差(TDOA)和频率相位差异(FDOA)多态融合算法,显著提高多目标跟踪质量,实现精确定位。仿真实验结果表明,时空数据凸优化稳健波形成方法具有明显优势,分辨能力优于传统定位算法。     

MIMO阵列恒定包络波形设计

提出了MIMO阵列系统利用白高斯随机过程设计恒定包络波形算法,实现给定发射波形的协方差矩阵.该算法首先对白高斯随机过程去白化得到高斯随机变量,建立恒定包络波形相关矩阵与高斯随机变量相关矩阵之间的关系,再采用无记忆性非线性投影函数把高斯随机变量投影到恒定包络随机变量,从而解出恒定包络波形.与现有的阵列系统波形设计算法相比...     

电力载波通信中接收端通路噪声规避系统设计

以电力载波通信中接收端通路噪声为研究对象,提出基于分数阶傅里叶变换限波的噪声干扰规避设计。根据噪声具有的频谱特性构建噪声时间序列信号测量模型,由于不同噪声信号具有不同的时间序列,计算噪声信号的功率谱并获取功率谱值,通过运用噪声时间序列信号测量模型对噪声信号实现判定;依据噪声信号在分数阶傅里叶域的特征,将信号变化至傅里叶域,在该域中实现一维遮盖处理,滤除非平稳宽带干扰信号,再重新变换至时域中;在傅里叶域中构造滤波器,利用门限值对接收端信号进行调节,实现噪声信号规避设计。实验证明,利用所提方法可有效避免载波通信接收端的噪声信号影响。     

大连地震台测震干扰频谱特征及去噪分析

利用大连地震台日常观测数据,对比人文噪声干扰强弱时段的噪声功率谱密度和地脉动噪声均方根(Root Mean Square,RMS)值等数据,分析干扰噪声的频谱特征.针对干扰频段进行滤波,以提高测震波形质量,清晰识别地震事件.     

基于功率估计的高动态GNSS抗干扰零陷展宽算法

全球卫星导航系统(GNSS)接收机在高速运动状态下时,干扰来向的快速变化会导致阵列抗干扰算法性能下降,为此,提出一种基于功率估计的抗干扰零陷展宽算法。根据特征值将采样协方差矩阵划分为信号子空间与噪声子空间,通过子空间投影确立信号导向矢量与功率的线性关系;利用线性关系估计干扰功率,并根据零陷展宽需求重新设定干扰区域内的信号功率;最后,以干扰区域内功率的估计值为基础重构干扰加噪声协方差矩阵,求解阵列权矢量。仿真表明,相比其他零陷展宽算法,所提算法在相同展宽下具有更深的零陷,阵列输出信干噪比也有所提升。     

基于自相关功率谱的生命迹象探测算法

在实际雷达生命迹象探测环境中,干扰噪声往往不是理想的高斯白噪声,而是非零均值、且具有相关性的高斯状色噪声。针对互功率谱算法在非理想高斯白噪声背景下提高信噪比能力有限这一问题,通过对其不足与缺陷的分析,提出一种在高斯状色噪声条件下,应用于步进频连续波生命探测雷达,基于自相关功率谱的生命迹象探测算法。该算法利用源目标回波信号的自相关性,对基带回波信号进行自相关处理,以此增强源目标信号功率谱密度,提高信噪比,提升探测性能。通过仿真,证明了该算法提升信噪比能力。同时利用步进频连续波生命探测雷达进行实际测试,统计、分析了探测环境中的噪声模型与数字特征,验证了自相关功率谱在实际探测环境中,具有更强的生命迹象检测性能。     

基于空间投影的全双工MIMO中继站自反馈干扰抑制

建立由基站、全双工MIMO中继站和用户站组成的系统模型,获得MIMO自反馈干扰矩阵.当自反馈干扰信号最大多径时延大于符号周期时,根据自反馈干扰矩阵张成空间,设计并添加信号空间投影滤波器到中继站中实现自反馈干扰抑制.针对自反馈干扰矩阵是否满秩,滤波器设计分别采用子空间和零空间投影算法,并讨论了不同投影算法下对中继站接收信号误码率影响和自干扰信号的残留量.理论分析和仿真结果表明,所提出的空间投影算法对自反馈干扰的抑制有较理想的效果.     

有效估计塔康测距信号多径时延的方法

该文利用塔康测距信号收发已知且能量集中的特点,在原有的频谱相除方法的基础上,提出采用功率谱密度函数并引入补偿因子进行频谱相除的方法,对接收信号中多径时延进行估计。该方法首先利用功率谱密度函数与本地参考信号的频谱相除,并通过补偿因子使带外噪声的能量不会因相除而得到很大加强;再利用反傅里叶变换从接收信号中恢复有用信号的波形;最后利用恢复的波形对多径时延进行估计。计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于稀疏迭代协方差矩阵的谐波参数快速估计方法

针对稀疏迭代协方差估计(sparse iterative covariance-based estimation, SPICE)方法功率谱估计精度较低和计算复杂度较高的局限性,提出了一种基于稀疏迭代协方差矩阵的谐波信号功率谱和频率参数的快速估计方法。该方法主要结合渐近最小方差准则和快速傅里叶变换,对功率谱参数进行快速迭代校正估计。首先,使用SPICE算法得到功率谱和频率参数的初估计。然后,通过渐近最小方差准则得到功率谱参数的迭代校正表达式。最后,利用功率谱迭代校正式获得谐波信号的功率谱和频率参数的估计。为提高算法的计算效率,利用观测数据协方差矩阵的Toeplitz结构和导向矢量的指数形式,对协方差矩阵进行(Gohberg-Semencul, G-S)分解,通过快速傅里叶变换对协方差矩阵求逆和矩阵与向量相乘部分进行求解,从而使参数估计的计算时间大大减少。仿真实验表明,验证了所提算法对谐波功率谱和频率参数具有较高的估计精度,并且计算复杂度较低。      

基于数字滤波的低频随机信号实时功率谱分析仪的实现

对于非平稳随机信号的功率谱分析,采用自相关函数傅里叶变换和直接傅里叶变换分析时,由于存在数据截断,二者从概念上都不能很好地反映随机信号的功率谱.采用参数谱估计方法,则不能实现等百分比带宽分析.对于噪声和结构振动等信号,需要进行等百分比带宽分析.采用滤波法进行功率谱分析,不存在数据截断带来的误差,还可方便地用于等百分比带宽的谱分析.利用数字滤波器可以实现时分和频分复用的特点,结合重抽样技术来实现整个频率轴上的实时功率谱分析.上述算法可以通过高速数字信号处理器(DSP)芯片实时地完成.文中介绍了基于数字滤波的低频随机信号实时功率谱分析仪的实现方法,并给出了实时算法的设计要点.     

在不同噪声背景下Dopplerlet变换在信号恢复中的应用

在不提供信号与噪声统计特性的前提下,用自适应匹配投影塔形分解算法实现的Dopplerlet变换,能有效地去除信号中的噪声和干扰.文中给出了信号恢复的原理以及不同特性噪声背景下的算例结果.     

基于时频分析的多跳频信号盲检测

为了减小低信噪比下干扰和噪声对跳频信号检测的影响,提出一种基于时频分析的多跳频信号盲检测算法。针对跳频信号、定频信号、高斯白噪声具有的不同时频分布特点,该算法利用短时傅里叶变换得到的时频图构造时频对消比;理论分析得到各信号的时频对消比是不同的,因此将其作为检测统计量,实现高斯白噪声背景下跳频、定频信号的盲检测。仿真结果表明,本文算法具有抗噪声功率不确定性能;与改进型功率谱对消法相比,本文算法在低信噪比环境下,具有更高的跳频信号和定频信号检测概率。此方法也能实现存在定频信号、扫频信号和突发信号干扰的复杂电磁环境中跳频信号盲检测,当信干比为5 dB且跳频信号的检测概率达到100%时,本文算法比改进型功率谱对消法改善信噪比10 dB;在干噪比为0.05 dB时的虚警概率几乎为0。      

基于功率谱FFT的BPSK信号参数估计

针对低信噪比环境下二相编码(BPSK)信号参数估计的问题,该文提出一种基于功率谱 FFT 的信号参数估计算法.该算法根据信号功率谱傅里叶变换得到的幅度谱和相位谱与各参数之间的关系,实现 BPSK 信号的码元宽度、载频和码长估计.该算法对功率谱继续做傅里叶变换可以进一步消除噪声对估值的影响,更适合在低信噪比环境下实现参数的估计,且计算简单易于实现.仿真试验证明了该算法的准确性和抗噪性,在信噪比为-10 dB时BPSK信号的载频和码元宽度估计正确率分别比循环谱算法提高了9.9%和190.9%.     

脉冲噪声环境下基于矩阵差分的远近场混合源定位

为了提高脉冲噪声环境下基于二阶协方差矩阵差分（COV-MD）的远近场混合源定位算法的估计性能,本文提出了基于分数低阶协方差矩阵差分（FLOC-MD）和基于压缩变换协方差矩阵差分（CTC-MD）的远近场混合源定位算法。所提出的算法首先利用一维MUSIC谱峰搜索获得远场源信号的方位角估计,然后利用矩阵差分法实现远近场信号源的分离得到扩展的近场源分数低阶协方差矩阵（或压缩变换协方差矩阵）,最后在利用类旋转不变方法（ESPRIT-Like）估计得到的近场源方位角的基础上,再次利用一维MUSIC谱峰搜索获得近场源距离的估计。计算机仿真结果表明:CTC-MD算法和FLOC-MD算法在强脉冲和低信噪比情况下的估计性能都要明显优于COV-MD算法和其他基于二阶统计量的远近场混合源定位算法,同时CTC-MD算法的性能要好于FLOC-MD算法并且不依赖于脉冲噪声的先验信息。      

基于自适应投影矩阵的压缩感知超宽带信道估计

超宽带信号由于功率谱密度较低和传输多径复杂,准确的信道估计十分重要。考虑其过高带宽带来的采样难度较高的问题,压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法。而目前常用的随机投影矩阵与超宽带信道稀疏变换矩阵相关度较高,算法必须在降维比较高时才能达到重构要求,采样速率依然较高。针对上述问题,提出使用贝叶斯压缩感知理论中的自适应投影矩阵设计方法进行超宽带信道估计。贝叶斯压缩感知理论给信道向量中的每个值设置受超参数控制的后验概率密度,计算信道向量的统计特性,并根据协方差矩阵计算新的投影向量,该投影向量可以使重构解的微分熵下降最快。通过这种自适应的投影矩阵设计方法,可以利用较少的采样值进一步地提高重构解的可信度,达到进一步降低采样速率的目的。实验结果表明该方法相对于现有的压缩感知重构算法可以在较低的降维比条件下达到较好的重构效果,显著降低了采样速率。