相参脉冲串多普勒频率变化率估计算法

给出了一种新的利用相参脉冲串进行多普勒频率变化率估计的算法,选取准最佳算法估计频率,减小了频率估计误差.对各脉冲进行脉内相关积累,将相参脉冲串变换成一个新的线性调频信号序列.该序列的样本点数是脉冲个数、采样间隔是脉冲重复周期、调频斜率是多普勒频率变化率、信噪比提高为输入信噪比的N倍(N是脉内采样点数).因此,可以在较低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率.仿真结果表明,该算法能在比现有算法更低的信噪比条件下精确估计多普勒频率变化率,其性能接近相参脉冲串多普勒频率变化率估计的克拉美-罗限.     

重频参差相参脉冲串频率估计算法

研究了重频参差相参脉冲串的频率估计算法。通过脉内相关积累,提高了新序列的信噪比。对新序列的相位差按参差重数抽样平均,减小了等效的相位噪声方差,利用重频参差比解相位模糊,扩大了频偏允许范围,降低了算法的信噪比门限。分析了本算法实现相参频率估计的条件,推导了相应信噪比门限的解析表达式,指出了信噪比门限与信号样本总数、参差重数、参差比之间的关系。仿真结果表明:上述结论是正确的,在满足信噪比门限条件下,频率估计的精度接近相参脉冲串频率估计的克拉美-罗限(CRLB)。     

基于相参处理的宽脉冲信号参数估计快速算法

提出了一种宽脉冲信号参数估计快速算法,利用抽取的方法来降低宽脉冲信号参数估计的计算量。首先,对宽脉冲正弦波信号进行抽取构造相参脉冲串,利用相参脉冲频率估计算法进行频率估计。其次,对于宽脉冲线性调频信号,对其做延时相关之后即可转化为宽脉冲正弦波信号,然后在上述抽取和相参处理方法的基础上即可得到宽脉冲线性调频信号参数估计值。性能分析和仿真结果表明,该算法在保证一定的参数估计精度前提下,大大降低了算法的计算量,有利于宽脉冲信号参数估计的实时处理。     

雷达信号全脉冲数据分析的极值序列分析方法(一)

针对脉冲雷达提出了一种新的雷达信号全脉冲数据分析算法——极值序列分析法。该算法能够分析雷达信号的脉冲脉幅、脉宽、到达时间、信噪比、载频、脉冲包络特征参数和脉内调制特征参数。该算法具有参数测量精度高、识别调制类型准确率高、算法速度快和存储空间小的优点。     

基于STM32微控制器的高频脉宽调制器的设计

高频脉冲电源对提高微细电解加工的工艺性有着重要的作用,而脉宽调制器经驱动电路生成IGBT控制信号决定着高频高压脉冲电源的输出频率及占空比;针对电解加工工艺的特殊性,创新性地提出基于32位微型控制器芯片STM32F103RCT6为核心的调频调占空比的方案;根据脉冲频率、占空比可调的要求,完成了脉宽调制器的软硬件设计,通过编译运行程序代码进行一系列的调频、调占空比实验并利用示波器采集两路输出的PWM波形;实验表明,自行研制的脉宽调制器能稳定地调节两路PWM控制信号的频率及占空比,验证了装置及设计的合理性。     

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。     

引信启动效率评估系统数据分析软件设计

针对脉冲多普勒引信视频回波特点提出了一种信号参数提取的方法。首先对脉冲多普勒引信视频回波信号分距离单元分帧作FFT处理，然后采用中心频率法和恒虚警检测方法提取出多普勒频率数据和信噪比数据，得到随时间变化的估计频率曲线和信噪比曲线。估计频率的变化和信噪比的变化趋势从不同的侧面反映了引信工作的历程。     

雷达信号全脉冲数据分析的极值序列分析方法(二)

针对脉冲雷达提出了一种新的雷达信号全脉冲数据分析算法——极值序列分析法。该算法能够分析雷达信号的脉冲脉幅、脉宽、到达时间、信噪比、载频、脉冲包络特征参数和脉内调制特征参数。该算法具有参数测量精度高、识别调制类型准确率高、算法速度快和所需存储空间小的优点。通过对该方法开发的Matlab工具箱的仿真测试,结果表明了该方法的有效性。     

连续波背景下多信号处理方法

对接收到的信号进行短时傅里叶变换，通过分析短时傅里叶变换中每一个时间片内的信号频谱，检测出连续波背景下的脉冲信号。滤除线性调频脉冲信号成分，保留连续波信号成分，得到调频连续波信号具有周期性的时频变化曲线。根据连续波信号时频变化曲线的频谱特征，估计出其主要参数，然后滤除脉冲信号出现时间内信号中的连续波成分，并采用相应的方法估计出其参数。仿真结果表明，本文算法可以准确估计出线性调频连续波（LFMCW）信号和线性调频（LFM）脉冲信号的参数，当LFMCW信号的信噪比高于-8dB，并且其功率比脉冲信号功率小6dB以上时，算法具有良好的估计精度和稳定性。     

雷达侦察数据的建模与仿真验证研究

针对雷达侦察数据是进行雷达信号分选和识别箅法研究的基础,在介绍雷达侦察设备对脉冲参数截获测量原理的基础上,分析了雷达信号的变化特征,进而提出脉宽-脉幅等参数之间的关系模型,建立雷达侦察数据中各脉冲参数和误差的数学模型,最后设计并实现雷达侦察数据仿真软件,利用非参数假设检验的方法对模型进行了仿真.仿真结果表明,模型可以较逼真的反映外场试验数据的变化特征,能够为综合电子信息系统的目标识别试验提供可靠仿真数据源.     

两种基于自适应相位补偿的FDOA估计算法

将约束的自适应相位差估计补偿算法引入到频偏估计当中,实现信号间相位对齐。然后,利用自适应相位补偿因子,根据估计方式的不同,给出了两种频偏估计算法:基于时间平均的算法与基于线性拟合的算法。基于时间平均的频偏估计算法是一种渐进无偏的估计算法,具有可控的误差和非常小的均方差,以及计算简单的特点。仿真结果表明当信号信噪比大于-3dB时,基于线性拟合的频偏估计算法性能与CRLB非常接近。     

Two-stage ESPRIT for unambiguous angle and range estimation in FDA-MIMO radar

Frequency diverse array (FDA) offers potential applications for joint range and angle estimation, but ambiguous estimates may be generated due to its range-angle coupling and time-variant beampattern. This problem can be addressed by jointly utilizing FDA and multiple-input multiple-output (MIMO) radar, but only multiple signal classification (MUSIC) algorithm was considered in the FDA literature. In order to avoid high computational complexity in the MUSIC algorithm due to the required 2-D peak searching, in this paper, we propose a two-stage estimating signal parameters via rotation invariance technique (ESPRIT) algorithm for FDA-MIMO radar to estimate both range and angle of targets, along with the proposed pairing method for unambiguous estimates. Moreover, closed-form expressions of the mean squared error (MSE) and Cramér-Rao lower bound (CRLB) for angle and range estimations are also derived. All proposed methods and derivations are verified by both theoretical analysis and numerical results, which show the superiority of FDA-MIMO radar over conventional phased-array radar and MIMO radar in target localization.     

基于CR下界无偏能量估计的高炉料面点云锐化成像

高炉雷达获取的料面信息是钢铁冶炼中布料控制的重要参数.但高炉内部环境复杂,料面具有非均匀流态化特性,传统信号处理方法难以准确稳定提取料面有效信息,会导致高炉布料误操作.本文借鉴遥感SAR雷达成像原理,设计了工业SAR扫描式雷达,多倍增加料面采样点密度,提出一种新的料面点云锐化成像算法.分析了高炉雷达料面回波信号干扰信号...     

高斯噪声下伪码-线性调频复合信号参数提取方法

针对目前雷达信号参数估计算法在某种环境中性能急剧下降,甚至失效的问题,提出一种基于多相滤波器组和高阶累积量联合处理的伪码-线性调频复合信号参数估计算法.该算法首先利用多相滤波器组实现信号在频域上快速均匀划分,然后对输出的每个子带信号进行三阶累积量对角切片的短时估计,有效抑制高斯噪声的干扰,并经过包络检波后得到复合信号完整的时频矩阵,最后通过时频图像的Radon变换和频率曲线的提取实现信号伪码数目、码元宽度、调频斜率、信号载频、带宽以及起止频率的提取.仿真结果表明,该方法在信噪比大于-11 dB时的估计精度较高.     

基于频差修正的余弦信号频率估计算法

针对余弦振动信号的频率高精度估计需求,提出了一种基于频差修正的频率估计算法.对连续时间信号进行采样后,使用Candan算法估计出频差,运用频差对信号的频率进行修正.对修正后的信号使用Liang算法再次进行频偏估计.最后将2次估计得到的频率值相加求得最终估计频率.通过频差修正,避免了Candan算法因插值方向错误和Liang算法自身特点导致估计精度降低的问题,虽然增加了计算量,但并不影响信号实时处理.仿真结果表明:在相对频偏为任意值的情况下,改进算法的频率估计均方误差接近克拉美罗下限(CRLB),性能优于现有频率估计算法.     

Energy-efficient cognitive access approach to convergence communications

This article studies the cognitive access in convergence communications.Convergence communications provide upper-layer applications with uniform communication service,converging different lower-layer networks into a uniform access pattern such as all-IP communications.As an import access in convergence communications,the cognitive access provides users with a flexible and dynamic access to networks.In this article,we do not only take into account the spectrum usage of convergence communication networks,but also consider theirs energy efficiency.An energy-efficient access algorithm is proposed to improve network performance and efficiency.Different from the existing cognitive access,we regard energy efficiency as the optimal objective to turn the energy-efficient cognitive access into an optimal problem.The collision avoidance and sleeping mechanisms are used to reduce energy consumption and raise network throughput.The utility function is proposed to maximize networks’energy efficiency and then achieve the energy-efficient cognitive access.Simulation results show that the proposed approach is effective and feasible,which can significantly improve networks’energy efficiency.     

正弦波频率估计的修正Rife算法

分析了Rife算法的性能，指出当信号频率位于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）两个相邻量化频率点的中心区域时，Rife算法精度很高，其均方根误差接近克拉美-罗限（Cramer-Rao Lower Bound，CRLB），但当信号频率位于量化频率点附近时，Rife算法精度降低。本文提出了一种修正Rife（M-Rife）算法，通过对信号进行频移，使新信号的频率位于两个相邻量化频率点的中心区域，然后再利用Rife算法进行频率估计。仿真结果表明本算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动，整体性能优于牛顿迭代法（一次迭代）。接近二次迭代，在低信噪比条件下不存在发散问题，性能比牛顿迭代稳定。本算法易于硬件实现。     

基于主成分分析的UWB信号的TOA估计算法

提出了利用主成分分析法估计信号在超宽带(UWB)系统中的波达时间（TOA）的算法。算法先对带有噪声的接收信号的相关矩阵进行主成分分析，求出信号特征值对应的特征向量，然后把接收信号分别投影到上述的各个信号特征向量上，求投影之和。通过设置复杂度和采样频率较低的阈值，比较了主成分分析法和MEP算法的时延估计精度。仿真结果表明，主成分分析法时延估计误差小于12cm的概率大于90%，而MEP算法的概率小于45%。