基于投影近似子空间跟踪技术的自聚焦算法

基于特征向量法的自聚焦算法具有比相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法更好的算法性能,但该算法必须对协方差矩阵进行特征分解,所以运算量大.利用投影近似子空间跟踪(Projection Approxima-tion Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法可以解决上述问题.通过实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦方法.     

Alpha稳定分布噪声中的韧性投影 近似子空间跟踪算法

 为了克服投影近似子空间跟踪算法(PAST)在脉冲噪声环境下性能的退化,本文以Alpha 稳定分布为脉冲噪声模型,依据韧性的M估计方法提出了一种新的代价函数,并推导出基于递归最小M估计的韧性投影近似自适应信号子空间跟踪算法(RLM_-PAST).由于采用了适合噪声模型的M估计函数,新算法与采用递归最小二乘估计的子空间跟踪算法相比,在稳定分布脉冲噪声环境下具有更好的性能.把新方法应用于波达方向(DOA)估计,数值仿真结果表明了该算法的有效性.     

冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的双基地 MIMO雷达目标参数联合估计算法

该文采用最大相关熵准则(MCC)对平行因子分析算法中基于三线性最小二乘(TALS)迭代准则的目标函数进行了修正,推导出适用于脉冲噪声环境的韧性平行因子分析(PARAllel FACtor, PARAFAC)算法(MCC- PARAFAC算法),并将该方法应用于双基地MIMO雷达系统目标参数估计中。MCC-PARAFAC算法能够抑制脉冲噪声的影响,具有较好的估计性能,并且能够实现自动配对。仿真实验验证了算法的有效性。     

子空间跟踪PASTd算法的改进及其应用

分析了PASTd（紧缩近似投影子空间跟踪）算法，通过仿真分析发现PASTd算法在信噪比较高的情况下，特征值收敛速度达不到MDL（最短描述长度）算法的要求，导致维数估算的结果偏大。针对这一问题，文中把OPAST（正交近似投影子空间跟踪）算法引申到PASTd算法中，弥补它的缺陷。仿真结果表明，提出的改进算法收敛性能较原PASTd要好，可得到更好的维数估计与波达方向估计。另外文中提出的算法对天线阵列的干扰零点形成有很强的实用价值。     

冲击噪声下基于子空间拟合的DOA估计新算法

研究了在对称α稳定分布(Symmetric α-stable,SαS)冲击噪声背景下的基于子空间拟合的多目标DOA估计算法.由于SαS冲击噪声造成传统DOA算法性能下降,提出了基于分数低阶矩统计量的FLOM-SSF/NSF算法和Screened Ratio原理的SR-SSF/NSF算法.计算机仿真表明两种算法都能有效地改善SαS型冲击噪声对DOA估计的影响,有更好的稳健性,其中SR-SSF/NSF算法性能略好于FLOM-SSF/NSF算法.     

采样数据重构的修正一维噪声子空间算法

阐述了一维噪声子空间算法的基本原理,介绍了将接收数据重构再利用,构造相关矩阵的修正一维噪声子空间算法,在快拍次数有限时,可以明显改善相干信号DOA估计的性能,计算机仿真结果证明该修正算法是有效的。     

秩-1子空间跟踪算法

子空间估计和跟踪问题是在现代阵列信号处理应用中的一个重要课题。该文深入研究幂迭代算法并成功地将幂迭代用于子空间跟踪,分析和讨论了针对运动目标秩-1子空间的估计和跟踪及 DOA估计问题。通过计算机仿真实验证明了这种方法的有效性。     

基于噪声子空间跟踪的OFDM盲信道估计

基于子空间分解的OFDM信道估计算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性可以对信道参数进行盲估计,但是子空间分解的运算量大,使盲信道估计算法的实用化受到限制。本文在噪声子空间自适应跟踪的基础上进行OFDM盲信道估计,显著降低了运算量。仿真结果表明,在适当选择学习因子后可以实现对噪声子空间的快速跟踪,在噪声子空间跟踪的基础上得到的信道估计性能接近于子空间分解法。     

联合投影逼近子空间跟踪的语音增强算法

本文提出一种联合投影逼近子空间跟踪(UPAST)的语音增强算法。本算法以投影逼近子空间跟踪算法为基础, 在无需对噪声进行任何假定(白噪声或是有色噪声)或近似且不需要任何语音活动检测的前提下,以递推更新的方式得到 语音信号和噪声信号协方差矩阵同时对角化的特征向量和特征值,因而运算复杂度低,实现了有色噪声背景下语音信号的 最优估计。主观和客观测试都表明本算法要优于其它子空间增强算法。     

基于空间变换预处理的噪声子空间投影法

针对基于噪声子空间投影的空间谱合成技术对输入信噪比(SNR)要求较高的问题,该文提出一种基于空间变换预处理的改进噪声子空间投影法。在子阵维度上,对阵列数据进行拆分处理,得到空间-空间-频率3维数据;利用空间投影变换,将其重新投影为空间-频率2维数据,实现子阵维度相干累积,提高空间变换后输入信噪比;采用噪声子空间投影法,对变换后数据进行处理,实现空间谱合成。数值仿真和实测数据处理结果表明：相比噪声子空间投影法,在保持方位分辨率不变的前提下,所提方法对输入信噪比的最低要求降低约6 dB,有效提升了噪声子空间投影法的弱信源检测性能。     

脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计方法

受相关熵启发,本文提出了一种脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计新方法.为实现多测量向量下联合稀疏信号的重建,本文提出了一种基于归一化迭代硬阈值的优化算法,讨论了最优步长的选择问题,证明了优化算法的收敛性.仿真结果表明：本文算法能够实现脉冲噪声下多信源的DOA估计,具有比已有算法更高的可分辨概率和估计精度.     

基于最大混合相关熵准则的主动噪声控制算法

为了处理脉冲噪声，传统的滤波x最大相关熵准则（filtered-x maximum correntropy criterion，FxMCC）自适应算法具有良好的降噪性能在主动噪声控制(active noise control，ANC)系统中。然而，FxMCC算法具有单一的高斯核，其降噪性能和收敛速度易受到核宽度取值的影响。因此，在ANC系统中，本文采用最大混合相关熵准则（maximum mixture correntropy criterion，MMCC），以两个高斯核的混合作为代价函数来推导滤波x最大混合相关熵准则（filtered-x maximum mixture correntropy criterion，FxMMCC）算法。仿真结果表明，在标准对称α稳定（symmetric α-stable, SαS）分布的脉冲噪声的主动噪声控制中，本文提出的FxMMCC算法比其它ANC算法具有更好的降噪性能。      

利用改进PAST算法的直扩信号PN码盲估计

针对直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用改进的投影逼近子空间(PAST)算法的PN码盲估计方法。该方法利用遗忘因子与收敛速度和精度的相关性构造基于跟踪误差的自适应遗忘因子,实现了收敛精度和收敛速度的同时优化;根据预期最低误码率约束估计精度变化范围确定迭代收敛的门限值,实现了迭代收敛的精确自动判读,消除了算法依赖人工判断收敛的固有限制,提高了算法的实际应用能力。仿真结果进一步验证了算法理论推导的正确性以及实际应用的可行性。     

对称稳定分布噪声下基于广义相关熵的DOA估计新方法

针对稳定随机变量有限二阶矩不存在的特点,该文定义了一种新的广义相关熵,并从理论上证明了对称稳定分布随机变量广义相关熵的有界性。此外,提出了一种稳定分布噪声下基于最小广义相关熵准则的DOA估计新方法,给出了一种迭代优化算法并通过仿真实验分析了算法的收敛性。仿真结果表明,与现有基于分数低阶矩的FLOM-MUSIC、基于类相关熵的CRCO-MUSIC以及基于lp范数的ACO-MUSIC算法相比,所提方法可以获得更好的估计结果,尤其是在高脉冲性噪声环境下具有更加明显的优势。     

脉冲噪声下基于相关熵的相干分布源DOA估计新方法

针对复杂电磁环境下被动无线监测定位问题,该文提出广义相关熵的概念,推导了广义相关熵的性质,用以抑制阵列输出信号中的脉冲噪声。为了实现脉冲噪声环境下相干分布源中心DOA和扩散角的联合估计,提出基于广义相关熵的DOA估计新方法,并证明了该方法的有界性。为进一步提升算法的鲁棒性,推导了一种仅依赖阵列输出信号的自适应核函数。仿真结果表明,该算法能够实现脉冲噪声环境下相干分布源参数的联合估计,相比已有算法,具有更高的估计精度和鲁棒性。     

基于导频信号的OFDM通信系统信道估计与跟踪

讨论了在正交频分复用(OFDM)通信系统中,基于导频信号,采用投影逼近子空间(PAST)算法实现信道的跟踪估计,在快速变化的信道中,信道阶数自动跟踪,与传统的信道估计方法相比,信道估计精度提高,均方误差减小.通过计算机模拟仿真,验证了信道估计的跟踪性能得到了改善.     

脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法。仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息。