抑制非直达波误差的高阶矩方法

加权线性最小二乘定位算法在直达波传播条件下具有良好的定位性能,但是,在测量误差是非直达波传播导致的非对称分布时,常规的处理方法因为未考虑测量误差的高阶矩信息,仍存在进一步改善的余地.本文提出了一种抑制非直达波测量误差的高阶矩算法,目前常用的测距定位算法仅是该算法在直达波传播环境中的特例.仿真实验表明,该方法能够较明显的抑制恶劣的非直达波传播环境对测距定位性能的不良影响.     

复杂环境下的自适应移动台定位方法

在复杂的定位环境中,常见的非直达波传播往往导致普通移动台的定位性能难以满足基于位置的服务要求.与利用单个移动台对抗非直达波效应的现有思路不同,本文提出了一种新的方法,先利用具有附加定位数据采集能力的移动台的较高精度定位结果提取环境特征信息,再通过自适应非线性滤波器共享该信息,达到改善普通移动台定位性能的目的.仿真实验表明,该方法能够明显的抑制非直达波传播环境对时差定位性能的恶劣影响.     

分布式信号源波达方向估计方法

在多径导致的局部散射信号条件下,利用信号源的一阶近似,提出了一种新的分布式信号源波达方向估计方法。新方法不仅改善了波达方向估计性能,且适用于空间信号分布的函数形式未知、分布函数形式不同的分布式信号源同时存在或其他较复杂的空间信号分布情况。     

基于正性约束的测向交叉定位方法

传统的交叉定位方法将波达方向(DOA)的正切值作为斜率,求出信号源的位置坐标的线性最小二乘解。由于正切值存在前向/后向的角度模糊,在DOA测量误差较大的情况下,将引入较大的交叉定位误差。针对该问题,该文提出了一种利用DOA的正弦值和余弦值构建交叉定位方程组的算法,且对信号源与观测站之间的距离参数进行正性约束,避免了DOA前向/后向模糊。仿真结果表明,在DOA测量误差较大的情况下,该方法比传统的交叉定位方法更精确。     

增益幅度不一致条件下波达方向估计方法

在各阵元增益不一致条件下,模型误差导致波达方向(DOA)估计性能恶化.Weiss等研究了一种对增益幅度误差不敏感的一维搜索估计方法,但存在DOA估计的模糊性问题.本文在增益幅度未知条件下,提出了一种新的基于广义特征值分解的DOA估计方法,并给出了模糊性问题分析、解模糊性方法及仿真实验结果.     

一种基于扩展卡尔曼滤波器的频率及频率斜率估计算法

提出一种实用扩展卡尔曼滤波器(EKF),用于极低信噪比、高动态信号的频率及频率斜率捕获.考虑滤波器的收敛性、发散抑制、捕获时间及稳态误差等指标,提出了扩展卡尔曼滤波器的参数化设计方法.计算机仿真分析了滤波器的捕获效果,结果表明,应用该设计方法,可以使频率估计具有更低的信噪比门限和更短的捕获时间.     

基于四阶累积量的后验稀疏约束迭代DOA估计方法

子空间DOA估计方法的一个缺点是在子空间分解过程中难以利用信号的相关信息或有关DOA估计的先验信息改善DOA估计的性能。该文结合子空间方法和四阶累积量矩阵拟合方法,利用信号四阶累积量矩阵的结构信息与信号间相互独立的先验信息,研究了一种新的不相关窄带信号波达方向(DOA)的迭代估计方法。理论分析和仿真实验结果表明,这种迭代DOA估计方法一般经过几次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计。     

基于正交判别分析子空间的雷达目标识别

本文提出了一种基于正交判别子空间的雷达目标距离像识别方法.该方法采用一种新的准则函数,得到由一组正交基组成子空间,与修正正则子空间相比其使用正交基数量少、计算简单.用四种不同类型飞机回波数据进行识别研究,结果表明了该方法的有效性.     

一种密集信号环境下雷达脉冲分选方法

针对电子战所面临的高密度,占空比大,脉冲重叠丢失率高的信号环境,构建了一个实时的脉冲信号预分选系统,改进了基于概率统计的分选算法,并提出一个剔除TOA倍数及加和关系的算法,通过试验证明了该系统和算法的可行性。通过硬件电路进行了具体实现,该系统能实时的对雷达脉冲序列进行分选,并在密集的信号环境下具有良好的分选正确率。     

基于稀疏重建的波束扫描测向方法

提出了一种改进波束扫描测向性能的方法,不仅利用了天线方向图的峰值特性,还利用了基于冗余字典描述的接收数据的稀疏特性．与传统的基于峰值特征和对称约束的估计方法相比,改进的方法需要的脉冲数更少,并且具有压缩采样的能力．仿真实验验证了改进方法的有效性．