一种估计宽带信号源数目的新方法

信号源数目估计是波达方向（DOA）估计的基础。基于噪声特征值的统计特性，文章在宽带信号条件下，基于各个频率点下的阵列采样协方差矩阵的噪声特征值在平面直角坐标系中几乎处于同一条直线上这一统计特性，提出了一种新的估计宽带信号源数目的方法，该方法简单且易于实现。最后通过计算机仿真验证了此方法的有效性和优越性。     

自锚式悬索桥施工控制中吊杆张拉力的确定

自锚式悬索桥施工过程中,控制吊杆施工张拉力,使桥梁在施工完毕后达到理想的设计状态,是个非常重要的工作。结合自锚式悬索桥施工过程中的力学特性,提出了基于几何线性、几何非线性的影响矩阵法确定自锚式悬索桥的施工张拉力。该方法计算简单,所得结果符合要求。     

约束准则下扩展时差直方图脉冲分选配对方法

由于现有的多站时差分选方法存在虚警、漏警率高,超低重频脉冲分选正确率低,且不具备稳健单脉冲分选能力的问题,提出一种约束准则下的扩展时差直方图脉冲分选配对方法。该方法首先引入约束准则对脉冲进行参数匹配,获取有效的时差分布;而后采用扩展和递归运算依次完成各辐射源脉冲的分选与配对。经约束限制后,无关脉冲配对机会降低了,从根本上减少了虚假时差和噪声时差,并有效地抑制了虚假目标的产生。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法能在不同时差测量误差条件下提高对各类型脉冲的分选正确率,同时降低虚警率和漏警率,实现了对脉冲数极少的超低重频脉冲和单脉冲的准确分选与配对。     

一种低复杂度的稳健宽带SDL波束形成算法

针对存在期望信号指向误差时宽带波束形成性能下降等问题,提出一种基于最差性能准则和空间响应变化(SRV)的稳健阵元延迟线(SDL)宽带波束形成算法。该算法首先建立SDL宽带阵列模型;然后基于最差性能准则,设置多个约束条件,并通过对阵列波束波动附加离散SRV约束,用一参考频率上的约束条件代替一组不同频率上的约束条件;最后将稳健宽带波束形成问题转化为二阶锥规划问题,利用内点法有效求解。仿真实验表明,存在期望信号指向误差的情况下,该算法具有较好的稳健性,恒定束宽性能良好,且计算复杂度较低。     

基于信息守恒的基本概率赋值概率转换方法

针对现有基本概率赋值概率转换方法普遍存在缺少客观标准,主观介入程度过强的问题,该文提出了一种线性加权概率转换方法。该方法首先选择归一化先验信息作为权重,消除了概率转换时主观因素的影响,然后根据概率转换前后先验信息守恒的原理构造方程,最后给出了转换概率的迭代求解方法。实验算例表明,该文方法求解速度快,转换概率合理有效,且与对事件的认知程度相一致。     

改进的宽带阵元延迟线恒定束宽波束形成算法

针对时域宽带恒定束宽波束形成计算复杂度高、硬件实现复杂等问题,提出基于离散空间响应变化(SRV)约束的宽带阵元延迟线(SDL)恒定束宽波束形成算法。该算法首先建立SDL宽带阵列模型,然后分别在有无强干扰的情况下,采用约束优化的方式,在保证期望来向增益趋于单位响应的同时,对期望方向逼近精度、旁瓣增益、主瓣宽度、SRV等进行约束,使得可能的最大旁瓣均值最小,最后将其转化为二阶锥规划问题,并利用内点法进行求解。实验表明,该算法的频率不变性较好,收敛速度较快,计算复杂度较低。      

一种基于混合RJMCMC方法的宽带信号DOA估计方法

该文基于被动多传感器阵列,在可逆跳转马尔可夫链蒙特卡罗方法基础上引入随机游走抽样理论,提出一种混合RJMCMC方法,通过将局部采样与全空间采样相结合,可以在更短的时间内得到更好地服从目标分布的随机数,结合信号和噪声的统计特性以及贝叶斯参数估计理论可实现宽带信号源数目和波达方向联合估计。仿真结果证明,该文方法能更为快速、准确地估计出信号源个数和波达方向。     

基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法

针对传统机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)中由于发射功率分散而造成的输出信杂噪比(SCNR)下降的问题,该文提出一种基于发射波束域-三迭代的机载MIMO雷达STAP方法。首先建立了发射波束域MIMO雷达STAP的信号模型,并且给出了发射波束加权矩阵的优化设计准则,能够使发射功率聚集于感兴趣的目标空域。然后对发射波束域MIMO雷达的杂噪比(CNR)进行分析,表明其与发射总功率的关系,理论推导显示：相比于全向等功率发射的传统MIMO雷达CNR,发射波束域MIMO雷达CNR减小。同时,为进一步降低发射波束域MIMO-STAP的训练样本数需求与运算复杂度,采用三迭代算法进行权值降维求解。理论分析与仿真实验结果表明：通过相应的三迭代降维处理,发射波束域MIMO-STAP与传统全向等功率发射MIMO-STAP相比能够获取更加优越的输出SCNR性能,且运算量进一步降低。因此,本文提出的发射波束域-三迭代方法具有重要的工程应用价值。     

基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法

该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低。     

近距离超宽带调频连续波雷达非线性校正研究

调频连续波雷达凭借其结构简单、造价低廉等优势在目标探测与识别等方面体现出重要的应用价值,然而系统的非线性调制问题成为制约其性能的重要因素。传统的非线性校正方法能够在一定程度上估计非线性,但估计过程中的误差传递问题导致校正效果并不理想。基于该问题,本文提出一种基于多项式回归的方法实现非线性的准确估计。所提算法首先将非线性相位建模为多项式函数,然后通过多项式回归实现参数的联合估计,以消除误差传递问题。基于估计出的参数,通过时域重采样操作实现非线性的校正。仿真结果表明,所提算法不仅能够准确估计出多项式参数,而且在一定信噪比下比传统算法更接近克拉美—罗界。X波段FMCW雷达实测数据处理结果显示,本文所提算法可以有效消除非线性误差。