基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。     

基于双阵元超声波接收阵列的风矢量测量

针对当前超声波测风仪测量精度不高及抑制噪声干扰能力不强的问题,提出了一种双阵元超声波接收阵列结构及基于该结构的风矢量测量方法。首先,设计了一种基于超声波测风原理的风速风向测量系统结构,该结构中包含一个超声波发射阵元和两个超声波接收阵元;然后,依据该系统结构给出了一种基于相关方法的超声波时延估计算法,根据超声波传输时间与风矢量之间的关系可直接获得风速风向值。最后,通过仿真实验对所提方法的可行性与有效性进行了验证,且通过搭建的双阵元超声波阵列测风系统对所提方法进行了实测数据验证。实验结果表明:设计的结构简单易实现,算法稳定计算复杂度低,并且具有较高的噪声抑制能力。实测环境下风速测量的最大相对误差为2.3%、风向角测量的最大测量误差为-1.5°,基本达到了风矢量测量仪的技术要求。     

基于高阶累积量ESPRIT算法的指数衰减 正弦信号参数估计

工程应用中环境噪声多表现为高斯有色噪声,而针对高斯白噪声进行处理的算法失效问题,提出了一种高斯色噪声环境中用于多分量衰减正弦信号频率和衰减因子估计的四阶累积量ESPRIT算法。首先,推导出四阶累积量与观测样本中的自相关矩阵和互相关矩阵之间的关系,求出其四阶累积量矩阵。其次,通过对四阶累积量进行广义特征值分解,根据广义特征值即可得到信号衰减因子和频率的估计值。最后对所提算法进行了仿真实验验证,在混合信噪比为0 dB时,所提算法针对多分量衰减正弦信号角频率和衰减因子的平均估计误差分别为0.002 0πrad和0.002 0。在高斯白噪声和高斯色噪声背景下与ESPRIT算法和Prony算法相比具有更强的噪声抑制能力和更高的估计精度。     

基于二次分数低阶协方差的时延估计方法

针对强脉冲噪声背景下基于分数低阶统计量时延估计方法性能退化且需要噪声先验知识的问题,提出了一种基于二次分数低阶协方差的时延估计新方法。所提方法首先利用有界非线性Sigmoid函数对含有脉冲噪声的信号进行预处理,使其在不影响有用信号时延信息的基础上对附加脉冲噪声进行充分压缩;然后对处理后的收发信号进行二次分数低阶协方差运算,即求得发射信号的自分数低阶协方差和收发信号的互分数低阶协方差之后,再次计算二者的互分数低阶协方差,以期更大程度上抑制脉冲噪声的影响。通过模拟仿真实验对所提方法进行了有效性验证,结果表明所提方法突破了分数低阶矩阶次需小于Alpha稳定分布噪声特征指数的限制,并且比分数低阶协方差方法具有更高的估计精度。仿真实验结果表明在广义信噪比-10 dB情况下,时延估计用时为0.056 0 s,准确率达到97.76%。     

基于FLOCC-ESPRIT的极化阵列参数估计方法

针对基于分数低阶矩类阵列波达方向(DOA)估计方法仅适用于独立同分布(i.i.d)SαS背景噪声的缺点,提出了一种线性极化阵列DOA和极化参数联合估计的分数低阶循环相关(FLOCC)极化参数联合估计(ESPRIT)算法。该方法首先利用入射信号的循环平稳特性,采用分数低阶循环相关函数抑制α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号。在此基础上,利用阵列信号参数与噪声子空间的正交性,采用ESPRIT算法直接求取了信号的DOA和极化参数。该方法对于α和高斯混合噪声及与信号循环频率相异的任何循环平稳干扰信号具有很强的抑制能力。即使对于空域内靠得非常近的信源,该方法也可利用极化信息的差异进行区分。实验结果表明,在α和高斯混合信噪比(SNR)为0 d B,信干比(SIR)为3 d B时,其DOA和极化参数估计的均方根误差分别为0.23°和0.54°;并且在实测数据环境下,当SNR为10 d B时,本文算法仍然有效。     

冲击噪声背景下相干信号DOA估计

针对冲击噪声背景下相干信号源的波达方向估计问题,提出了一种基于分数低阶矩的修正MUSIC算法。首先根据阵列接收数据,计算出分数低阶矩矩阵,从而抑制冲击噪声对阵列接收数据的影响;然后采用修正MUSIC算法基本原理,通过对矩阵的共轭重排,解决因相干信号的存在而导致的阵列协方差矩阵秩的亏损问题,并提高了算法的估计性能。通过对所提方法进行仿真实验验证以及相关理论性分析得知：所提算法能够有效抑制冲击噪声的影响,同时可对相干信号进行解相干处理,并且与分数低阶奇异值分解算法及数据预处理后进行重构的自适应方法相比具有更高的估计精度和估计成功概率。     

SPAD单光子探测器的SPICE模型及其CQC淬火电路研究

在盖革模式下工作的雪崩光子二极管(APD)也称为单光子雪崩光子二极管(singlephoton avalanche photon diode, SPAD)是一种常用于激光测距成像领域的单光子探测器。本文针对SPAD探测应用中的淬火问题,设计了一种电容淬火(capacitive quenching circuit, CQC)电路。首先,根据SPAD器件的性能参数,建立了SPAD的SPICE等效模型,并通过无源淬火电路验证了该模型。其次,基于该等效模型的基础上,仿真验证了所设计的CQC淬火电路的淬火效果。仿真结果表明:所设计的CQC电路不仅具有门控有源淬火电路的优点,而且具有更稳定的偏置电压和击穿电流。本文设计的CQC淬火电路的淬火时间和恢复时间分别为16 ns和41 ns,基本可满足单光子测距的应用需求。     

基于二次相关的超声波风速风向测量方法

为解决超声波测风仪存在的抑制噪声能力不足、受环境温湿度等影响导致稳定性差等问题,提出一种基于二次相关算法的三阵元超声波测风方法。首先结合超声波测风原理设计了一种三阵元测风结构,该结构包含3个收发一体式超声波换能器;其次依据该系统结构给出一种基于二次相关的超声波传播时间测量方法,利用二次相关算法对噪声抑制更强的性能可有效提高风速风向测量的精度,并从理论上说明了所提测风方法不受超声波本身传播速度即环境温湿度对其的影响。最后通过模拟仿真实验和搭建的实际测量系统对所提方法进行了有效性验证。在实际测量中风速风向角的最大测量误差分别为2.0%和2.1°,基本达到了超声波风速风向测量的精度要求。     

应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪

针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。