基于二次特征提取的神经网络信号源个数估计方法

信源数目估计对阵列信号空间谱估计非常关键,但容易受到相关噪声环境和相关信号源的影响。为此,提出一种基于二次特征提取的源数估计算法。首先,利用阵列信号协方差矩阵的特征值和特征向量,提取6组二次特征参数;然后,利用这些参数对神经网络进行训练;最后,利用训练好的神经网络进行信源数目估计。由于稳健性强,该算法非常适合在复杂电磁环境下使用。仿真试验结果表明,该算法在低信噪比、相关噪声和相关信号源条件下均具有良好的估计性能。因此,该算法应用前景广阔。     

基于遗传算法的自适应时延估计

基于四阶累积量的约束自适应时延估计(FOC-ETDE)算法具有良好的时延估计性能,但它需要良好的时延估计初值。为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,无需时延的先验信息,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法

针对卫星干扰源定位系统中时延估计的问题,在研究经典的广义互相关和二次相关时延估计算法的基础上,为避免不同加权系数的选取对广义互相关时延估计精度影响差异很大这一缺点,提出了一种基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法,该算法利用自适应滤波器对信号和噪声的先验知识需求较少、具有自动调节自身参数的能力,首先对信号进行前端滤波处理,再将处理后的信号进行二次相关,最后利用希尔伯特差值法对相关峰值进行锐化,以获得较为精确的时延估计结果。     

外辐射源雷达系统中时延估计算法及仿真

时延估计的方法有经典的广义相关法、自适应法、循环平稳法、高阶累积量法、时频分析法等,重点分析了外辐射源雷达系统中用于时延估计的循环平稳法和相关法,并给出了循环平稳法和相关法用于时延估计的仿真,得出了仿真结果。仿真结果表明,对QPSK信号无法用循环平稳的方法来进行时差的获取,用相关法在极低信噪比条件下检测出目标信号,长时间的信号积累是必需的。     

一种稳健的循环平稳信号时延估计算法

基于信号循环平稳特性的时延估计算法具有较强的抗干扰和抗噪声能力,但循环频率误差时性能下降严重。针对这一问题,首先分析了循环频率误差对循环时延估计算法中,循环互相关函数相关法估计性能的影响,进而提出了一种对循环频率误差稳健的改进循环时延估计算法。改进算法通过两次搜索确定循环频率的真实值。仿真实验结果表明,改进算法可以有效地校正循环频率误差,最终使时延估计误差与无循环频率误差时基本相同。     

低信噪比条件下扩频伪码均值捕获算法的改进

在低信噪比环境下,扩频伪码捕获算法直接影响接收系统的整体性能。在分析扩频伪码捕获算法在低信噪比环境下的特性的基础上,针对均值算法中由于码相位偏移量的不同而导致的相关性能不稳定的问题,采用预处理方法对均值算法进行改进。仿真分析和结果数据表明,在低信噪比条件下的实际应用中,选用改进的均值算法可以有效地提高捕获过程中相关性能的稳定性从而提高捕获性能。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。     

基于频率补偿的时延估计方法

由于2个测量站的通道幅相不一致而导致送给时延估计器的两路信号的频率有差异,继而影响时延估计和系统定位精度。首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频率差异做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的时延估计方法。以4种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下所提出方法的正确性和有效性。     

动基线时差测量系统多脉冲相参积累算法研究

主要研究了动基线时差测量系统采用多脉冲相参积累算法对低信噪比条件下运动目标的有效检测问题。通过分析雷达回波信号的特性,指出目标高速运动所引起的包络走动是影响积累性能的主要因素。选用了插值补偿包络走动后进行相参积累的算法。仿真结果表明,在低信噪比条件下,插值补偿相参积累算法能实现对运动目标弱小信号的有效检测,其积累性能优于未做补偿积累算法的性能。     

一种基于多径消除的自适应时延估计算法

多径信号和背景噪声严重影响自适应时延估计算法性能,为克服此问题,提出了一种基于多径消除的自适应时延估计算法。该算法先通过2个FIR滤波器消除多径信号的影响,再利用自适应时延估计器来准确地进行时间延迟估计。与现有算法相比,新算法的收敛速度较快,不需要真实时延的先验信息,且在有背景噪声的影响下也能得到准确的时延估计。计算机仿真验证了新算法的有效性。     

基于双PN周期的短码DS-SS信号扩频波形及信息序列盲估计方法

针对短码DS-SS信号盲解扩,研究了DS-SS信号的扩频波形及信息序列盲估计问题,提出一种基于双PN周期分解的扩频波形与信息序列联合盲估计算法,该算法在低信噪比条件下同时完成扩频波形和信息序列的估计,计算量小,且避免传统方法利用单PN周期分解时扩频序列连接的相位模糊等问题,提高了肓估计的正确率.最后仿真验证了算法的有效...     

基于EMD与Hilbert变换的舰艇空化调制信号检测方法

针对舰艇推进器空化噪声检测中调制特征弱、背景干扰强等问题,提出了一种基于时延相关降噪、经验模态分解(EMD)和希尔波特(Hilbert)变换相结合的解调算法。该算法通过引入时延相关算法有效抑制了背景噪声,并利用EMD技术的自适应频带划分功能完成调制特征频带定位,实现了低信噪比条件下调制信号的有效检测。仿真试验证明:该方法在信噪比为-12dB、-15dB、-18dB条件下的检测效果明显优于传统的Hilbert变换等5种方法,且背景噪声干扰成分得到了有效抑制,调制信号检测效果显著提升。最后,通过推进器空化信号检测台架试验验证表明:该方法能够有效捕捉舰艇空化噪声信号中与转速、叶片数密切相关的调制特征。     

双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法

现有的双基地MIMO雷达目标角度和多普勒频率估计算法都要求已知目标的时延,然而实际中时延往往未知。对此该文提出了一种双基地MIMO雷达多目标的时延估计方法,可在角度和多普勒频率估计之前对目标的时延做出估计,从而为现有的角度和多普勒频率估计算法提供前提条件。方法将接收信号按周期切段,对各段信号进行滤波获得输出矩阵,时延的估计可通过对各矩阵F范数之和进行峰值搜索而获得。理论上论证了方法的可行性,并通过仿真实验进行了验证。     

低信噪比下多相码信号参数估计

针对低信噪比下多相码信号参数估计方法性能不佳的问题,提出了一种低信噪比下基于积分二次相位函数(IQPF)和分数阶傅里叶变换(Fr FT)的联合参数估计方法。首先在理论上推导出IQPF将多相码信号的所有脊线累积为一个峰值,并利用IQPF估计出的调频率将Fr FT的二维搜索变为一维搜索,从而估计出其他参数。仿真实验表明,所提方法在计算量以及估计精度上优于传统方法。     

遗传算法的均匀圆阵DOA估计

为了精确估计移动目标方位角,通过用遗传算法对均匀圆阵进行目标的估计,引入确定性最大似然准则确定遗传算法中的适应度函数,并利用模式空间变换方法将均匀圆阵转换为虚拟线阵;列出了遗传算法基本步骤.通过计算机仿真对遗传算法与MUSIC算法以及遗传算法迭代次数与信噪比的关系进行了比较,验证了在低信噪比的情况下有很好的收敛性和稳定性.     

基于m-Capon的多阵列直接定位算法

多重信号分类(Music)直接定位算法需要先估计目标个数,然后根据目标个数估计确定其噪声子空间,进而得到空间谱函数。在低信噪比情况下,目标个数估计的错误往往会导致直接定位算法的失效。针对上述问题,提出了一种基于m-Capon的多阵列目标直接定位算法。该算法综合了Capon算法无需目标个数估计和Music算法定位性能较高的优点,在不进行目标个数估计的情况下,利用近似估计的方法得到逼近于Music算法的空间谱函数,解决了Capon算法在低信噪比下性能不足的问题。仿真结果表明,在无需估计目标个数的条件下,所提算法的性能与Music算法的性能大致相同,且逼近于克拉美罗下界。     

基于垂直阵列的相干信源二维测向新方法

针对远场窄带相干信源的二维DOA估计问题,提出了一种基于垂直阵列的解相干算法,利用垂直阵列模型特性,在3个线性子阵列进行分维处理运算。在每一个维度,运用空域平滑算法构建数据协方差矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法分别估计信源与各线阵的夹角,利用其中一个角度来组合其他两个角度,实现参数配对。仿真实验结果显示,相较于空域平滑DOA矩阵法,算法的稳定性、估计精度都较高,适用于低信噪比和短快拍情况。     

一种低信噪比下的伪码快速捕获算法

传统的伪码捕获算法消耗时间长且在低信噪比条件下伪码捕获虚警率高,针对该问题,提出了一种低信噪比条件下的伪码快速捕获算法。该算法首先利用快速傅里叶变换完成信号相干积累,然后根据频率进行门限判决,从而捕获相应的时域伪码。仿真实验结果表明：该算法可减少伪码捕获时间,降低伪码捕获的虚警概率。     

基于二阶Keystone的空间目标检测方法

针对小型化空间目标探测雷达发射功率小,目标可探测性低的问题,提出了一种适用于小型化空间目标探测雷达的弱目标检测方法。首先对去斜脉压后的目标回波进行了分析,然后通过二阶Keystone变换去除距离弯曲,并用匹配估计的方法估计加速度以补偿二次项相位,接着再次运用二阶Keystone变换校正距离走动,最后对多个脉冲回波作长时间积累,从而提高信噪比,实现弱目标检测。此外,采用相参积累时间捷变的快速搜索方法,在不同探测距离段选用不同的积累时间进行积累。通过仿真分析,验证了该方法的有效性,并比较了sinc内插和CZT-IFFT 2种二阶Keystone变换实现方法的仿真结果和运算速度。     

双圆阵模式空间二维解相干

提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。