基于卡尔曼滤波器的小波变换域宽带扩展函数估计方法

研究了一种小波变换域的宽带扩展函数估计方法.该方法通过将卡尔曼滤波器理论融入到估计器相关器中,时宽带探测信号的时间延迟一时间尺度测量系统的运动属性进行估计.仿真结果表明,这种成像方法相对于传统的匹配滤波器方法和小波检测器方法而言,在目标的相干重构时能够获得更好的处理效果.     

一种LPI雷达宽带信号DOA估计算法

宽带低辐射信号的设计是低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达的关键技术之一。但传统的波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法主要是针对窄带信号设计的,应用在LPI雷达中会制约雷达的测向性能。重点研究一种宽带信号DOA估计的方法。该方法的关键在于通过直接分解数据协方差矩阵,来构造聚焦矩阵。此外,还从LPI雷达工程应用的角度分析了该方法的性能指标,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明该方法具有较高的分辨力和较低的算法复杂度,同时也验证了该算法在LPI雷达上的实用性。     

突发扩频信号码相位精确估计的卡尔曼滤波方法

文章首先分析了延迟锁定环在突发模式下码相位测量精度低的问题,然后建立了用于扩频信号伪码相位估计的卡尔曼滤波模型,并分析了该卡尔曼滤波器最优运行和提高测量精度的条件,提出用宽带延迟锁定环引导卡尔曼滤波的方法对突发扩频信号的码相位进行精确估计。通过仿真对比了在突发扩频信号下该方法与单独使用延迟锁定环的性能情况。     

基于矩阵重构算法的宽带相干信号方位估计

根据空间平滑理论准则,提出了一种基于阵列接收数据矩阵重构的宽带相干源方位(DOA)估计算法。将宽带阵列数据分解为若干窄带数据,对每一子带进行空间平滑处理后的数据矩阵重构;再由构造的聚焦矩阵对其进行处理,最终得到平均的阵列协方差矩阵。由子空间方法处理得到信号的方向估计,仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法

针对常用宽带LFM信号DOA估计算法采样数据量大、运算量大的特点,提出了一种基于时延的宽带LFM信号DOA估计算法。先把阵元接收到的信号变换到频域,而后用极值频率点进行时延估计,并对各极值频率点的时延估计值进行加权平均,进而估计出宽带LFM信号的来波方位。仿真验证了该算法的合理性和有效性。     

主动声纳宽带信号的一种高效参数估计算法

讨论在宽带信号体制下,对水中高速目标的检测与估计问题,给出了高斯包络线性调频信号必须采用宽带模糊函数进行检测时的带宽和目标速度范围。在仿真分析了信号宽带、窄带模糊函数主峰特性的基础上,提出了一种联合利用宽带模糊函数和窄带模糊函数的高效目标参数估计算法,该算法可以将二维相关运算简化到一维相关运算,降低了运算量,同时具有良好的估计精度。     

基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,提出了一种基于相关系数谱的宽带跳频信号时延估计方法,实验表明该方法能够有效实现宽带跳频信号的时延估计,估计精度不受限于采样间隔.并且该算法具有较好的实时性和数据扩展性,易于工程实现.     

基于修正的子空间正交测试宽带DOA估计方法

投影子空间正交性测试法(TOPS)是利用宽带信号多个频点的噪声子空间与信号子空间的正交性实现到达角(DOA)估计。在中等信噪比时该方法估计性能较好,而在其他信噪比条件下空间谱易存在多个"伪峰",算法性能依赖于参考频点的选择。针对该问题,提出了一种新的TOPS算法,该方法通过最大化各频率点信号子空间与噪声子空间特征值区分度选择参考频点,同时利用信号子空间投影代替其零空间投影,避免信号子空间估计误差导致空间谱中产生伪峰,最后利用子空间的正交性实现宽带DOA估计。仿真结果表明,相比于传统的TOPS算法,该方法在一定信噪比条件下,避免了伪峰的出现,提高了TOPS算法的估计精度和分辨率。     

基于相位差-频率拟合的宽带信号数字测向方法

提出了一种基于双阵元的宽带信号测向方法,该方法根据两阵元接收信号互谱的相频特性,采用直线拟合的方法可精确获得信号到达两阵元的时延参数,进而估计出信号的到达角.该方法所需阵元数少,不存在测向模湖,运算量小,易于工程实现.仿真实验表明,应用此方法可对宽带信号实时测向且有较高的估计精度.     

一种贝叶斯聚焦宽带多波束超分辨测向算法

当同时到达多个信号时,宽带多波束系统无法正确测向,为了解决此问题,针对宽带光控阵列多波束系统,通过构造稳健的贝叶斯聚焦矩阵,提出了一种宽带多波束相干超分辨测向方法。首先将多波束输出变换到频域,然后利用贝叶斯聚焦矩阵将数据变换到聚焦频率上,最后利用窄带的超分辨算法进行估计。贝叶斯聚焦矩阵对方向预估计误差不敏感,聚焦误差小,具有较强的稳健性。算法能有效分辨同时到达多波束系统的多个相干信号,仿真实验验证了此算法的有效性和正确性。