二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

一种分布式阵列无模糊波达方向估计方法

为解决分布式阵列应用常规算法估计波达方向(DOA)时出现的角度模糊问题,提出一种基于压缩感知(CS)理论的无模糊DOA估计方法.利用新方法对分布式阵列的接收信号分别通过直接采样和随机矩阵两种压缩采样方式进行二次采样,将接收信号转换为CS理论所需的随机观测数据,并利用CS重构算法将目标DOA信息从观测数据中高概率、无模糊地获取.将新方法与多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等经典常规DOA估计算法的运算量进行了详细对比,指出新方法的运算量更小.通过与现有分布式DOA估计方法的仿真实验对比,验证了新方法的有效性,并分析分布式阵列接收阵元数的改变对新方法 DOA估计精度的影响.     

广义信号子空间拟合角度-极化联合估计

针对相干信号波达方向(DOA)和极化参数的同时估计问题,提出了适用于任意结构极化敏感阵列和完全/部分极化信号源的广义信号子空间拟合方法.该方法利用空间相位矩阵和信号极化矢量之间的线性关系,借助信号子空间旋转矩阵的适当分离实现了角度和极化参数的解耦,使得DOA估计和极化参数估计可分别通过唯角度和唯极化搜索获得.与传统子阵平滑信号解相干方法不同,广义信号子空间拟合方法对阵列结构无特殊要求,且不存在孔径损失问题.仿真结果表明,广义信号子空间拟合方法在低信噪比和短快拍数条件下性能均要优于空间平滑和极化平滑两种传统方法.     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

一种新的实值信号共轭MUSIC算法

利用实值信号特性提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,提出一种新的共轭多重信号分类(conjugate multiple signal classification,CMUSIC)算法.先拼接阵列上的接收数据矩阵和其共轭矩阵,再利用新矩阵中数据间的均匀延迟关系进行矩阵重构,对其奇异值分解获得信号子空间,CMUSIC可充分利用信号的实值特点,对多于阵元数的信号进行测向,不仅可以处理非相干信号,还可以处理相干信号,获得的测向精度优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法和空间平滑算法.仿真实验结果证实了CMUSIC算法的有效性.     

未知互耦条件下相干与非相干混合信号的波达方向估计

针对阵列互耦对导向矢量的扰动,以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损致使超分辨波达方向(DOA)估计算法性能变差甚至失效的问题,提出了一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的DOA估计算法.其中:仅截取部分阵元的接收数据,即可达到阵列互耦自抑制的目的;对数据协方差矩阵进行特征分解,利用所得特征矢量重构等效协方差矩阵,并对等效协方差矩阵进行奇异值分解,基于多重信号分类法或信号参数估计的旋转不变子空间技术完成混合信号的DOA估计;并利用计算机进行数值仿真以验证算法的有效性.结果表明,在阵列互耦未知的条件下,所提出的算法能够正确估计信号的DOA,无需互耦参数的估计或补偿.     

弱信号检测的差动滤波法

对信噪比极低的信号的检测,有很高的应用价值.提出了一种新的滤波算法,与现行的各种算法相比,这种算法可以大规模地提高检测的灵敏度.在仿真中成功地检测出信噪比为-1000dB的信号.     

基于腕带传感检测系统的脉搏信号时频分析

通过腕带传感检测系统,研究了时频分析方法在人体脉搏信号中的理论应用,使用M atlab工具对健康人和高血压患者的脉象样本进行了时域、频域和功率谱的对比分析,通过现场采集高血压患者样本并分析,证明了时频分析方法在脉搏信号分析中的可行性和可靠性.研究结果对中医脉诊的数字化应用具有一定的实际意义.     

弱信号检测技术研究

本文对弱信号的定义和弱信号的应用范围进行了概述,综述了微弱信号检测理论研究和实际应用领域的发展情况,重点比较了目前在微弱信号检检测技术中应用的方法:相关检测、离散信号的统计处理,基于小波分析的微弱信号检测,基于混沌振子的微弱信号检测,最后总结各个方法的特点.     

通信网络中的信号处理技术应用探析

在过去的半个多世纪时间，信号处理为通信技术的进步和发展取了关键的作用，并在现在和将来还将取重大的作用。通信领域的信号处理技术大致可分十一个方面，从其中一个方面——通信网络中的信号处理技术入手，介绍了信号处理技术在无线ATM网中的关键应用，并详细地论述了两种与信号处理有关的无线ATM网薪技术。     

基于通信信号分选与识别的分布式处理机研究

针对通信信号分选与识别,提出了建立分布式处理机的方案,利用预处理与主处理相结合的方法来分选通信信号,尤其在进行调制分类时,提出特征提取和识模器,为了提高处理速度,采用维数压缩和线性识模器。     

PAL制色同步脉冲的频谱分析

色同步信号是为了在接收端恢复与发送端被抑制掉的色副载波同频同相的载波而设置的。色同步信号在传输过程中的质量好坏，直接影响到彩色电视的接收效果，所以我们应对其有较深刻的了解，以便不断改善其传输质量。     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

基于伪协方差矩阵 Otsu 方法的信源数估计

为提高高斯色噪声背景下信源数估计的成功概率, 提出了一种基于伪协方差矩阵的 Otsu 类间方差法。 伪协方差矩阵对一定条件下的高斯白噪声和高斯色噪声具有免疫特性, 而且利用阵元间的时间相关性增加了 阵列的有效孔径, 进而提高了伪协方差矩阵奇异值分解后信号奇异值与噪声奇异值的差异程度。 在此基础上, 利用 Otsu 类间方差法对信号奇异值与噪声奇异值进行分类。 仿真结果表明, 该方法可进一步提高信源数的估 计成功概率。