基于四阶累积量特征分解的空间谱估计测向方法

传统的空间谱估计测向方法大都是在二阶统计基础上提出的，而高阶累积量（ｃｕｍｕｌａｎｔ）及其对应的高阶谱具有更加丰富的信息，而且对任何谱特性的高斯噪声都有很好的抑制能力。本文研究了基于四阶累积量特征结构分析的谱估计测向方法，从累积量的基本定义和性质出发，导出了基于特征分解的测向算法，并给出了模拟实验和测向系统外场实验结果，实验结果显示，基于四阶累积量方法的性能优于传统谱估计测向方法，特别是对于未知谱     

基于四阶累积过的阵列扩展

在阵列测向问题中应用高阶累积量除了信息利用更充分和抑制高斯噪声等优点之外还具有阵列扩展的功能.本文推导了基于四阶累积量的阵列扩展方法,研究了虚拟阵的结构.放宽了协方差方法对信源数目的限制.但该方法在窄带多信号方向估计应用中存在局限.本文还推导了四阶相干问题和阵列扩展的限制条件.最后给出了实验举例.     

基于四阶积累量的卫星TDOA定位参数估计算法研究

针对传统的TDOA参数估计方法,在相关噪声环境下无法对TDOA参数进行有效的估计,考虑高阶积累量对相关高斯噪声的不敏感特性,本文推导了基于四阶积累量的卫星TDOA参数估计过程,并将广义互相关法与基于四阶积累量的参数估计方法进行了仿真对比,分别比较了二者在非相关和相关高斯白噪声情况下的参数估计性能。仿真结果表明,基于四阶累积量的TDOA参数估计方法,能有效的克服噪声的相关性,对TDOA参数做出有效估计。     

一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法

本文针对有色高斯噪声背景中空域信号参数估计问题，提出了一种基于四阶累量的二维空间谱估计的新方法。在这种方法中，利用两个具有位移特性的二维传感器子阵列的四阶累量信息构成一种新的矩阵—四阶累量混合波达方向矩阵。对四阶累量混合波达方向矩阵进行特征分解，可实现有色高斯噪声背景中空域信号二维空间谱估计。     

基于四阶累积量的最大似然测向方法研究

论述了最大似然（ML）算法测向以及四阶累积量阵列扩展的基本原理，在此基础上给出了一种基于最大似然算法和四阶累积量的DOA估计新方法。与普通的基于二阶矩的最大似然算法相比，本方法具有对阵列进行四阶扩展的能力，可以解决信号源数大于阵元数时的测向问题，并且由于四阶累积量自身的盲高斯性，还可以有效抑制高斯色噪声。     

阵列信号处理中四阶累积量抑制非高斯噪声方法

首先给出了抑制非高斯噪声的思路和方法,利用噪声的统计独立性,当四个随机变量有其中一个与其他统计独立时四阶累积量为零,这样在进行象MUSIC类算法的谱估计时,构造的累积量矩阵(首先应满足谱估计算法的要求)中累积量计算四个量不完全相同即可抑制非高斯噪声,从而提高谱估计的性能。就此以实验来说明如何应用以及实验结果分析与比较。     

基于多阶累积量的基本似然测向方法研究

论述了基本似然算法(Basic Likelihood,BL)测向及多阶累积量阵列扩展的原理,在此基础上给出了基于基本似然算法和多阶累积量的DOA估计新方法。本方法可以最大限度地对阵列进行四阶扩展,可以解决阵元数小于信号源数时的测向问题,利用多阶累积量具有的不定向高斯性的特性,还可以有效抑制高斯色噪声。     

基于谱域联合特征的信号调制类型识别

为了在低信噪比条件下识别信号的调制类型,提出了一种由信号瞬时包络的高阶组合矩、零中频信号的高阶组合累积量和谱相关函数共同构建的联合特征,用于数字调制信号调制类型识别的方法。新方法分析了多种常规数字调制信号的瞬时包络的幅度分布特性,利用了高斯过程的高阶累积量当阶次大于2时恒等于零的特性和谱相关函数突出周期平稳信号的特性,对高斯噪声具有较好的抑制作用。仿真试验结果表明,该方法运算简单,适应性强,在低信噪比下正确识别率高。     

基于四阶混合累积量的雷达目标二维超分辨成像

针对高斯色噪声条件下雷达目标二维成像问题,提出了一种基于四阶混合累积量的二维ESPRIT超分辨成像方法。利用四阶混合累积量对高斯色噪声的自动抑制,降低了噪声对成像质量的影响。通过保持目标特征矩阵结构不变,解决了现有方法在长采样数据条件下计算量过大的问题。仿真实验表明该方法的成像效果和散射点位置估计精度优于传统方法。     

一种单接收天线下的空时分组码识别方法

该文针对全盲条件下单接收天线的空时分组码(STBC)识别问题,提出一种基于四阶累积量识别方法。使用接收信号的四阶累积量作为特征参数,利用高阶累积量对零均值高斯噪声不敏感的特性,首先求取各种STBC的四阶累积量理论值,再对采样信号四阶累积量进行区间检测,从而实现STBC的识别。该算法不需要信道信息和噪声参数,仿真结果表明,该算法在单天线条件下性能较好。     

THE FOURTH-ORDER CUMULANTS BASED SPECTRALESTIMATION METHOD AND ITS APPLICATIONTO DIRECTION-FINDING

Traditional approaches of spatial spectral estimation are usually based on the second-order statistics. The higher-order cumulants and the poly-spectrum contain more information and are capable of reducing the Gaussian noise. In this paper, we present a new spectrum estimation method for direction-finding, the FOMUSIC algorithm, which is based on the eigen-structure analysis of the fourth-order cumulants. The derivation of the algorithm is given in detail and its performance is illustrated by both the computer simulations and the experiments of a direction-finding system. The obtained results demonstrate that the fourth-order cumulants based method outperforms the traditional methods, especially when the noise is an unknown colored one.     

多径效应对测向精度试验的影响

基于双径模型研究了在标准测向场环境下测向精度试验误差的计算模型。通过仿真计算,分析了来波方向、收发天线高度和试验距离等试验参数对测向误差的影响。探讨了测向精度试验中减小测向误差的方法。该方法对于测向试验中合理确定试验参数,客观评价装备,有一定的参考意义。     

基于四阶累积量的DOA估计方法

从一个统一的角度来研究基于高阶累积量的高分辨阵列信号处理方法,用四阶累积量构造了一个较通用的累积量矩阵,该矩阵符合MUSIC算法的结构,从而可进行DOA(Direction ofArrival)估计。对于这种方法在阵列信号处理中的应用,通过计算机仿真与基于二阶矩的MU-SIC算法进行了较全面的比较。仿真结果表明,该方法在高斯噪声中具有良好的统计性能,是实现高分辨方位估计的有效方法。     

房间环境下基于四阶累积量的语音时延估计

主要研究了利用四阶累积量在房间环境下的语音信号时延估计。根据模拟实验环境和实际实验环境下的仿真结果,分别比较了在高斯白噪声情况下与有色高斯噪声情况下基于二阶统计量的广义互相关法和基于四阶累积量的时延估计法性能,验证了四阶累积量法的有效性。仿真结果表明四阶累积量法具有很好的鲁棒性。     

Cumulant-based method for bearing estimation in the presence ofnonGaussian noise

Bearing estimation algorithms based on the cumulants of array data have been developed to suppress additive spatially correlated Gaussian noises. In practice, however, the noises encountered in signal processing environments are often non-Gaussian, and the applications of those cumulant-based algorithms designed for Gaussian noise to non-Gaussian environments may severely degrade the estimation performance. The authors propose a new cumulant-based method to solve this problem. This approach is based on the fourth-order cumulants of the array data transformed by DFT, and relies on the statistical central limit theorem to show that the fourth-order cumulants of the additive non-Gaussian noises approach zero in each DFT cell. Simulation results are presented to demonstrate that the proposed method can effectively estimate the bearings in both Gaussian and non-Gaussian noise environments     

基于微小频偏的新的四阶累积量DOA子空间估计法

在采用基于四阶累积量的子空间法进行DOA估计时,一般要求基带信号独立,以保证信号四阶不相干, 否则估计性能将下降。该文提出一种新的四阶累积量DOA估计法,解除了对基带信号独立性的要求。该方法对每一个基带信号分配一个基带载波,基带载波相对射频载波是一个微小偏差。该文推导了在基带信号独立和相关两种情况下,信号四阶相干性与基带载波频率的关系:设计出了在基带信号相关情况下,保证信号四阶不相干的微小频偏集。仿真结果验证了设计的正确性和有效性。     

一种基于循环小波累积量的谐波恢复方法

循环统计量是乘性和加性噪声中谐波恢复问题的主要分析工具之一。本文在其基础上提出了一种新的理论与方法——基于循环小波累积量的谐波恢复方法。首先,提出了循环小波累积量的定义。然后,建立了基于一阶、二阶、三阶循环小波累积量的谐波分量的频率和相位的估计方法。在此基础上,采用了一种可调参数的小波,通过调节其参数来改善传统方法中频率分辨率低的缺陷。最后给出了模拟实验结果。     

基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测

短波自适应通信信号的检测是现代电子战信号处理的一个重要研究课题,本文提出了基于四阶累积量对角切片的短波自适应通信信号检测方法.文章推导了有限长度信号四阶累积量对角切片的分段估计方法,分析了其渐进性能,分析表明该估计方法降低了估计方差;论文介绍了信号检测原理,借助于计算机仿真研究了高斯白噪声和色噪声及不同信噪比下不同检测方法的性能.仿真对比结果验证了该方法的有效性.     

利用微分几何参数优化圆阵测向性能的方法研究

阵列测向系统的测向性能除了受所选算法影响外,阵列的几何结构也是重要的影响因素。本文利用微分几何工具,首先研究了平面阵阵列流形的微分几何参数与信号来向估计精度之间的关系,在此基础上推导并分析了圆阵在各方向上的测向性能与阵列几何布局的关系,讨论了影响测向性能的因素,最后给出了在圆阵孔径与阵元数固定的条件下,通过调整阵元在圆周上的位置来优化单信号入射时阵列某方向上测向性能的方法,并通过对几组不同几何布局的圆阵进行计算机仿真对比和分析,验证了设计思路的可行性,这为实际应用中阵列结构的选择提供了有用的参考。