直接序列扩频水声通信中的自适应多普勒补偿方法

当直接序列扩频水声通信的收发机存在相对运动时必须对接收信号进行多普勒补偿,但现有补偿方法在频率扩展信道中存在多普勒残留,使系统性能下降。文章提出了一种针对直接序列扩频的每路径自适应多普勒补偿方法,此方法通过解算互模糊度函数获取信道中各路径的时延与多普勒因子,并采用多相滤波器内插方法分别对各路径到达信号实现符号级自适应多普勒补偿,同时借助RAKE接收机将各路径信号的解调结果作为时间分集进行合并。在双扩展水声信道中的仿真分析表明,该方法提高了输出信噪比和信号畸变比,具有更好的时变跟踪性能。     

无源相干定位系统中的淹没效应及其消除

针对无源相干定位系统中的淹没效应进行研究,分析了无源相干定位系统接收信号的组成及处理方法,对PCL系统在远距离、微弱目标回波信号被近处强的回波信号掩盖时的性能进行了研究.提出采用ECCC方法估计目标的位置,通过估计目标强回波的幅度、TDOA和多普勒频率,用自适应对消的方法从接收到的信号中对强回波进行抑制.所陈述的方法通过自适应提升了PCL在距离域上的性能.仿真证明了该方法的有效性.     

改进的变步长自适应滤波及Eckart加权抑噪算法

针对已有的变步长自适应滤波算法对噪声干扰敏感的问题,提出改进的变步长最小均方误差自适应算法,该算法对误差的自相关时间均值估计做遗忘加权补偿,并改步长因子固定范围约束为动态变化约束,一方面克服了单纯采用自相关时间均值估计调整步长所导致的步长因子快速衰减,获得了较快的收敛速度;另一方面相比基于Sigmoid函数的变步长算法,具有更平滑的步长变化和更低的稳态失调噪声.在改进算法中引入Eckart加权进一步抑制了自适应滤波器权系数伪峰,采用滑动窗遗忘加权降低了计算复杂度.将新算法及其Eckart加权应用于自适应时延估计仿真实验,结果表明：相比于已有的2种参数固定条件下的变步长自适应滤波算法,改进算法获得了更好的高斯噪声和突变噪声干扰下的时变时延跟踪性能.     

电离层延迟估计下的AltBOC信号联合跟踪方法

针对电离层分离效应使Galileo系统E5 Alt BOC信号上下2个边带码相位不同步的问题,提出了一种基于电离层延迟估计的Alt BOC联合跟踪的方法。该方法根据双频电离层延迟差估计结果调整Alt BOC信号上下2个边带信号的通道时延,使2个频点信号码相位同步。通过组合上下边带各自的伪随机码,实现Alt BOC信号的双边带联合跟踪。理论分析得出该算法可以有效补偿由电离层导致的Alt BOC信号上下边带信号码相位分离,仿真结果表明,该方法能够有效利用Alt BOC信号尖锐的自相关函数,改善了信号接收的抗多径性能,尤其是在高信噪比下的抗多径性能。     

基于峭度激励的变步长自适应谱线增强算法

提出了一种基于峭度激励的变步长自适应谱线增强新算法,该算法以输入信号峭度与误差信号峭度为联合激励因子,构造出一种指数型变步长的算法模型。该步长对高斯色噪声或非高斯色噪声均有一定的免疫性,跟踪时变信号的能力强,且收敛速度快。用实测的某水下目标辐射噪声数据进行了仿真实验。与传统的LMS算法相比,仿真结果表明,该算法具有较强的谱线增强能力、快速收敛性和良好的跟踪性能,能有效地实现目标线谱信号与混合色噪声环境的分离。     

移动单载波水声通信中的有效空时处理技术

在移动单载波水声通信中通信信号会经历严重的宽带多普勒估计效应,传统基于自适应锁相环技术的窄带空时接收机仅能补偿有限的载波相位变化,而无法补偿由于高速运动导致的信号波形的压缩或扩张效应。针对宽带多普勒补偿的问题,本文提出了一种基于自适应宽带多普勒补偿技术的有效空时接收机技术,该接收机由自适应空间预综合器(pre-combiner)、多路插值器和基于信道估计的多路等效自适应判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,简记为DFE)组成;本文提出的接收机结构在保证接收机性能的前提下,利用空间预综合器降低了接收机处理复杂度;采用联合自适应宽带多普勒补偿、自适应信道估计与均衡技术利用最小均方误差(Minimum Mean Square Error,简记为MMSE)准则更新接收机系数,提高自适应接收机在移动条件下的稳健性。湖试试验验证了本文接收机的有效性,试验结果表明:本文提出的接收机结构可以有效的补偿高速移动通信信号的宽带多普勒效应,实现高速移动平台间水声通信。     

改进的直扩信号频域多普勒补偿方法的研究与仿真

在直接序列扩频通信中发射机和接收机之间的相对动态会在载频信号中引起多普勒效应.针对直扩信号接收捕获处理中的多普勒补偿问题,并考虑工程实现中FFT点数的限制,提出一种频域多普勒补偿改进方法,该方法采用预累加处理技术对接收信号和本地信号进行预处理,并通过调整累加参数控制FFT点数及补偿精度.仿真结果表明,与传统的频域多普勒补偿方法相比,该补偿方法可以有效地控制FFT点数并提高多普勒补偿精度从而提高直扩信号接收处理效率.     

自适应增益APA-AG算法的研究

为了提高自适应滤波器的收敛性和跟踪性,提出了一种自适应增益APA-AG算法。通过分析估计输出误差信号,获得了参数迭代步长的一个特定值估计,以实现集平均代价函数最小化。仿真结果表明,相比较于传统的APA算法,文中研究的APA-AG算法具有更快的收敛速率和更好的跟踪特性。     

一种改进的正则化自适应匹配追踪算法

针对压缩感知中未知稀疏度信号的重构问题,提出了一种改进的正则化自适应匹配追踪算法。它通过自适应变步长迭代对信号稀疏度进行估计,并将其作为初始支撑集长度,然后在分阶段迭代中正则化筛选原子,最终实现信号的精确重构。仿真结果表明,该算法重构信号的性能和效率均优于子空间追踪算法、正交匹配追踪算法和稀疏度自适应匹配追踪算法。     

移动单载波水声通信中的有效空时处理技术

针对宽带多普勒补偿的问题,本文提出了一种基于自适应宽带多普勒补偿技术的有效空时接收机技术,该接收机由自适应空间预综合器、多路插值器和基于信道估计的多路等效自适应判决反馈均衡器组成;本文提出的接收机结构在保证接收机性能的前提下,利用空间预综合器降低了接收机处理复杂度;采用联合自适应宽带多普勒补偿、自适应信道估计与均衡技术利用最小均方误差准则更新接收机系数,提高自适应接收机在移动条件下的稳健性。湖试试验验证了本文接收机的有效性,试验结果表明:本文提出的接收机结构可以有效补偿高速移动通信信号的宽带多普勒效应,实现高速移动平台间水声通信。     

调频连续波(FMCW)聚束式SAR成像研究

针对调频连续波SAR与脉冲式SAR工作体制的不同,从而带来不同的回波表现形式,对基于调频连续波的聚束式SAR回波信号进行建模,分析信号的特征,揭示平台的连续运动在距离向产生一个多普勒频移的特性,从而影响方位聚焦．对于方位频谱混叠的问题,采用方位预滤波处理,通过插值实现采样率的提高,由于预滤波可以实现方位的块压缩,实际中的方位向点数并没有明显增加,最后基于FS算法完成残余聚焦,仿真数据处理结果验证了分析的正确性和算法的有效性．另外,对于平台连续运动引入的多普勒频移,分析了其对成像造成的影响,并给出了相应的补偿方法．     

Sigmoid函数变步长LMS自适应算法的抗干扰性能改进

为了改善Sigmoid函数变步长LMS算法（SVS-LMS）在高斯噪声和冲激噪声干扰下的性能,首先将以瞬间误差功率为Sigmoid函数自变量控制步长更新的方法,改为以误差的自相关时间均值估计调节步长,抑制了噪声干扰;然后使用HB加权进一步平滑了因噪声干扰导致的自适应滤波器权系数伪峰、使用归一化处理获得了更大的输入信号动态范围。自适应时延估计仿真实验表明,在高斯噪声和冲激噪声干扰下,相比于固定参数下的SVS-LMS算法和另外一种SVS-LMS改进算法,本文算法及其HB加权能够获得更好的时变时延跟踪均方误差性能。     

适用于时变信道环境的盲源分离算法

针对时变信道环境下的盲源分离问题,在现有实时盲分离算法的基础上,提出了两种适用于时变信道环境的实时盲源分离算法——基于优选函数EASI盲分离算法(EASI-function)和基于选优函数的峭度变步长盲分离算法(EASI-function-KVS)。EASI-function算法在信号分离的不同阶段采用不同的估计函数,从而使得算法在收敛速度和稳态性能两方面获得一个折中。EASI-function-KVS算法则在EASI-function的基础上,利用峭度变步长的思想,自适应地调整迭代步长大小,进一步改善分离算法性能。仿真结果表明,两种算法能有效地跟踪信道变化,并且在性能方面比传统的EASI算法要好。     

机载前向阵雷达近程杂波频移补偿

基于机载前向阵雷达在近距离地面目标检测时,杂波在距离上将呈现严重的非平稳性,提出了一种向量相似度准则,从杂波样本数据中计算补偿量的多普勒频移补偿方法。利用该方法对不同距离的杂波数据进行相应的频移变换预处理后,能有效改善近程地杂波的非平稳性。该算法在脉冲域和多普勒域中等效,适合并行运算,具有实现简单的优点。仿真结果表明经此方法预处理后的空时自适应滤波,能显著提高系统的性能改善因子。     

基于步长最优化的EASI盲源分离算法

针对通信信号的盲分离问题,在EASI批处理算法的基础上,提出了一种基于步长最优化的EASI盲源分离算法(SO-EASI).该算法基于最速下降法的思想来调整步长,因此该算法不论迭代步长的初始值如何选取,其收敛速度相对固定步长的迭代算法都有很大幅度的提高,计算机仿真验证了该算法对通信信号分离的有效性.结果表明当初始步长为0.02时,其算法的收敛速度比固定步长的EASI算法以及VS-EASI算法的收敛速度提高10倍以上.     

Nonparametric VSS-APA based on precise background noise power estimate

The adaptive algorithm used for echo cancellation(EC) system needs to provide 1) low misadjustment and 2) high convergence rate. The affine projection algorithm(APA) is a better alternative than normalized least mean square(NLMS) algorithm in EC applications where the input signal is highly correlated. Since the APA with a constant step-size has to make compromise between the performance criteria 1) and 2), a variable step-size APA(VSS-APA) provides a more reliable solution. A nonparametric VSS-APA(NPVSS-APA) is proposed by recovering the background noise within the error signal instead of cancelling the a posteriori errors. The most problematic term of its variable step-size formula is the value of background noise power(BNP). The power difference between the desired signal and output signal, which equals the power of error signal statistically, has been considered the BNP estimate in a rough manner. Considering that the error signal consists of background noise and misalignment noise, a precise BNP estimate is achieved by multiplying the rough estimate with a corrective factor. After the analysis on the power ratio of misalignment noise to background noise of APA, the corrective factor is formulated depending on the projection order and the latest value of variable step-size. The new algorithm which does not require any a priori knowledge of EC environment has the advantage of easier controllability in practical application. The simulation results in the EC context indicate the accuracy of the proposed BNP estimate and the more effective behavior of the proposed algorithm compared with other versions of APA class.     

一种双模式变步长恒模算法

针对非常模信号,著名的恒模算法表现出较大的稳态误差和较慢的收敛速度.为克服上述缺点,提出了一种双模式变步长恒模算法.新算法通过对输出信号的判决来判断当前均衡器工作是否存在误操作.当均衡器工作正常时算法使用变步长方法,当均衡器工作存在误操作时算法使用零步长方法,从而充分发挥出步长对恒模算法的有利影响.仿真实验结果证明新算法具有比恒模算法更快的收敛速度和更小的稳态误差.     

回波抵消器中一种变步长自适应算法

自适应回波抵消器是综合业务数字网中U接口的主要部件。通常采用LMS算法对自适应横向滤波器的加权系数进行调节。为了解决自适应过程收敛速度和稳定后精度的矛盾,本文推导出一种可变调整步长LMS算法,并给出该算法收敛速度和稳定后精度的计算机模拟结果。     

修正扩展卡尔曼滤波应用于同步发电机参数辨识

本文提出了一种运用连续系统的修正扩展卡尔曼滤波(CEKF)技术在线辨识同步发电机参数的方法。为了保证参数估计的收敛性和加快收敛速度,我们对CEKF算法进行了改进,引入了步长自修正技术。计算机仿真试验结果表明该方法是有效可行的。