短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA估计

二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计能获取比一维DOA估计更多的空间位置信息,但是二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)、二维子空间旋转不变估计技术(Estimation Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）等经典算法依赖于大量的快拍数据,当快拍数据不足时估计性能严重下降甚至失效。针对上述问题,将迭代自适应方法拓展到二维DOA估计,提出了一种适用于矩形面阵的二维DOA估计算法,首先利用加权最小二乘法估计出信号幅值,然后利用循环迭代技术对估计结果进行更新。由于每次估计结果均来自上一次迭代,而不依赖于快拍数据,因此该算法在短快拍条件下具有很高的估计精度和分辨率。仿真结果表明,在短快拍条件下,该算法具有优越的估计性能。     

幅相误差下基于CMCAP-JDL的低空风切变风速估计

针对机载气象雷达存在幅相误差的情况下，导致杂波抑制性能下降，低空风切变风速估计结果不准确的问题，本文提出了一种基于组合空时主通道-局域联合空时自适应处理（Combined Space-time Main Channel Adaptive Processing, CMCAP-JDL）低空风切变风速估计方法。该方法首先对雷达回波数据进行距离依赖性矫正及杂波协方差矩阵估计；然后对空域和时域加权，形成空域主波束和时域主通道，同时增加多个局域处理区域参与联合处理的方式来构造自适应降维处理器；最后使用权矢量对降维后的回波数据实现自适应滤波，完成幅相误差情况下风场速度的准确估计。仿真结果表明，该方法能够在幅相误差的情况下，实现低空风切变风速的准确估计。      

周期性凹口数据的雷达图像恢复

在转台目标雷达成像中,数据的缺失及背景杂波的存在会严重影响图像的质量,降低图像分辨力.本文采用零多普勒杂波估计与删减算法滤除固定背景杂波,改进Burg算法恢复缺失数据,并将两者结合形成了含数据凹口及强多普勒杂波数据的二维ISAR成像算法流程,实现了对T72坦克不完整数据的360°全方位二维ISAR图像恢复.实验结果证明了算法的有效性.     

一种新的常系数Blind自适应数字均衡器

提出了一种具有估计幅值可调的线性常系数Blind自适应均衡器算法。克服了在一般的常系数Blind自适应算法中 ,由于估计幅值选择不合适 ,所造成加权矢量不收敛的缺点。使NCMA算法 (theNormalizedConstantModulusAlgorithm)更具有通用性     

基于天线幅相响应修正的空间谱测向算法

空间谱测向算法是一种估计信源波达方向(Direction of Arrival, DOA)的高分辨测向算法，具有布阵灵活、分辨率高的特点，已在实际工程中得到广泛应用。受组阵后单元天线幅相误差大、阵列所处传播环境复杂的影响，造成测向接收机采集到的各路数据失真严重，理论阵列流型失效，从而严重影响测向算法的性能。为提高空间谱算法在实测天线幅相响应与理论值差异大时的测向稳定性，提出了一种基于天线幅相响应修正的测向算法，通过将信号实际幅相响应引入算法并做加权处理，降低了空间谱测向的误差，该方法具有良好的实际工程应用价值。     

分布式相参阵列及其二维高精度方向估计

针对米波雷达波束宽及角分辨率低等问题,该文结合干涉雷达结构与2维方向估计方法,提出一种扩展孔径的分布式相参阵列及其2维方向估计方法。对于分布式孔径带来的测角模糊问题,该方法采用双尺度酉ESPRIT算法解模糊,再利用信号子空间与噪声子空间的渐近正交特性实现方位角与仰角的配对,从而得到高精度的方向估计,有效地扩展了孔径。最后用分段误差法(MIE)分析了分布式阵列2维方向估计的门限效应,并给出了填充系数门限与SNR门限的近似计算方法。仿真结果验证了该文提出的阵列及2维方向估计算法的有效性。     

机载雷达平面阵前视杂波距离依赖性补偿

机载前视阵雷达下,杂波具有距离依赖性,杂波脊有明显的展宽,这会影响杂波协方差矩阵的估计,并降低杂波抑制的效果。自适应角度多普勒补偿(A2DC)算法通过估计训练样本杂波频率特性,对杂波进行自适应补偿,从而改善杂波抑制性能。但是,当天线阵元数与积累脉冲数较少时,该算法有较明显的性能衰减。文中利用平面阵俯仰维的阵元数据信息,对估计得到的杂波频率取统计平均,增加了A2DC算法可用样本数,使得估计的杂波频率信息更精准,杂波补偿效果更好,仿真结果证明了该算法的有效性。     

DVB-T前向预测自适应信道估计算法的研究

提出了一种基于导频的前向预测自适应信道估计算法。该算法在最小平方误差(LS)算法的基础上采用2维插值方法估计出无线信道的频率响应。在时间维方向上,对当前符号的导频位置根据系统软判决信噪比和多普勒影响的估计进行自适应插值。在频域维方向上直接进行低通滤波。     

利用FB-MAPES算法估计Tomography SAR高度维信号源数

层析成像合成孔径雷达(Tomography SAR)结合空间谱估计技术解决层叠效应时,首先要估计出高度维信号源数目,信号源数估计得正确与否直接关系到后续处理的估计性能。用传统的信息论方法估计时,由于数据受乘性噪声影响,估计性能下降。该文提出一种新的信号源数估计方法:双向平滑多视幅相估计(FB-MAPES)滤波器算法。通过Monte Carlo仿真对信息论方法中的GMDL算法和FB-MAPES方法的估计性能进行了比较,试验结果表明该文提出的方法能够更好地适应乘性噪声的影响,因而在估计Tomography SAR高度维信号源数时性能优于传统的信息论方法。     

基于多普勒谱优化的HRWS SAR系统通道相位偏差估计算法

方位多通道SAR系统通过抑制多普勒模糊,能够实现高分辨率和宽测绘带(HRWS)对地观测。针对通道间幅相偏差会导致成像结果中出现目标模糊分量的问题,该文提出一种通道相位偏差估计算法。该算法利用通道间相位偏差会造成多通道重构方位谱在主瓣内展宽的特性,通过优化多谱勒谱能够实现通道相位偏差的有效估计。该算法在通道相位偏差估计前不需要进行多普勒中心估计,减小了由多普勒中心估计不准引入的误差,并且在低信噪比的情况下仍然具有良好的估计性能。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该文算法的有效性。     

基于稀疏迭代协方差估计的缺失数据谱分析及时域重建方法

应用于缺失数据恢复的迭代自适应方法(IAA)被证实可利用20%的有效数据估计信号参数,并能高精度恢复缺失数据,优于经典GAPES方法,但当缺失数据超过80%时其数据恢复性能迅速下降。该文基于稀疏迭代协方差估计提出一种新的缺失数据谱分析方法(M-SPICE)及针对该方法的缺失数据修正时域重建方法。该方法将加权缺失数据协方差拟合代价函数转换为凸优化问题,构造循环最小化器保证缺失数据参数估计的全局收敛特性,通过对缺失数据估计算子的更新实现了时域重建方法的修正,使其在有效数据功率谱欠估计的情况下获得更高的数据重建精度。仿真实验表明无论是数据块缺失还是任意缺失,该方法均能够利用更少的有效数据进行谱分析,并重建大比例缺失数据。     

聚束模式SAR连续缺失数据的高分辨成像方法

目前基于缺失数据的幅度相位估计算法(GAPES)的SAR成像算法都没有考虑距离徙动和相位误差问题而导致图像质量下降。该文提出一种基于GAPES的聚束模式SAR方位向连续缺失数据的高分辨成像方法。在处理过程中,通过对连续缺失数据2维插值实现距离徙动校正,然后利用稀疏数据投影近似子空间跟踪算法实现相位误差补偿,保证了图像的分辨率。仿真和实测数据的处理结果证明了该方法的有效性。     

基于频域最小二乘APES的非均匀多基线SAR层析成像算法

基于非均匀立体构型多基线SAR的层析成像主要存在两个难题,一是混合基线引起的二次相位误差问题,二是非均匀基线引起的散焦问题。针对二次相位误差问题,该文首次分析并推导了多基线SAR各方向基线对不同位置散射点干涉相位的影响,并根据它们结构的不同,分别采用相位补偿和变量代换技术进行了修正;针对非均匀基线引起的散焦问题,该文提出了基于信噪比加权的频域最小二乘幅度相位估计(Amplitude and Phase EStimation, APES)算法,实现了非均匀基线情况下的高度维聚焦。仿真数据和ALOS星载SAR实测数据的实验结果验证了该文算法的有效性。     

基于极化散射特性的空间锥体目标宽带回波对齐

包络对齐是宽带回波预处理中重要的一部分,然而对于空间锥体这类只有较少散射中心且目标存在微动的情况,现有的包络对齐方法并不能得到较好的对齐结果。对于一些利用宽带回波进行微动目标参数估计的算法,包络对齐是其算法的关键一步。该文提出一种基于极化散射特性进行包络对齐的算法,算法首先利用极化谱估计与幅相联合估计(P-CAPES)超分辨方法估计宽带极化回波中的散射中心的数目、位置和极化散射矩阵,然后计算前后时刻回波散射中心的极化相似性参数,最后利用得到相似性参数进行包络对齐。基于电磁计算数据的实验结果验证了算法的有效性。     

Using APES for interferometric SAR imaging

We present an adaptive finite impulse response (FIR) filtering approach, which is referred to as the Amplitude and Phase EStimation (APES) algorithm, for interferometric synthetic aperture radar (SAR) imaging. We compare the APES algorithm with other FIR filtering approaches including the Capon and fast Fourier transform (FFT) methods. We show via both numerical and experimental examples that the adaptive FIR filtering approaches such as Capon and APES can yield more accurate spectral estimates with much lower sidelobes and narrower spectral peaks than the FFT method. We show that although the APES algorithm yields somewhat wider spectral peaks than the Capon method, the former gives more accurate overall spectral estimates and SAR images than the latter and the FFT method.     

利用缺失数据幅度相位估计提取多角度SAR特征

提取多角度SAR特征对雷达目标识别具有重要价值。该文利用缺失数据幅度相位估计提取多角度SAR特征,本质上是缺失数据情形下的参数估计问题。该算法无需利用目标参数化模型,是一种数据驱动的自适应估计方法;同时,它无需填充缺失数据,避免了因插值导致的误差。实验表明该算法不仅能够提高目标位置和幅度估计精度、实现超分辨成像,而且对噪声和模型失配具有鲁棒性,实验同时验证了多角度SAR重构目标轮廓的优势。     

基于瞬时幅度特征的连续相位调制信号识别

针对非合作通信系统中连续相位调制（CPM）信号识别难的问题,提出一种CPM信号识别新方法。算法以信号的瞬时幅度谱为特征,结合谱线检测,实现了CPM信号与幅移键控（ASK）、正交幅度调制（QAM）、相移键控（PSK）、频移键控（FsK）信号的区分。算法无需各种参数估计及同步等预处理过程,仿真实验结果表明,在信噪比不小于4dB时,CPM信号正确识别率达到95％以上。与已有算法相比,本文所提算法具有计算量小、实现简单和低信噪比下识别率高等优点。     

自适应调制的最优调制模式转换

根据信道条件采用自适应调制技术是解决衰落问题的有效手段,同时也可以有效提高误比特率性能或平均吞吐量.本文在无线衰落信道条件下采用方形正交振幅调制方式,以一般的恒功率自适应调制模型为基础,推导出了平均误比特率和平均吞吐量的一种近似的表述形式,并在平均误比特率的约束条件下,为了获得最大可能的吞吐量,利用Lagrangian最优化方法得出了调制模式的最佳转换等级,且通过仿真表明,采用了这种最佳转换等级模式的自适应调制方式,在保持恒定的平均误比特率的条件下表现出了优越的性能.     

基于判决反馈的CPM信号定时相位联合估计算法

针对连续相位调制(CPM)信号同步问题,提出了一种基于数据辅助联合直接判决的同步算法。该算法基于CPM信号的PAM分解,利用最大似然函数推导出定时和相位误差函数,并迭代求解恢复出定时和相位信息。首先根据信号帧中独特码实现同步信息的快速捕获,然后运用直接判决后反馈迭代的方法进行定时和相位信息的跟踪。仿真结果表明,文中方法的性能逼近MCRB界,同时运算复杂度小,便于工程实现。     

一种数字调谐系统专用频率合成芯片的设计

针对一个汽车音响收音数字调谐系统的实例，介绍了一种广播用双波段锁相环频率合成芯片的设计方法。其中采用串行端口按位传输数据的方式，在程序分频器部分使用了吞脉冲技术，不仅简化了控制器的操作．同时也获得了较高的频率分辨力，实际产品具有广泛的市场前景。