拟牛顿分数低阶恒模算法的研究

为了提高分数低阶恒模均衡算法的收敛速度,提出了一种基于分数低阶恒模代价函数的拟牛顿自适应盲均衡算法.由于在权矢量更新方程中引进了代价函数的二阶Hessian矩阵,从而使算法的收敛速度较利用最速下降法的分数低阶恒模算法大大提高且具有较好的韧性.利用Matlab 对两种算法进行仿真,仿真结果对新算法性能的提高进行了验证.     

基于稳定分布模型的自适应阵列信号处理新方法

传统方法常对阵列信号处理所研究的噪声采用高斯分布的模型进行描述,但当噪声存在显著的尖峰时,往往不能得到满意的结果。利用稳定分布建模实际中所遇到的具有较大脉冲特性的随机噪声,综述了稳定分布模型下的信源定位、波达方向估计、波束形成等阵列信号处理方法,并利用分数低阶统计量提出了几种较有韧性的阵列信号处理新方法。仿真表明它们在高斯和低阶α稳定分布噪声条件下,具有良好韧性与有效性。     

一种韧性的高分辨率多径时延估计方法

将观测数据的噪声建模为α稳定分布,运用分数低阶统计量理论中的共变概念和最小分散系数准则,结合用于解决高维非线性最小二乘优化问题的松弛搜索思想,借鉴高分辨率多径时延估计算法WRELAX、DS-WRELAX,提出了一种韧性的高分辨率多径时延估计算法RHMTDE。理论分析和仿真结果表明,该算法有抗粗差的能力,在高斯噪声和脉冲噪声环境中都可以较好地估计出多径观测信号中每径的时间延迟。     

基于共变谱的CZT多源时延估计新方法

针对现实环境中经常出现的强脉冲、非高斯噪声,以α稳定分布作为噪声模型,研究了被动系统中的多源时延估计问题.同时考虑到α稳定分布噪声会降低基于二阶统计量的传统方法的性能,依据分数低阶统计量理论并引入线性调频Z变换(CZT),提出了一种脉冲噪声环境条件下的多源时延估计新方法,仿真表明该方法可有效解决脉冲噪声环境中多源时延估计的高精度问题,其性能优于常用的共变法.     

一种抑制周期性干扰的二级自适应时间延迟估计方法

当接收信号中伴有周期性干扰时，相关时延估计方法会受到严重的影响而不能有效工作，采用二级自适应时间延迟估计方法，可以有效地去除周期性干扰对时延估计的影响，在较强的干扰下仍可得到准确的时延估值，其中第一级为干扰对消器，第二级为ＬＭＳ自适应时延估计器。     

几种基本时间延迟估计方法及其相互关系

简要介绍了广义相关法等几种基本的时间延迟估计方法，着重分析了论证这几种方法之间的相互关系。结果表明：广义相关法与广义相位谱法是等效的，广义相关法是广义双谱法的特例，基于ＬＭＳ自适应横向滤波器的自适应法是迭代实现的广义相关法，参量模型法可以由自适应滤波器来实现。     

基于线谱频率点的一种频域盲分离方法

研究了卷积混合信号的频率域盲分离问题,为解决不同频率点分离输出信号的次序与幅度模糊性对信号分离造成的不利影响,利用高阶累积量谱线增强技术确定特殊频率点,提出了一种基于少数线谱频率点的频域盲分离方法,并提出多频率点间盲分离信号强相似的次序调整准则和幅度规范化。该方法既能有效分离独立源信号,又能节省运算时间,有利于实时信号分离恢复。使用语音信号和实录舰船辐射水声信号对算法进行了仿真检验,结果表明该方法分离效果较好。     

扩展联合对角化法的水声信号盲分离技术

分析了舰船噪声阵列声纳观测信号的多途卷积混叠特性和盲源信号分离问题及扩展信号瞬态混合形式下的四阶累积量联合对角化方法。研究了适合多源多途水声信号盲分离技术及波形恢复、修改后的算法对抑制环境噪声的有效性。用仿真信号和水池实验实录信号对修改后的盲分离算法进行了检验,取得了满意的效果。     

基于飞机散射信号的民航地面干扰源定位新算法

为了快速准确定位民航地面干扰源,提出了一种新的基于飞机散射信号的定位算法.首先,提出了新的初始参考点选取方法,并对此进行了理论分析和实验验证;然后,引入了相关熵和加权质心法,对现有算法进行了改进,同时进行了分析和实验验证.仿真实验结果表明,所提算法在保持计算量不变的前提下,显著地提升了基于飞机散射信号的民航地面干扰源定位精度,更具实用性.     

一种基于分数低阶协方差的维纳加权时间延迟估计方法

依据分数低阶统计量理论和信号噪声特性,提出了一种基于分数低阶协方差的维纳加权(FLOC—WP)时间延迟估计的新方法．这种方法将常规的维纳加权广义时间延迟估计方法与分数低阶协方差结合起来,理论分析和计算机仿真结果表明其既可以应用于高斯噪声环境,又在低阶α稳定分布噪声环境下具有良好的鲁棒性．