频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

水声信道多径时延估计的高分辨方法研究

为了解决传统的匹配滤波器方法估计实测信道时分辨率不足的困难，研究了高分辨多径时延估计方法。应用MODE算法求得多径时延估计的初值，再通过带惩罚函数的最小二乘法迭代求解时延和幅度估计的准确值。仿真表明，该方法的时延分辨率在20dB信噪比下达到了传统的匹配滤波器方法的4倍，实现了多径时延的高精度估计，解决了实测线性调频信号的信道估计问题。     

一种新的GPS系统多径抑制算法

基于多径条件下扩频码自相关函数的几何形状及斜率,提出一种新的多斜率多径抑制算法(MSMM).在现有DLL环路架构上额外增加一对相关器,利用相关器输出数值计算不同斜率的差值,进而估计多径引起的环路跟踪误差并予以补偿.工程实现时相关问题的处理方法也进行了分析和讨论.仿真结果表明MSMM算法能够很好地抑制多径引起的跟踪误差,并比窄相关技术具有更好的性能,比其他一些算法更简单更易于实现.     

基于实值分解技术的循环root-MUSIC算法

通过构造了循环自相关矩阵的数据模型,使其具有厄尔米特特性,提出了一种基于实值分解技术的循环root-MUSIC算法,无需空间谱搜索,较好地解决了多径传播环境中信号高度相关问题,极大地降低了计算量。实值循环root-MUSIC算法的均方误差公式的理论推导,证明了该算法既适合独立信号,又适合高度相关信号或者相干信号。仿真实验结果证明,与循环root-MUSIC算法相比,该算法适应多径传播环境,具有计算量小和性能好等特点。     

一种GPS信号码片内多径时延估计算法

针对全球定位系统(global position system, GPS)中延迟差小于一个C/A码片的多径时延估计问题,提出一种基于约束增量维纳滤波的多径时延估计算法。该算法利用GPS信号C/A码延时先验估计,对多径冲激信道时延估计值和衰减系数估计值进行区间约束和幅度约束,并将约束条件应用到增量维纳滤波的迭代过程中,从而实现码片内多径时延的估计。理论分析和仿真结果表明,此算法具有时空复杂度低、收敛快,在低信噪比条件下有较高的分辨率等优点。     

基于L Wigner分布的多径ESM信号估计

针对电子支援测量(electronic support measurement, ESM)信号存在多径干扰,从而影响信号特征提取以及雷达辐射源识别的问题,提出了一种基于L Wigner分布的多径信号估计方法。首先分析了多径ESM信号模型和时频域匹配滤波算法,接着研究了L Wigner分布对于多分量高阶频率调制信号的分辨性能,根据自身项和交叉项的不同特点,提出采用L Wigner分布对多径信号进行估计。该方法计算简单,保证了估计结果具有较高的分辨性能。仿真实验结果证明了方法的正确性和有效性。     

互耦误差下MIMO雷达低仰角估计方法

针对互耦误差下多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达的低仰角估计的问题,提出一种目标角度估计的自校准算法。首先分析了收发阵列同时存在互耦误差时的多径回波信号模型,然后利用均匀线阵互耦矩阵的特点对互耦误差下的阵列导向矢量进行变换,最后基于子空间原理推导出目标角度的搜索函数,同时给出多径衰减系数和收发阵列互耦矩阵的计算表达式。推导了各参数的任意无偏估计的Cramer-Rao界（Cramer-Rao bound, CRB）。算法在未知互耦矩阵和存在相干多径信号的情况下可直接进行参数估计,不需要辅助校准源和迭代处理。仿真结果分析了算法估计性能与信噪比、快拍数的关系并与CRB进行了比较。     

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计

在存在多通道信号干扰及背景噪声的情况下，本文提出了一种基于四阶累积量的自适应参数型时间延时估计方法。该方法准确地进行多径传输情况下的时间延时估计，有效地抑制相关高斯噪声的影响，仿真结果说明了方法的有效性。该时间延时估计方法可用于声纳及雷达系统的目标定位。     

一种改进的米波雷达低仰角处理算法

由于多径效应的存在,使得米波雷达在低仰角工作时接收到的回波是两组相干信号,即直达信号和反射信号的矢量叠加.提出了一种米波雷达在低仰角环境下DOA(波达方向)估计的新方法,先对各子阵的接收数据进行线性变换,然后对线性变换后的数据和实测数据的差分结果应用阵列旋转不变性实现米波雷达低仰角的波达方向估计.算法对信号所处环境不敏感,可以有效地克服多径效应,而且运算量小.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

基于高阶累积量的TOA估计方法

提出了基于高阶累积量的多径信号到达时间TOA的估计方法。首先接收信号经过匹配滤波器,再将输出结果进行频域变换,这样将信号传播的时间延时的估计问题转换为谐波频率的估计问题。在反卷积之后的噪声是高斯过程的情况下,利用四阶累积量方法,可有效地抑制噪声估计各多径信号的TOA。文章最后的仿真结果说明了本文提出方法的有效性。     

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。     

基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法

针对传统宽带阵列信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法中由入射角预估带来的DOA估计偏差及其在多径效应等环境下的应用问题,提出基于特征向量空间聚焦的宽带阵列DOA估计方法.首先,考虑多径干扰等对DOA估计算法的影响,对接收信号自相关矩阵进行平滑处理.然后,以平滑自相关矩阵特征向量空间过...     

基于改进Rake模型的多径BOC信号精确捕获方法

针对多径二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)信号自相关函数的多峰性导致的捕获模糊性问题,提出了一种基于改进Rake模型的精确捕获方法。该方法依据Rake接收机可以有效利用多径分量的优点,首先将接收的多径BOC信号分离后经过带有载波相位估计功能的Rake模型,得到了采用最大比合并方法后的近似单径信号,然后采用带有频偏校正的相关重构方法对BOC信号进行捕获,并详细阐述了相关重构原理。理论和计算机仿真分析表明,在同一条件下,该方法较其他方法具有精度高、易实现的优点,且BOC信号阶数越高效果越好。     

ISAR成像中多径效应的消除

对于逆合成孔径雷达(ISAR)而言,多径效应会在ISAR的二维目标重建像上引入两个伪像,这将会影响雷达的目标识别与分类.为了消除ISAR像重建中的多径效应对于ISAR成像的影响,应用二维图像熵作为代价函数并通过模拟退火算法来搜寻对应于最优参数的最小图像熵,从而可以实现对目标参数的估计,进而消除多径效应的影响.仿真结果显示,这种方法可以有效地消除ISAR像的伪像,并为下一步的目标识别和分类奠定了基础.     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

基于循环谱包络的多径直扩信号参数估计

分析了多径直扩信号的循环平稳特性,推导了其循环相关函数和循环谱表达式.提出了一种基于循环谱包络的多径直扩信号的码元速率和载频估计算法,给出了实现步骤.算法不需要伪码等先验信息,可实现对信号参数的盲估计,且参数估计是在非零循环频率上进行一维搜索,避免了平稳噪声或干扰的影响,适用于低信噪比情况.计算机仿真实验验证了该算法的有效性.     

一种时变移动信道中的相干多径来波方向估计算法

基于菲涅尔区平板聚焦多波束天线模型 ,提出一种联合子空间平滑和子阵波束空间处理的来波方向估计算法。该算法可以解决时变移动信道环境中相干多径信号的来波方向估计问题 ,并克服了空间平滑方法的来波数目限制 ,同时具有较低的处理复杂度。对该算法进行计算机仿真 ,结果表明 ,在低信噪比门限和小样本数条件下 ,该算法还具有较好的估计精度和分辨力。     

OFDM系统中一种基于训练引导的判决反馈均衡技术

针对OFDM系统,提出了一种基于训练引导的判决反馈均衡算法.算法中的信道估计以基于长训练序列的初始估计为基础,结合判决过程中所反映出的信道变化情况而综合得到.并将当前信道的预测值反馈回去,用以对接收的下一个数据符号进行均衡.通过仿真,测试了算法的误符号性能,并与常规的单一训练序列算法和基于导频的线性插值算法进行了比较.仿真结果表明,该算法可以很好的抵抗多径时延扩展和多普勒频移对接收信号的影响,均衡后的误符号性能较单一训练序列算法有3～4dB的性能改善,并能在最大多普勒频移高达275Hz范围内的高速移动环境下对信道衰落实施有效的估计和均衡.     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

自适应实时型复值混合信号盲分离算法研究

利用非圆信号的协方差和伪协方差都为非零对角线矩阵的特点,构造代价函数,通过复值梯度推导得到一种针对复值混合信号的自适应实时算法.该算法能分离任何包含非圆信号源的复值混合信号;与强不相关变换算法相比,该算法结构简单,具有实时性,分离误差小,同时不需要特征值和奇异值分解,即使信源谱系数相同也能成功分离出复值混合信号.实验仿真证明了算法的有效性.