相干源盲分离及方位估计的算法研究

针对水声信号处理中常见的多途、相干信号的多目标分辨和方位估计问题,依据遗传算法突出的求解线性及非线性方程(组)数值解的优势,研究了相干信号的盲分离和方位估计方法.用"L"型阵列接收多个相干目标信号,在建立阵列流形和盲分离数学模型的基础上,利用复数遗传算法求解非线性方程组进行各相干目标源的分离,并利用阵型优势解决线列阵在方位估计上的左右舷模糊问题,对各相干目标源进行方位估计.MATLAB仿真试验表明:该分离算法能够快速收敛于全局最优解,成功实现相干信源的盲分离,最终实现多个相干目标的分辨及其方位估计.     

水声通信变步长自适应多普勒补偿

针对水声通信中信号收发双方相对运动引起的多普勒效应,对于QPSK调制信号在自适应多普勒补偿的基础上提出一种变步长自适应多普勒补偿算法。该算法根据接收信号的均衡误差和相位估计,调节多普勒跟踪步长,估计出多普勒效应,通过线性插值法对接收信号进行多普勒补偿。通过计算机仿真,将其与恒定多普勒跟踪步长的自适应多普勒补偿方法进行了性能对比,结果显示该方法能够较好估计出多普勒效应,提高了接收性能。     

利用波束散射模型分析BBADCP的性能

为了对宽带声学多普勒流速剖面仪(BBADCP)所接收的海洋体积混响信号进行分析,提出了模拟水体环境散射的波束散射模型,并对BBADCP所接收的宽带回波信号进行了仿真.通过对仿真信号的分析,说明了波束散射模型的正确性.基于波束散射模型以及仿真回波信号,采用脉冲对算法进行了BBADCP的流速估计并分析了估计性能.性能分析说明了层厚、流速以及信噪比等因素对BBADCP流速估计的影响情况.这为进一步研究和分析声学多普勒测流提供了理论工具和仿真手段.     

主瓣伴随干扰下数字子阵雷达和差波束测角方法

针对数字子阵体制雷达在强主瓣干扰存在情况下弱目标的到达方向DOA估计问题，提出了一种和差波束测角方法。首先，建立了多子阵和差波束结构下的主瓣干扰与目标回波的接收模型。然后，根据目标回波与干扰信号在时域上的不相关特性，对每个子阵列采用盲源分离算法分离目标回波与干扰信号，进而联合各子阵分离的目标回波/干扰信号，采用单脉冲测角技术实现目标/干扰DOA估计。最后，通过数值仿真实验验证了分析算法的有效性及性能。     

基于空间差分重构的MIMO雷达低空目标DOA估计方法

用雷达系统探测低空和超低空目标时,角度估计性能会因多径效应的影响而下降。针对这一问题,通过建立低空多径环境下MIMO雷达阵列接收信号模型,提出了一种基于空间差分重构的DOA估计方法;首先利用空间分集特性,对多径回波能量进行回波信号优选;通过空间差分迭代计算进一步降低噪声对估计精度的影响,较好地实现了对低空目标的DOA估计。仿真验证的结果表明该方法在抑制噪声干扰、提高估计精度方面,具有较大的优势。     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

信噪比加权空间分集雷达目标检测算法

对于空间分集雷达,各雷达站与目标的距离不同会引起信噪比的不同,从而降低传统的非相干积累检测器的检测性能.基于尼曼-皮尔逊准则,提出一种对各站接收信号进行基于信噪比加权的信号融合检测器.在已知各站回波信噪比的条件下,它可以达到检测性能的上界.数值试验表明,该检测器的检测性能较传统的非相干积累检测器有明显改善,特别在信噪比较低时.     

多通道阵列相干源波达方向超分辨估计

采用发射阵列分布式布阵、接收阵列密布阵的多通道阵列,提出了一种虚拟子阵积累算法,在获得空间分集增益的同时可以超分辨估计相干源的波达方向.先通过正交信号分选的方法在接收端得到虚拟子阵,然后叠加积累各虚拟子阵接收数据的协方差.该算法利用空间分集克服了目标闪烁,同时具备解相干的能力,且避免阵列物理孔径的损失.理论分析和仿真结果表明,该算法可以有效处理多通道阵列相干源波达方向估计.     

LFMCW雷达强散射干扰特性及微弱目标探测方法

利用线性调频连续波(LFMCW)雷达进行目标探测时,强散射干扰源的频谱副瓣和其寄生噪声会导致回波信号杂噪基底升高,严重影响微弱目标的检测性能.为此,基于LFMCW雷达体制,建立了强散射干扰源下的回波信号模型,对干扰特性进行了理论研究与实测数据分析,提出了一种基于多帧相参积累与超低副瓣窗联合的处理方法,对强散射源产生的条带干扰进行抑制.实验结果表明,该方法可显著提高信杂噪比,大幅提升微弱目标的检测能力.     

基于自适应第二代小波的超声回波信号特征识别

文章针对强噪声背景下液压系统压力超声检测回波信号特征识别问题,构造了一种识别该类信号时域特征的自适应第二代小波方法。该方法以第二代小波为基础,以超声回波信号的峭度大小为目标函数,选择每层自适应匹配超声回波信号特征的第二代小波预测器和更新器,利用选择的预测器和更新器对信号进行预测和更新运算;根据每层自适应第二代小波分解的超声回波信号噪声水平,选取自适应匹配超声回波信号噪声特点的降噪阈值,对信号进行降噪和恢复,提取信号时域特征。该方法成功地准确识别出超声回波信号回波至点的时刻和时间间隔特征信息。结果表明,第二代小波自适应阈值方法对强噪声背景下超声回波信号特征的识别效果优于经典小波方法。