混沌信号非相干的一种检测技术

混沌信号对初始条件的敏感,使得目前混沌信号在通信系统的收发端难以建立同步,实际应用中基于同步的混沌信号相干检测技术还不很成熟。通过采用一种基于概率统计的方法,应用最大似然法和贝叶斯公式,在CSK(ChaosShiftKeying)系统的接收端重构发射端混沌映射,实现混沌信号的非相干检测。在一定的信噪比条件下,理论推导和计算机仿真结果是一致的。     

混沌信号非相干的一种检测技术

混沌信号对初始条件的敏感，使得目前混沌信号在通信系统的收发端难以建立同步，实际应用中基于同步的混沌信号相干检测技术还不很成熟。通过采用一种基于概率统计的方法，应用最大似然法和贝叶斯公式，在CSK(Chaos Shift Keying)系统的接收端重构发射端混沌映射，实现混沌信号的非相干检测。在一定的信噪比条件下，理论推导和计算机仿真结果是一致的。     

微弱相干信号的双锁定检测

单锁定放大器能有效地抑制宽带噪声,改善信噪比,但对抑制与信号频率相同的干扰信号,却显得不是十分有效。为此,本文试图探究在宽带噪声和干扰同时存在的情况下,采用双锁定放大器来提取深埋于干扰和宽带噪声中的微弱信号的方法。     

GPS信号差分相干累积捕获技术

针对传统GPS捕获算法不能实现微弱GPS信号捕获的问题,在实现长相干积分时间的前提下,采用差分相干累积法,在传统非相干处理的流程中引入了差分处理技术,使该算法融合了相干积分法和非相干积分法各自的优点,不仅解决了相干积分法对导航数据位翻转敏感的问题,而且减少了非相干积分法的平方损耗影响.此外,还对相干积分法和非相干积分法的弱信号捕获性能分别进行了比较分析.实验结果表明:在20 ms积分时间的条件下,差分相干累积法的灵敏度仅比灵敏度最高的相干积分法少1dB,而运算量仅为该算法的0.25%,最适于微弱GPS信号捕获.     

多频组合波电法的信号相干检测同步方案

针对电法勘探中同步的重要性的现有同步方法存在的问题、不完全同步的实质、同步信号与待测信号不完全同步相干检测对多频组合波电法相干检测的傅里叶变换结果的影响,研究了共时钟完全同步相干检测方案及其原理、具体实现过程．实验结果表明：利用共时钟完全同步方案可以使待测信号与采样控制信号完全同步,达到准确采集数据的目的,得到待测信号的精确傅里叶变换结果;本同步方案不仅可在多频组合波电法仪器中获得成功应用,还可以     

二维相干技术在微弱信号检测中的应用

相干技术是一种利用数学方法突出相邻道之间信号的相似性，进而达到检测微弱信号、反映异常特征的一项新技术．本文在对相干计算的数学模型实现方法进行探讨的基础上，开发了一套相干技术的应用软件．并对理论模型和实际模型进行处理，取得了显著的应用效果．通过理论模型及实际模型的试验说明该方法是一种行之有效的微弱信号检测方法．     

基于相干平均的正弦信号频率估计

文章提出了一种适用于高斯白噪声背景下的正弦信号频率估计新算法.在给定的频率分辨率△f下,以(m-1)f/△f+1,m=1,2…M为起点进行分段,分段长度根据谱估计要求设定.当正弦信号频率fc/△f为整数时,各分段中期望信号全相关,应用相干平均法可获得M倍信噪比增益,FFT分析后其谱极大值对应的频点即为正弦信号频率.当fc/△f不为整数时,由于分段平均引入了相位误差,无法正确进行频率估计.因此可由大到小设定若干频率分辨率△f,在每个△f下按上述方法进行频率估计,当相邻△f下的估计结果一致,或者某个△f下估计的谱极大值远大于次极大时,即可认为频率估计完成.仿真结果表明,基于相干平均的正弦信号频率估计性能优于直接对同样长数据作FFT分析,且计算量小,硬件上更容易实现.     

不用同步信号的相干平均弱信号检测法

提出了将周期性信号从噪声中提取的数据处理方法，该方法用分段自相关算法快速计算周期性弱信号的自相关函数的估值，用其自相关函数求出周期性弱信号的周期。采用相干平均的方法提高信号的信噪比，提取真实信号，其方法不需额外的硬件设备和同步信号，适用于不能提供同步信号的应用，并利用此方法编制了实用程序，实际运行表明，该方法能提高信号细节的分辨能力。     

采用相干积累矢量平滑实现小样本信号解相干

提出了一种基于相干积累矢量空间平滑的解相干算法,该算法基于相干积累的原理来构建矢量,其对阵列输出进行相干积累后得到特征矢量,由此特征矢量进行前后向空间平滑,构建矩阵,实现解相干.最后由该矩阵奇异值分解得到信号或噪声子空间,与现有解相干算法相比,运算量大大下降.仿真结果表明,该算法具有很好的抗噪性,其在信噪比高于-14 dB时保持了与基于特征分解的矢量奇异值法相似的性能.     

窄带弱信号的线谱检测——相干累加频域批处理自适应线谱增强方法

为了提高声纳远程弱信号或强干扰背景下的线谱检测能力，提出了一种利用相干累加频域批处理（coherent addition and frequency domain batch，CAFB）自适应线谱增强技术实现窄带弱信号线谱检测的新方法.该方法将接收信号进行相干累加预处理，使输出信噪比获得提高.提取线谱采用时域自适应线谱增强方法(adaptive line enhancement，ALE)，无需独立的参考信号，自适应地与相关的正弦或窄带信号进行匹配，可以从加性宽带噪声背景中将正弦或窄带信号分离出来.同时将频域批处理方法引入时域自适应线谱增强算法，有效地减小了算法的计算量．仿真和湖试、海试试验结果表明，该方法提高了低信噪比条件下的弱信号线谱检测能力，在获得较高的检测处理增益的同时解决了实时处理的运算量问题，使工程应用得以实现．     

基于幅度估计的光相干检测增强方法

研究增强光相干接收中的幅度估计方法.利用传统平衡接收方法中被抵消的功率信息进行幅度估计,提高QAM信号检测准确性.仿真结果表明,该方法与传统平衡接收方法相比,在接收16QAM和64QAM的调制信号时,两者均可增加1 dB左右的信噪比容限.     

一种基于逆向迭代的非相干检测的混沌数字通信方案

利用Logistic映射在混沌区域内的前向时间迭代内扩张,在逆向时间迭代内收缩这一特点,结合最小误差原则,提出了一种基于逆向迭代的非相干检测的混沌数字通信方案并进行了仿真。对基于3种不同形式的Logistic映射系统的仿真表明,即使在较低信噪比的情况下,系统的误码性能仍较好。此外,在参数误配不大的情况下,该方法依然有效。     

基于奇异值分解处理相干信号的新方法

相干信号的波达方向(DOA)估计一直是空间谱估计研究的一个重点问题,文章通过对奇异值分解解决信号相关问题的研究,提出了一种基于奇异值分解处理相干信号的新算法(MSVD),即利用信号相关阵的最大特征值所对应的特征矢量按一定规则排列出新的矩阵,再对此矩阵进行修正,最后利用奇异值分解得到信号的有关信息.该算法能在低信噪比条件下有效地估计相干的信源,其估计精度要远远高于常用解相干算法.最后用大量的计算机仿真实验来说明新方法的性能:即在低信噪比情况下(0 dB),MSVD的分辨能力远远高于MSS算法和SVD算法;在信号间隔较小时,MSS和SVD方法已无法分辨出信号源,而MSVD方法仍能分辨.     

一种推广的自适应相干累积算法—基本原理与应用

本文提出一种推广的自适应相干累积（GACI）算法，它是通过在自适应相干累积（ACI）算法权系数迭代公式中引入更多的动量因子，即利用权系数更多的历史信息，使被检测的单频或调频脉冲信号，在脉冲持续期间，实现自适应相干累积，从而完成弱输入信噪比（如-8dB）条件下的信号检测，而无需或很少需要知道信号的先验信息，文中叙述了算法的基本原理及部分典型的实时实验结果，指出GACI算法具有比ACI算法更好的提取弱信号的能力，预计将有广泛的实际应用前景。     

处理相干信号的高分辨力算法

将硬约束自适应波束形成技术，用于高分辨方位估计，主要是在“空间平滑”方法的基础上，用克莱姆－施密特修正递归误差反馈算法来代替ＬＭＳ算法，对相干信号进行高分辨力处理。     

基于均匀圆阵的相干信号波束形成方法

提出一种新的相干波束形成方法,利用内插变换对相干背景下的真实阵列进行虚拟平移,得到多个虚拟平移后的信号协方差矩阵;对其进行平均后,所得到的相干信号协方差矩阵具有满秩性。利用一般的波束形成法求出最优权向量。该方法解决了五阵元均匀圆阵下二维相干信号的波束形成问题。计算机仿真表明该方法在小快怕数及低信噪比时能很好地抑制相干干扰,对期望信号和相干信号方向估计误差具有较强的稳健性。     

基于信号相位匹配的相干源高分辨方位估计算法

介绍了信号相位匹配的基本原理，给出了利用该原理进行高分辨方位估计的算法，以及不同情况下算法仿真的结果。仿真结果表明这种方位估计算法具有指向性尖锐、无旁瓣的特点，特别在小角度相干源分辨方面具有独特的性能。     

局部传感器发射功率约束条件下部分相干检测融合方法

针对局部传感器发射功率约束部分相干检测融合问题,利用偏移系数极大化理论优化系统检测性能,建立了基于多址接入信道传输的多传感器分布式部分相干检测融合模型,该模型将融合中心处相位同步误差建模为服从吉洪诺夫概率分布的随机变量.将局部发射功率约束部分相干检测融合问题转化为一个非线性非凸优化问题,利用非线性优化理论,得到了问题的一维搜索闭合解.蒙特卡洛仿真结果表明:当环路信噪比大于等于10时,文中方法能在低信噪比和低虚警概率情况下显著提高融合系统对目标的检测概率,其检测性能优于传统的基于并行网络拓扑结构的最优似然比方法.