多径信号到达角和时延高分辨联合估计算法

本文提出了一种新的高分辨高精度的多径信号到达角和时延联合估计算法.该方法通过对多径信号与参考信号进行相关处理,再根据PRO-ESPRIT算法的思想,实现了DOA(Direction-Of-Arrival)估计;并对相关延迟向量进行变换,从互功率谱相位中提取时延信息,完成了高分辨的TOA(Time-Of-Arrival)估计.最后,本文推导了频域模型下到达角和时延联合估计的Cramer-Rao下界.并将通过仿真对本算法的性能进行了评估.     

动目标多径回波的时延、到达角和多普勒频率联合估计

动目标回波的时延、到达角与多普勒频率等参数,都是定位与跟踪目标所需的重要参数。本文针对动目标多径回波的参数估计问题,利用照射信号的周期重复性建立了具有旋转不变结构的阵列接收信号模型,并将PRO-ESPRIT算法应用于该信号模型,从而利用模型中的旋转不变因子及其对应的特征向量估计得到各多普勒频率、时延和到达角参数。这一方法对阵列形式没有特殊要求;与已有的联合估计方法相比,多参数联合估计时无需高维搜索或迭代,估得的对应相同回波的信号参数自动配对;在照射信号未知及存在相同多普勒频率参数的条件下,仍具适用性。计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

信号的二维到达角和极化估计

本文论述了一种基于子空间方法的多信号二维到达角和极化参量的估计算法。该方法采用了交叉偶极子阵元组成的Ｌ型阵列，利用子阵输出信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质，借助于矩阵方法求解出信号的二维到达角和极化参量的估计值，并自动进行参数的配对，仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种色噪声背景下信号到达角与载频联合估计的简单算法

研究在色噪声背景下实现以较小的运算量完成多个信源到达角(DOA)及载频的估计。文中结合ESPRIT(Estimating signal parametcrs via rotational invariance techniques)法和信号、噪声的特点，提出了一种仅需一次维数较低的特征值分解(EVD)便可实现两参数估计的新算法。数值模拟结果验证了算法的有效性。     

信号的二维到达角和极化估计

本文论述了一种基于子空间方法的多信号二维到达角和极化参量的估计算法。该方法采用了交叉偶极子阵元组成的L型阵列,利用子阵输出信号数据矩阵中包含的信号空间的旋转不变性质,借助于矩阵束方法求解出信号的二维到达角和极化参量的估汁值,并自动进行参数的配对。仿真结果证实了该算法的有效性。     

一种基于多目标的角度时延联合跟踪算法

提出了一种多目标角度时延联合跟踪算法.该算法首先利用高分辨处理估计出目标的个数及其初始角度和初始时延,接着通过相邻时刻估计得到的信道频域冲激响应的差,再得到各个目标相邻时刻的角度差和时延差,从而估计出不同时刻各个目标的角度和时延.相邻时刻估计得到的目标的角度和时延是自动关联的,避免了运算量较大的数据关联过程,而且在跟踪过程中并不需要进行子空间分解.仿真结果表明,该算法具有较高的跟踪性能.     

多信号极化与到达角估计算法

论述了一种基于子空间方法的多信号极化与到达角估计问题的算法，该方法采用了有子天线均匀线阵，利用子阵列输出信号数据矩阵中包含的信号空间的不变结构用矩阵束方法解出信号极化与到达角的估计值并自动进行参数的配对，避免了参数的多维搜索配对过程。数值仿真的结果证实了该方法的有效性。     

一种新的宽带Chirp信号到达角估计

提出了基于空问聚焦的宽带信号到达角(DOA)估计算法。该算法利用对称阵子和双线性变换可将多个宽带信号聚焦至各自的瞬时频率,再通过傅立叶变换,在信号各自的瞬时频率上构造相关矩阵,由此构造MUSIC空间谱可获得信号的DOA。分析了阵元通道幅相不一致对算法的影响,并给出了基于相关矩阵Toeplitz性的校正算法。计算机仿真结果表明算法的正确性。     

基于时频分析的雷达信号到达角估计

现有的空间时频分布(STFD)的信号表示只适用于窄带、连续信号的分析，而雷达侦察系统要求对脉冲、线性调频等信号同时进行到达角(DOA)、频率和信号时域参数的估计。本文给出了现有空间时频分布对雷达信号DOA估计的条件，并提出了基于修正STFD矩阵的DOA估计算法。通过对各阵元输出作时频分析，估计信号的频率参数，然后据此构造方向向量和修正STFD矩阵，即可构造MUSIC空间谱。该算法不受基于现有STFD算法的条件限制。     

一种盲的多个分布源到达方向估计算法

根据分布源协方差阵结构,提出了一种利用均匀圆阵和协方差匹配估计技术的多个分布源到达方向估计算法.该算法不需要已知角度功率分布和要求相干损失阵具有特殊形式.仿真结果证实了算法的有效性.     

基于延迟锁相环的到达时间估计算法

超宽带脉冲信号具有高时间分辨能力,能达到厘米级的定位精度。目前,脉冲超宽带测距定位系统中普遍采用基于能量检测的非相关到达时间(TOA)估计算法的性能通常受限于阈值门限和估计偏差。该文在原先锁相环方案基础之上引入延时迟支路和衰减因子,提出了一种易于实现的基于延迟锁相环的TOA估计算法。通过在迟支路中设置不同的衰减因子,仿真结果表明,在IEEE802.15.4a4种信道模型CM1~CM4中,新算法均能有效提升测距定位精度,即缩短了首达路径与锁相环稳态锁定点之间的时差,其估计偏差最低可降至原有方案的1/10。     

一种信源个数与波达方向联合估计的新算法

针对多级维纳滤波器(MSWF)用于子空间估计时信号特征矢量泄漏到噪声子空间的问题,提出了一种新的信号子空间估计算法,该算法不需要训练信号和信源个数的先验知识.随后,给出了一种信源个数的后判断方法,最终完成信源个数及方向的同时估计.整个算法不需要协方差矩阵的计算和特征值的分解,具有较低的计算复杂度.在均匀线阵且信号互不相关情况下,改进后的算法用于波达方向估计时拥有与基于特征分解方法近似的性能.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种新的定时和频偏联合估计算法

提出了一种新的正交频分复用(OFDM)系统定时和频率同步联合算法.该算法仅需要一个训练符号就可以完成定时和频偏估计,额外开销量小,定时和频率同步的实现均在时域进行,简化了同步实现的复杂度.由于使用自相关处理,定时同步对频率偏差具有较强的鲁棒性.与以往的定时同步算法相比,该算法避免了定时平台和多峰值的出现,即使在非常低的信噪比下,其定时测度都是一个尖脉冲.仿真结果表明,该算法能快速地实现定时和频率同步.     

多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法

为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。     

MIMO系统中一种新颖的联合信道估计与检测算法

本文基于EM(Expectation-Maximum)算法,提出了一种简单而有效的联合信道估计与检测接收机结构。接收机中通过采用非穷尽列表形式的后验概率检测算法,避免了传统干扰抵消结构中各天线发送信号间的残余干扰对后验概率计算的影响。并进一步针对常用的非穷尽列表形式后验概率检测算法存在的列表冗余度大的问题,提出了自适应长度的列表球形译码算法(ASLSD,Adaptive Size List Sphere Decoding)。该算法通过更新检测半径和设置停止条件,使检测列表长度可随信噪比和迭代次数自适应变化。而且通过将列表操作与LSD(List Sphere Decoding)算法相结合,避免了符号序列在不同半径下的重复检测和排序操作。仿真表明,在复杂度方面,该算法需搜索的路径数远小于LSD算法。在算法性能方面,以3次迭代10~(-4)误码率为例,该算法与PIC算法相比可以获得近2dB的性能增益,因而具有更优的性能与复杂度的折衷。     

基于循环匹配追踪的稀疏重构时延估计算法

在单样本(SMV)、低信噪比条件下,稀疏重构方法可提升时延估计精度,但现有的重构算法在支撑集元素的选择中存在错选和漏选的情况,从而导致估计精度受限。针对上述问题,该文提出一种基于循环匹配追踪(LMP)的稀疏重构时延估计算法。该方法引入了“循环删除,匹配添加”的思想,有效提升了直达径的估计精度。算法首先建立信道冲激响应稀疏表示模型;然后在获得初始支撑集的前提下,先循环删除支撑集内的元素,再从支撑集补集中依据与当前残差内积值最大来匹配添加新元素,直至残差内积基本不变;最后利用时延值与稀疏支撑集的关系得到了时延的估计值。仿真结果表明,所提算法相比于传统稀疏重构时延估计算法具有更高的估计精度。同时基于USRP平台,利用实际信号对所提算法进行了有效性验证。

     

宽带信号源的波达方向估计新方法

针对信号源数多于天线阵元数的情况,提出了一种新的宽带信号波达方向(DOA)的估计方法.与传统方法一样,首先把宽带信号分解为互不重叠的窄带部分,通过将信号频率的不同等效为阵元间距的不同而得到多个阵列,合理组合这些阵列可以获得一个多阵元的虚拟阵列,对此虚拟阵列的输出运用传统的窄带信号子空间方法即可进行高分辨DOA估计.不需要对阵列输出进行"聚焦"变换及角度预估计,并且利用两个阵元即可对多个宽带信号进行空间谱估计.仿真结果证明了该方法在信号源数多于阵元数情况下的有效性.     

一种新的基于角度和时差的稳健定位跟踪算法

针对无源定位必须实现快速和稳定无偏定位跟踪的要求,提出了一种新的双站基于角度和时差的稳健定位跟踪算法。该算法将扩维伪线性测量方程的观测误差矩阵协方差阵引入约束条件,通过对未知状态变量含二次约束的伪线性方程进行约束最小二乘(CLS)极小化处理,最终只需要对一对矩阵束进行广义特征分解即可获得目标状态的渐进无偏估计值。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法及最小二乘(LS)算法相比,本文所提算法定位跟踪性能更稳定,精度更高,估计误差可以接近克拉美罗限（CRLB）。在测量误差较大或者两个观测站测量误差不一致时优势更明显,实用性强。      

MIMO-OFDM系统中一种新的联合迭代信道估计与符号检测算法

该文提出了一种MIMO-OFDM系统中基于MMSE准则的联合迭代信道估计和符号检测算法。联合迭代算法的性能取决于初始信道估计器的精度和迭代算法。首先提出了一种基于时频变换(TFT)的信道估计算法;其次提出了利用初始信道估计值与检测符号在MMSE准则下进行联合迭代信道估计和符号检测的算法。分析和仿真结果显示,在准静态和快时变信道条件下,新的联合迭代信道估计和符号检测算法有效地提高了系统性能。     

一种新的基于前导的定时和频偏联合估计方法

提出了一种基于前导的OFDM的定时和频偏的联合估计算法,该算法仅使用了一个具有共轭对称的特点的训练序列完成了定时恢复和频偏估计,通过仿真分析了提出方法的均值和标准方差,表明该方法是有效的.