LFM信号参数估计的牛顿迭代方法初始值研究

 本文研究了LFM信号参数估计的牛顿迭代方法的初始值问题,用计算量较小的DPT算法得到LFM信号中心频率和调频系数的估计值,以此作为牛顿迭代的初始值.性能分析表明,在DPT算法信噪比门限以上时,用本算法得到的中心频率和调频系数的估计值在牛顿迭代所需收敛域范围之内,保证牛顿迭代的收敛性.仿真结果表明,在信噪比门限以上时,用本文提出的方法所得参数估计的均方根误差达到克拉美-罗限.本算法计算量小,有利于LFM信号参数估计的准实时处理.     

LFM相参脉冲串多普勒频率变化率估计

在传统的只测向单站无源定位算法的基础上,增加波达角变化率和径向加速度两个观测量,可以大大改善定位与跟踪的性能,所以高精度径向加速度估计(即多普勒频率变化率估计)具有重要意义。由于在无源定位里没有接收脉冲信号的任何先验知识,接收到的LFM相参脉冲串信号的相参性容易被破坏。文中借鉴雷达里的匹配滤波方法,提出一种“准匹配滤波”方法,首先估计每个脉冲的到达时间、脉冲宽度、起始频率和调频系数,接着构造本地参考信号用于对接收信号进行“准匹配滤波”,最后对其输出进行多普勒频率变化率估计。该方法可以避免处理过程中的非相参问题,运算简单,估计精度高,具有应用价值。     

基于杂波频谱统计的平台与目标速度估计方法北大核心

针对雷达运动平台速度未知的情况下,二维目标检测算法会出现虚警现象导致雷达无法正常工作的问题,提出了一种基于杂波频谱统计的非平稳平台雷达与目标速度估计的方法,即线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)毫米波雷达在非平稳运动平台下,通过恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)来提高目标检测性能的同时,对杂波频谱数据的特点进行分析、统计得到雷达运动平台和目标的速度,实验结果通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来验证准确性,实验结果表明,上述算法在四种杂波背景复杂的场景下,对雷达运动平台速度估计的均方根误差平均为0.056m/s,对目标速度估计的均方根误差平均为0.073m/s,实验结果的准确性较高。     

复杂体制脉冲重复间隔调制方式识别

给出了一种新的雷达脉冲信号脉冲重复间隔PRI(Pulse repetition interval)调制方式识别算法.在分析PRI序列的时域及频域特性的基础上,定义了零交叉密度、谐波幅度比,PRI序列差分极性3个分类特征.特征提取方法简单且可在小样本条件下实现.此外,对于周期性调制PRI,可估计PRI调制周期.计算机仿真结果表明,本算法在有测量噪声、脉冲丢失、虚假脉冲条件下具有稳健的识别性能.     

正弦波信号频率估计快速高精度递推算法的研究

该文提出了一种正弦波频率估计的频偏校正算法,结合M-Rife算法精度高和频偏校正算法运算量小的特点,研究了一种快速高精度正弦波信号频率估计的递推算法。先对一个较短的截短信号序列用M-Rife算法进行频率初始估计,以此作初始值用频偏校正算法对一个更长的截短信号序列进行估计得到更精确的估计频率,并依此类推,在最后一步递推时,用M-Rife算法得到最终的估计频率。在信号序列较长时,该算法的运算量小于做一次FFT。仿真结果表明,该算法性能稳定,估计方差接近克拉美-罗限(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),与M-Rife算法相仿。该算法便于实时地实现高精度频率估计。     

多相码雷达信号识别与参数估计

该文研究了多相码雷达信号的识别与参数估计。首先估计接收信号的码元宽度,利用多相码信号的时宽和码元宽度已知的条件下可以确定相位调制规律的特点,构造本地参考信号;把该参考信号与接收信号共轭相乘,当本地参考信号与接收信号的调制方式一致时共轭相乘的结果是正弦波,利用这个性质进行调制方式识别;估计该正弦波的频率作为载频估计;最后分析了存在同步误差时的频谱结构。仿真结果显示本算法可以在低信噪比条件下对多相码信号进行识别,并得到载频和码元宽度的精确估计值。     

正弦波频率估计的牛顿迭代方法初始值研究

本文分析了Rife算法的性能,指出当信号频率位于量化频率点附近时它的精度降低,以它为初始值进行牛顿迭代会导致不收敛.针对此问题,本文提出了一种修正Rife(MRife)算法,通过对信号进行频移,使新信号的频率位于两个相邻量化频率点的中心区域,然后再利用Rife算法进行频率估计.仿真结果表明修正Rife算法性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,以它为初始值进行一次迭代得到的频率估计值的方差在整个频段都接近克拉美-罗限,具有稳定的性能.