大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测

提出了基于平行因子分析的大时延扩展CDMA信道下空时多用户检测算法.文中建立了大时延扩展CD-MA信道下接收信号新模型,它将接收信号看成是2个三线性模型之和,并提出了广义三线性交替最小二乘的算法(TALS-G)进行空时多用户检测.仿真结果说明:TALS-G算法具有较好误码率性能,且该方法在阵列扰动情况下仍有较好的性能.它无需信道衰落系数和DOA信息,是盲信号检测方法,具有鲁棒性.     

多径信道中多用户检测和DOA估计联合处理方法

提出了一种基于三线性模型的多径信道中多用户检测和波达方向(Directionofarrival,DOA)估计联合处理方法。对阵列接收到的信号分析表明,阵列接收信号具有三线性模型特征。在分析单径信道中的三线性模型的基础上,研究了多径信道中阵列接收信号三线性模型,提出了一种改进的三线性交替最小二乘(Improvedtrilinearalternatingleastsquare,ITALS)算法,它可对多用户检测和DOA估计进行联合处理。该算法利用方向矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘法对方向矩阵进行重构和DOA估计。仿真结果说明,该方法具有较好的误码率性能、较快的收敛性能和精确的DOA估计性能。当DOA靠近90°时,DOA估计性能下降。     

电子侦察信号实时检测算法及性能分析

低信噪比信号检测，一直都是电子侦察领域关注的课题。本文提出了一种信号自相关检测算法，该算法利用随机噪声的不相关统计特性及信号的相关性，采用自相关算法使信号与噪声在时域中就能很好地区分开来，通过智利智能判断来确定信号的起始时刻。该算法具有实时性好、检测率高的特点，性能优于传统的累加算法。本文还研究了统计量的概率分布，以此来确定检测门限、虚警概率之间的关系。为了进一步提高该算法的检测性能，采用了双门限判决处理方法。理论分析和计算机模拟结果表明这种算法切实可行。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法

约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。     

基于LMD-PARAFAC的欠定盲源分离

平行因子(Parallel Factor,PARAFAC)作为一种张量数据处理算法,在宽松约束条件下其模型分解具有唯一性。本文将局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和PARAFAC相结合,提出一种新的欠定盲源分离算法。利用局域均值分解得到观测信号的生产函数(Production functions,PF)分量,再与原观测信号组合得到新的观测信号,从而将欠定混合转换为额定或超定混合源分离问题。对新观测信号进行白化预处理并构造为PARAFAC模型,并利用三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Square,TALS)算法实现PARAFAC模型分解,从而得到源信号的估计。通过仿真结果表明LMDPARAFAC算法能够从非平稳欠定混合信号中准确估计源信号。将所提算法应用到多机振动源实验中,实验结果进一步验证了该算法的有效性。     

非线性调频信号参数估计算法

分析了非线性调频（NLFM）信号参数估计问题，提出了利用二次相位差分使相位降阶，使NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计，而NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索，既减少了计算复杂度，又有利于工程实现；另外从正弦波频率估计问题出发推导出对信号参数α3估计的最佳相关延迟量为2T/7,向时还考虑了延迟相关对信号信噪比的影响，发现一次延迟相关信号信噪比至少下降3dB，两次延迟相关至少下降7dB，而且信噪比越小，下降越多，因此该算法适用于高信噪比条件，仿真结果表明，该算法在较高的信噪比条件（RSN＞2dB)下具有较好的性能。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

广义镜象变换及其在信号特征分析中的应用

本文首先介绍了镜象变换及其性质,并将其推广到复数空间中去,引出了广义镜象变换。广义镜象变换保留着镜象变换的主要特性。然后利用广义镜象变换提出了一种信号特征分析的新算法,即广义镜象变换-QR算法。它包括两大步骤:(1)利用广义镜象变换将Hermite阵化为实对称三对角阵。(2)利用带位移的QR方法求实对称三对角阵的特征值。文中给出了上述算法的详细流程。该算法具有收敛速度快和数值稳定的优点。我们将上述方法用于噪声中信号个数的估计问题,给出了Monte-Carlo模拟结果,验证了所述算法的有效性。在模拟实验中,假定天线阵为均匀线性阵,信号源为两个独立的等功率源,目标模型为Swerling Ⅱ,噪声为空间白色的和高斯的。干扰协方差阵由参考噪声样本估计得到。     

多层缝隙耦合贴片型频率选择表面研究

设计了一种基于缝隙耦合的贴片型频率选择表面（Frequency selective surfaces, FSS），该FSS拥有窄带特性。分析了缝隙结构对FSS的频率响应的影响，提出 了一种具有极化稳定性和角度稳定性的双极化FSS单元。采用全波电磁仿真软件对其进行分 析，同时采用谱域法和周期性矩量法对该FSS进行了理论分析并得到解析解。通过将缝隙改 为十字缝隙实现双极化设计，仿真结果显示该结构具有极化稳定性和角度稳定性，并与理论 分析吻合，表明设计的正确性。     

基于经验模态分解的有限阵元宽带自适应阵列DBF方法

针对有限阵元条件下宽带自适应阵列自由度不够和抗干扰性能下降的问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的宽带自适应阵列数字波束形成(Digital beamforming,DBF)方法。该方法首先对阵元接收的快拍数据进行EMD处理,然后对各个模态函数矩阵应用线性约束最小方差(Linearlyconstrained minimum variance,LCMV)波束形成算法求解自适应权矢量,最后对信号进行重构。与传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)子带自适应阵列方法相比,该方法具有以下优势:适用于阵元数目受限的宽带自适应阵列,无需事先指定模态函数划分的频段,可以提高阵列处理的自由度。仿真验证了所提方法的有效性。     

ESPRIT算法在单快拍阵列信号中的应用

ESPRIT算法利用旋转不变技术估计信号参数,是近年来提出的阵列信号处理理论的一个新领域,它具有高分辨率、高精度、不需空间搜索等优点。单快拍总被当作相干信号处理,本文采用了Teoplitz结构协方差矩阵估计,起了空间平滑作用,所以可以估计相于信号源的波达方向(DOA),与标准空间平滑协方差矩阵估计相比较,Teoplitz协方差阵估计在总体上提高了信噪比,并且不牺牲阵列孔径。 计算机模拟结果表明,基于Teoplitz结构协方差矩阵的TLS-ESPRIT算法在20dB信噪比下,可以分辨出相隔0.2瑞利波束宽度的空间信号。     

Widrow二元自适应阵列天线的讨论

本文通过对Widrow二元自适应阵列天线的讨论,导出了二元自适应阵列天线方向性函数的表示式。 本文讨论了有噪声时,二元自适应阵列天线性能的变化,指出:在有噪声条件下方向图上将出现“零点偏移”,文中给出了计算偏移量的解析表示式。此外在干扰源方向,天线方向图上出现以“零点深度”度量的剩余值。 本文通过计算,证明了:具有最小均方误差输出的Widrow二元自适应阵必有最大信噪比输出。     

互耦补偿的神经网络算法用于均匀圆阵波达方向估计

径向基函数神经网络方法在阵列信号处理中得到广泛应用。但是，阵列天线单元间耦合对基函数中心的影响会降低波达方向估计的精度，因此有必要对神经网络的输入数据进行互耦补偿，以生成正确的基函数中心。本文首先利用矩量法计算天线阵的广义阻抗矩阵，再使用直接数据域算法对神经网络的训练数据进行互耦补偿，神经网络训练完成后，神经网络用于实现波达方向估计。仿真结果表明，神经网络算法和直接数据域算法结合具有补偿效果好，计算量小的特点。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于统计局部方法的模型适配检测与分离

提出一种新的过程模型失配检测方法,通过模型预测误差与外部激励信号的相关性分析获取初始残差函数,并利用统计局部方法分析残差函数。该方法可以分离扰动和过程模型的失配。相对于直接相关性分析方法,该方法能够通过单一的统计量指示过程模型是否失配,具有简单直观的特点,而且可以通过滑动窗口的办法,便于在线检测,同时,该方法能够提高检测灵敏度。仿真研究证实了该方法的有效性。     

仿生物态模拟型硬件理论与关键技术研究

阐述了模拟型仿生硬件的概念、基本思想与技术瓶颈，分析了基于FPTA(Field programmable transistor array)的模拟型仿生硬件的结构与电子细胞电路工作原理。给出了模拟型仿生硬件的电路编码方案、个体电路测试评估方法和进化实现过程。提出了基于单染色体自适应变异进化机制的模拟型仿生硬件进化算法。以信号放大器、半波整流器、异或门数字电路作为典型应用实例，来验证模拟型仿生硬件的进化特性，并讨论了进化算法的参数选取、染色体适应度评估问题。仿真结果表明：所提出硬件进化算法的进化速度快、成功率高，所设计的FPTA细胞阵列可以实现模拟信号放大、信号处理和数字电路逻辑功能。