基于极化时频分布的改进DOA估计算法

针对雷达回波信号波达方向估计精度差和时频分析方法运算量大的问题,以极化敏感阵列为模型,结合时频分析方法,充分利用回波信号的空域、时频域和极化域信息,对雷达回波信号进行更准确的估计,并简化其计算量。分析基于空间极化时频分布的多重信号分类(MUSIC)和旋转不变子空间(ESPRIT)算法,并结合两者的优缺点提出了一种改进算法。改进算法用极化时频ESPRIT算法对来波信号确定大致的方位角,以每个方位角为中心确定一个小角度范围,在此范围内用MUSIC算法进行谱峰搜索,得到较准确的波达方向(DOA)估计值,在确保DOA估计精度的基础上节省大部分运算时间。仿真试验验证了该改进算法的有效性。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

基于MDBZP的微弱扩频信号捕获方法研究

扩频接收机中微弱信号捕获是个难点。针对传统捕获算法对微弱扩频信号捕获概率低、分辨率不高的问题,引入常应用于捕获GPS信号的改进的双块零拓展MDBZP算法,并创新性地对其进行改进和参数优化,提出适用于扩频接收机的M~2DBZP(modified MDBZP)算法。根据M~2DBZP算法提供的数据分块组合和补零原则,仅需要较小的计算量就可以完成长时间相干积分和未知数据跳变处理。仿真结果表明,当数据码率为5 kb/s时,M~2DBZP算法能精确地捕获信噪比低至-40 dB的微弱扩频信号,且具有较高的分辨率,伪码相位精确到采样点。还验证了M~2DBZP算法针对不同码率的普遍适应性。与传统单频域并行捕获算法相比,在捕获分辨率相同的情况下,M~2DBZP算法的计算量减少了约86%。     

基于前后相关阵的CDMA信号DOA估计及DSP实现

本文针对CDMA系统,提出使用DSP器件TMS320C6701实现对CDMA信号的波达方向估计。该算法基于对解扩前后相关阵相减,去除了干扰相关阵,然后使用传统MUSIC或ESPRIT算法进行DOA估计,克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计波达方向相差很小的多径信号的参数。     

基于前后相关阵的CDMA信号DOA估计及DSP实现

本文针对CDMA系统,提出使用DSP器件TMS320C6701实现对CDMA信号的波达方向估计.该算法基于对解扩前后相关阵相减,去除了干扰相关阵,然后使用传统MUSIC或ESPRIT算法进行DOA估计,克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计波达方向相差很小的多径信号的参数.     

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法.     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想.在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法.提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率.设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量.文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率.     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型，对单帧图像处理效果不理想。在分析频谱混叠公式的基础上，研究了单帧图像分辨率改善的频域方法。提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法，由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力，因此能有效地改善图像的分辨率。设计了迭代求解算法，给出了迭代初值的稳健算法，并将二维计算问题转化为一维计算问题，实现了方法的快速计算，同时大大地减少了存储量。文中给出了一维信号和遥感图像两个算例，计算结果表明，方法可以有效地改善图像的分辨率。     

基于频域相关的宽带干涉仪测向新算法

提出一种基于频域相关的宽带干涉仪测向新算法,该算法利用DFT作为接收信道化的手段,在感兴趣频点上通过对不同接收通道的复频谱序列求互相关来估计通道相差,为在宽频带范围内对多个信号的频率和波达方向同时估计提供了一种新的途径。理论分析和仿真实验都表明该算法具有良好的性能。     

共轭梯度算法在振动信号处理中的应用

为了提高液体火箭发动机试验振动信号频域数据处理的精度,提出了一种基于共轭梯度和AR模型的谱估计算法。该算法计算复杂度低,估计出的谱分辨率高,可以克服传统的经典傅里叶变换功率谱估计算法在信号信噪比降低时不能有效区分相近频率点谱线的问题,解决了传统算法旁瓣泄漏严重的固有缺点。通过对算法在不同信噪比条件下的仿真实验分析与真实试验数据验证,充分表明了此算法在低信噪比条件下,估计的谱仍具有高分辨率的特点。     

基于FPGA的角跟踪接收机误差信号平滑算法的实现

在星间链路自跟踪系统中，角跟踪接收机中误差信号的抖动大小决定系统天线跟踪精度和稳定度。为降低误差信号的抖动，结合工程实际应用情况，在FPGA上实现一种16点加权平均滑动窗算法。该算法首先对误差信号进行频谱分析，找出误差信号的频率分布范围。然后根据误差信号采样率和误差信号的频率分布范围，确定加权滑动窗点数和加权系数。最后在FPGA上对该算法进行实现，实现过程中采用桶形移位器方式，将15次加法和1次除法运算降低为1次加法，1次减法和1次截位操作，FPGA资源使用量显著降低。实际测试结果表明，该算法能有效对角跟踪接收机误差信号进行平滑，从而解决角跟踪接收机在低信噪比、高信息速率情况下误差信号抖动不满足指标要求的问题。误差信号抖动由0.25V左右降低为0.06V左右，这一方式显著改善了系统性能。     

反辐射导引头二维超分辨测向技术研究

对于反辐射雷达导引头,较宽的波束导致多个目标辐射信号进入导引头接收系统,所以必须提高其多源测向和多目标分辨能力.为此,提出采用超分辨测向技术来估计多个辐射源的到达角,并对该方法的可行性进行研究.首先,给出反辐射导引头超分辨测向模型,在此基础上,采用MUSIC算法进行到达角估计,并对影响MUSIC算法估计精度的因素进行了...     

基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术

针对雷达接收机和雷达对抗侦察接收机存在的不同特征,提出了基于信号重构的雷达与雷达对抗侦察一体化接收技术。首先利用复指数调制滤波器组将中频带宽分解为若干子带,再通过频谱感知和信号重构实现非均匀动态信道化,最后利用非均匀动态信道化技术分别接收雷达回波信号和辐射源直射信号。为了满足一体化接收机的瞬时动态范围、灵敏度、监视带宽以及频率分辨率等性能指标的要求,本文引入一种大M值高阻带衰减原型滤波器设计方法。理论分析和仿真试验表明了该一体化接收技术的有效性。
     

强信号背景下弱信号角度时延的联合Capon估计方法

针对强信号背景下弱信号角度时延联合估计过程中的弱信号数目难以精确估计问题,在分析Capon谱估计法估计信号DOA原理的基础上,将Capon谱估计法进行扩展,提出了一种在强信号背景下弱信号角度时延联合估计方法。为弥补Capon法分辨力较差的劣势,将扩展的Capon法与有高分辨性能的m-Capon算法结合,提出了一种改进的m-Capon方法,能区分来波方向接近的不同目标信号。研究和仿真结果表明:该方法无需对弱信号的信源数进行估计,也无需分解特征值,且在快拍数较少时仍具适用性。     

DSSS卫星通信中窄带干扰的盲检测与消除研究

建立了干扰条件下的接收信号模型,提出了干扰抑制方案。利用信号谱包络的相似性 ,给出了基于滑动窗最小二乘的干扰盲检测方法,进而根据对消的思想消除窄带干扰。仿真 结果表明该方法能有效抑制DSSS卫星通信中常见的窄带干扰。     

多径信道下OFDM信号和单载波信号的盲识别

针对非协作通信条件下OFDM(正交频分复用)信号和单载波调制信号的类间识别问题,提出一种在多径信道下基于信号循环自相关的调制识别算法。该算法不需要信号和噪声的先验知识,可以直接对中频信号进行处理,具有较强的实用性。通过对信号循环自相关函数进行分析,仅需进行时域的延时自相关运算和特定延时下的循环自相关运算,就可以从频域提取特征值来实现OFDM信号和单载波信号的盲识别。在估计OFDM信号周期时,提出一种基于极大值抽取的延时估计算法,能在多径衰落信道中不需要先验信息的情况下完成估计。仿真表明,本文提出算法的识别性能优于传统的四阶累积量算法。     

高分辨率多径时延测量算法

提出一种基于最小二乘准则的高分辨率多径信号时延测量方法。对参考信号作三阶样条插值获得每条多径信号最小二乘意义的最优估计,用每条多径信号的测量值重构接收信号,通过反复迭代使重构信号是接收信号最小二乘意义的最优估计,实现多径信号的时延测量。仿真结果表明：新算法在低信噪比、窄带信号条件下仍能获得较高的时延测量精度,性能优于MUSIC类时差测量算法。     

基于改进PCA的DOA估计方法

阵列信号处理中,MUSIC等高分辨率DOA估计方法都要通过特征值分解来获得波达方向估计,然而矩阵特征值分解的计算量较大,不利于实时处理.提出一种改进的PCA(principal component analysis)迭代算法,来逼近信号子空间.仿真实验表明该算法在估计弱信号时性能要比MUSIC算法好,且计算量要小得多.