基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。     

风电场雷达杂波动态重构抑制方法

随着风电场的大范围建设，风轮机杂波对雷达的干扰问题日益严重，常规杂波抑制方法难以有效解决风轮机杂波（WTC）干扰问题，因此提出了一种利用动态字典对风轮机杂波进行稀疏重构进而抑制的方法。首先，建立了WTC干扰下的雷达信号模型并分析了风轮机杂波的信号特征。其次，依据WTC的时频特征提出了一种微动参数粗估计方法，利用粗估计结果缩小了字典稀疏重构参数范围，在此基础上利用正交匹配追踪（OMP）算法对字典进行动态生成，并逐级更新字典原子。最后，通过动态字典对风轮机杂波信号进行稀疏重构，从而实现了对WTC的有效抑制。通过仿真实验，分析了风轮机杂波对目标检测的干扰影响，验证了基于动态稀疏重构的风电场杂波抑制方法在不同情况下的有效性。     

基于协方差矩阵高阶幂的二维DOA估计新算法

 针对稀疏分解方法进行均匀圆阵(UCA)的二维波达方向(DOA)估计运算复杂度大的问题,提出了一种基于协方差矩阵高阶幂稀疏分解的二维DOA估计新算法。该算法首先利用协方差矩阵高阶幂无需进行特征值分解和信源数估计的特性,构建了协方差矩阵高阶幂的稀疏分解向量;然后运用粒度分层思想,构造了粗区域估计和细方位估计的分层多粒度的快速分解模型,分层字典的长度大大减少,在保持估计精度的前提下,算法运算时间远小于现有的恒定冗余字典的稀疏分解方法,从而解决了基于稀疏分解的圆阵二维DOA估计问题。论文提出的算法与二维MUSIC算法相比,估计精度高,且能满足对相干信号的估计。仿真结果验证了算法的有效性和可行性。     

嵌套阵列最大似然估计测向算法

针对在辐射源个数未知的条件下嵌套阵列难以估计多个辐射源角度的问题,提出了基于最大似然估计(MLE)的嵌套阵列角度估计算法。算法在嵌套阵列模型的基础上,首先通过推导阵列截获多辐射源信号的最大似然函数及其梯度,利用最速下降法估计出空域中所有潜在辐射源的角度;然后,通过多元假设检验,利用最大似然比与门限进行比较,确定出空域中所有潜在辐射源中某一时刻发射信号的活跃辐射源角度,排除其余噪声形成的虚假辐射源角度,解决了在辐射源个数未知条件下嵌套阵列对多个辐射源角度估计问题。仿真结果表明:与传统多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法在辐射源数目未知、存在相干信号、低信噪比(SNR)、低快拍数条件下,均具有较好的角度估计精度,并且算法形成的虚拟阵列自由度是空间平滑MUSIC算法的2倍;多元假设检验法比传统信源数目估计算法在低信噪比条件下和处理相干信号方面具有明显优势。     

基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计方法

受快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）的影响，基于FFT和压缩感知（compressive sensing, CS）的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度，利用离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT)取代FFT，提出了一种基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计算法。在该方法中，利用DCT提取脉冲星信号的低频部分构建低频DCT矩阵；构建畸变轮廓字典并获取累积轮廓；提出了利用最大值超分辨率稀疏恢复估计脉冲星周期的方法。仿真结果表明，DCT-CS的脉冲星周期估计精度达到了3.82×10-12 s，计算时间达到了9.31 ms。与FFT-CS相比，周期估计精度提高了约16%，计算时间缩短了约37.5%，实现了实时高精度的脉冲星周期估计。     

DOA估计算法性能分析及仿真

分析了几种常见空间谱估计算法的结构,提出了一种未知信源数的高分辨DOA估计算法。该算法继承了求根MUSIC算法优越的性能,直接利用阵列接收数据的协方差矩阵,无须预判信源个数和进行特征值分解,实现高分辨谱估计,同时在信噪比较小时,仍能保持较高的角度分辨力。最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能,证明了新算法理论的正确性和有效性。     

基于压缩感知的频率和DOA联合估计算法

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理的一个重要问题,针对信号的DOA估计问题,本文基于压缩感知理论,提出了一种新的频率和角度联合估计算法。首先利用方向波数的空间稀疏性,建立过完备稀疏字典,然后利用压缩采样阵列结构通过求解最优化问题得到方向波数的高分辨估计,最后利用最优空域滤波实现信号到达角度和频率的配对。相对于传统算法,该算法能够实现多信号DOA的高分辨估计,且经过压缩采样后降低了运算量,仿真验证了该算法的正确性与有效性。     

引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测

从信息融合理论出发，将特征的稀疏表达作为特征融合参数，提出一种结合K奇异值分解(KSVD）和最大相关最小冗余准则(mRMR）的轴承摩擦故障特征融合算法。该算法采用KSVD对信号稀疏化，将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数，用以表达非线性故障信息；针对字典原子集的优化选择问题，基于互信息的mRMR提出一种确定最优原子集的原子数目的准则；最后，通过最大化原则融合稀疏系数，提取故障状态监测的有效信息。轴承摩擦故障模拟实验的结果表明，所提方法能够更好地融合不同特征的故障信息，相比于单特征和其他融合特征方法，提高了约12%的故障识别率。      

一种稀疏阵列下的二维DOA估计方法

研究了稀疏阵列下二维波达方向（DOA）的估计问题,提出一种基于不动点迭代的空间谱估计（FPC-MUSIC）算法。首先建立基于矩阵填充的DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质（NSP）,其次通过不动点迭代算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,最后利用恢复信号估计二维DOA。该算法可在稀疏阵列下大幅度降低谱估计平均副瓣,在大幅度降低阵元数的同时具有较高的估计精度。计算机仿真表明：FPC-MUSIC算法可在稀疏阵列下准确估计二维DOA,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于改进ICPF的多分量LFM信号参数估计

针对线性调频信号参数估计中搜索匹配过程带来的计算量问题,提出一种基于改进ICPF的多分量线性调频信号参数估计方法。给出了一种基于非均匀快速傅立叶变换的ICPF改进算法,利用改进的ICPF算法估计线性调频信号的调频率,利用解线频调方法估计中心频率和幅度。方法避免了参数估计过程中的搜索匹配过程,计算复杂度低,在低信噪比条件下具有较好的估计性能。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

基于位势函数的欠定盲源分离识别诊断方法

对观测器数目小于源信号数目的欠定盲源分离进行了研究,提出了一种基于位势函数的稀疏信号欠定盲源分离方法,该方法从能量的观点出发,通过构造位势函数,将寻找混合信号在直线方向上的聚类问题转化为寻找累积位势函数的局部极大值问题,从而准确的估计出源信号数目和混合矩阵,克服了通常的基于k-means聚类的混合矩阵估计法需预先给定源信号数目的缺点.利用仿真信号检验了该方法的有效性.基于信号频域稀疏性假设,将该方法应用于欠定条件下的滚动轴承振动故障信号的盲分离,较好地分离出了故障信号.      

一种低复杂度的极低信噪比高动态信号载波粗捕获算法

 针对传统的时域匹配平均周期图算法计算复杂度高的问题,对极低信噪比高动态信号的载波粗捕获算法进行了研究,提出了一种改进的带有补零的频域移位平均周期图算法。该算法采用多速率频域移位运算简化了多支路多普勒变化率匹配,与原算法相比,其计算复杂度降低倍数为匹配支路数与补零倍数之比,捕获性能几乎不损失。给出了算法中影响捕获性能与计算复杂度的关键参数设计方法。在信噪比(SNR)为－41 dB(载噪比C/N₀=18 dBHz)、载波多普勒频偏为－300～300 kHz、多普勒变化率为－800～800 Hz/s、码速率为20 bps条件下对两种算法进行了仿真,结果表明在基本满足后级载波跟踪需求条件下,即频偏精度均达±12 Hz时,多普勒变化率精度均达±25 Hz/s,捕获概率都在90%以上时,改进算法捕获时间比原算法增加了8%,计算复杂度降低了70%。     

一种基于时频分析的欠定盲源分离算法

针对欠定盲源分离,提出了基于时频域信源数估计的盲源分离算法。通过短时傅里叶变换将信号变换至时频域进行分析。在混合矩阵估计环节,根据源信号稀疏性的假设,在时频域利用信号的时间频率比,确定与源信号对应的混合向量。在混合向量聚类过程中,利用同类向量间的距离以及向量不同聚类间的解析度,提出一种信源数估计方法,解决了在聚类算法中假设信源数已知的问题。在源信号分离环节,利用时频子空间中接收信号相关矩阵对角线元素与剩余元素的比值,提出一种子空间信源数估计算法,通过确定信源数,将子空间中欠定模型转换为超定或正定模型,以完成源信号分离。仿真证明算法对混合矩阵估计的正确性以及信号分离的可靠性。     

GNSS干扰信号检测方法研究

研究了GNSS导航接收机在干扰源条件下的干扰检测和识别技术。除常见的卫星干扰如脉冲干扰、扫频干扰、BPSK干扰、宽带高斯白噪声干扰外,还添加了QPSK和8PSK干扰进行建模分析,并提取了常见的特征参数,如信号3dB带宽和频谱峰度等。通过研究,高阶累积量被提取作为MPSK干扰类内识别的特征参数。研究了基于决策树和BP神经网络等分类器算法的干扰盲识别,并分析比较了这些分类算法的识别准确率,为抗干扰领域的研究提供了重要参考。     

基于稀疏表示和近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计

针对宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,在稀疏框架下提出一种近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计新算法.首先对宽带信号进行预处理,得到同一参考频率点下的接收数据,然后对其协方差矩阵元素进行加和平均运算,得到一个低维的观测向量,并在稀疏框架下进行稀疏表示,最后利用截断(e)1函数设定权值,构造逼近(e)0范数约束的稀疏重构方法,进而重构信号,获得宽带信号的DOA估计.仿真结果表明,相比于传统的宽带信号DOA估计算法,所提算法具有更高的分辨率和估计精度.