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。     

窄带信号小样本谱估计算法

针对窄带平稳随机信号的小样本谱估计问题,结合均匀线性阵列的空间谱估计算法,提出了一种高性能小样本谱估计算法。该算法首先利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵;然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间;再结合MUSIC、ESPRIT等子空间算法,即可实现对小样本采样数据的谱估计。数值仿真验证了该算法的有效性。     

基于LMS格型算法的自适应参数谱估计方法

研究了自适应参数谱估计的基本原理，提出了基于最小均方误差（MMSE）准则的LMS格型滤波算法实现自适应参数谱估计的方法。通过对仿真测试信号和线性调频信号的计算表明，该方法能够在改善谱分辨率的同时提高运算效率，满足遥测速变信号的处理和分析计算的要求。     

基于杂波子空间估计的MIMO雷达降维STAP研究

 多输入多输出(MIMO)雷达是近年来出现的一种新体制雷达,针对MIMO体制的机载雷达开展空时自适应处理（STAP）技术研究是值得进一步努力的方向。本文研究了机载MIMO雷达STAP技术的降维算法,通过对STAP技术杂波抑制原理进行分析,推导并得到一种基于杂波子空间的降维算法。结合扁长椭球波函数（PSWF）的特点,提出了一种基于杂波子空间估计的降维算法,并与若干降维算法的杂波抑制性能进行比较。结果表明,当存在阵元幅相误差时,该算法在保持杂波抑制性能的同时能够有效地降低STAP算法的运算量。     

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。     

短波段内多重信号分类算法的窄带假设分析

经典空间谱估计算法的两个适用假设是远场平面波和窄带信号。文章利用7单元均匀线列阵仿真分析了短波波段内多重信号分类（MUSIC）算法的窄带假设上限带宽。可以发现：对于短波信号,50kHz的带宽所带来的测向误差不超过O．08°。这就意味着,对于短波通信信号的侦察测向完全可以采用经典空间谱估计算法,比如MUSIC算法,而不需要为窄带假设来付出代价,这便为设计高精度的短波通信实时测向系统提供了条件。     

运动单阵元被动合成阵列波达方向估计

 提出了一种运动单阵元被动合成阵列波达方向(DOA)估计算法。该算法基于被动合成阵列(PSA)的概念,结合空间谱估计的思想构建了运动单阵元被动合成阵列模型,通过多次不同速度合成阵列过程实现对信号DOA的无模糊估计。通过对单次匀速合成阵列过程进行分析得到,在假设信号频率已知条件下,合成阵列算法能够达到与同孔径实阵列多重信号分类（MUSIC）算法相当的DOA估计性能。仿真验证了被动合成阵列与同孔径实阵列的渐近等效性及算法的有效性。     

时间序列样本的总体一致性检验——频域方法

介绍动态性能一致性检验的频域方法。频谱分析方法在仿真可信性研究中的应用受到日益重视,是因为频谱分析方法对动态性能的检验易于实现,是一种统计检验方法,可信度较高。介绍了由最大熵谱估计构成一致性检验的方法。介绍现代谱估计的其它方法,并说明这些方法的特点和适用性。     

CCSDS近地LDPC译码算法研究

针对CCSDS（空间数据系统咨询委员会）推荐的近地LDPC（低密度奇偶校验）码技术进行了研究,建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型,并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析.分析结果表明,和积译码算法与对数似然和积译码算法的译码性能距离香农限1.2 dB,最小和译码算法的译码性能距离香农限1.45 dB.因此,提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法,并分析了这2种译码算法的译码复杂度,同时进行了大量仿真实验.实验结果表明,当偏移因子β=0.15时,偏移最小和译码算法性能达到最优,译码性能距离香农限1.25 dB;当归一化因子α=0.741 2时,归一化译码算法的译码性能达到最优,译码性能距离香农限1.2 dB.归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度,可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现.此外,还研究了迭代次数对译码性能的影响,结果表明,当迭代次数大于10次时,译码性能提升不再明显,故工程实现时迭代次数应设置为10次.     

阵列宽带Lamb波在结构损伤检测中的应用

阵列信号处理中的空间谱估计可以对信号源进行辨别和定位,于是通过采集在结构上布置的阵列传感器Lamb波信号用来检测损伤发生的位置。通常,大多数空间谱估计方法均以窄带信号为假定,在很多基于Lamb波的结构损伤检测中,为了减小频散特性的影响,大多数研究以Lamb波为窄带信号进行分析,但无限窄的激励信号是物理不可实现的。因此,其在多数情况下Lamb波信号并不符合窄带信号假定,更应被认为是一种宽带信号来进行处理。进而利用空间谱估计中宽带信号非相干子空间处理方法（Incoherent Signal Subspace Method,ISM）中阵列接收的宽带Lamb波信号进行处理,检测出结构发生单一损伤时的损伤位置。随后,当结构损伤与边界反射波有叠加时会引起损伤信号相干,采用宽带信号相干子空间方法（Coherent Signal Subspace Method,CSM）对损伤位置进行检测,得到了较好的结果。     

Doppler ambiguity resolution using multiple PRF

An algorithm for velocity ambiguity resolution in coherent pulsed Doppler radar using multiple pulse repetition frequencies (PRF) is presented. It relies on the choice of particular values for the PRFs. The folded frequency of the target signal is obtained by averaging the folded frequency estimates for each PRF, and a quasi maximum likelihood criterion is maximized for ambiguity order estimation. The fast implementation of this nonambiguous estimation procedure is based on the fast Fourier transform (FFT), The proposed waveform allows full exploitation of any (even) number of PRFs, which appears to be important for estimation improvement. The effects of the waveform parameters and the folded frequency estimation variance on the performance of the ambiguity order estimation procedure are evaluated theoretically and through computer simulations. Mean square error (MSE) curves are given to assess the Doppler frequency estimation accuracy. Finally, the new method is compared with a classical technique and the implementation of the algorithm in a clutter environment is addressed.     

基于误码率准则的窄带干扰抑制算法性能分析

采用有效的窄带干扰抑制技术,可极大地改善扩频通信系统的性能.首先详细介绍了频域干扰抑制算法的基本思想,给出了算法实现的模块框图;其次具体分析了算法实现的关键技术：重叠加窗,背景噪声估计,干扰门限确定及干扰消除策略;最后以误码率作为干扰消除算法性能的评判标准,仿真分析了频域窄带干扰抑制技术中干扰强度、干扰频带宽度、干扰频率位置、干扰消除门限、陷幅值、加窗重叠度等因素对系统误码率的影响,为在不同条件下算法最佳参数的选取提供了依据.仿真结果表明：当干扰消除门限值取4aF,陷幅值取2σF～6σF,加窗重叠度为50％时,该算法可获得最佳抗干扰性能.     

基于周期Wigner-Hough变换多相编码连续波雷达信号检测算法

为提高雷达侦察截获接收机对多相编码连续波弱信号截获能力,提出了一种基于周期Wigner-Hough变换（Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT）的多相编码连续波信号检测算法。研究了线性调频连续波信号的PWHT及性质;分析了多相编码连续波信号时频主脊线的类似线性调频连续波特征;推导了高斯白噪声在PWHT域的统计分布特征,根据多相编码连续波信号与线性调频连续波的相似性,提出了基于PWHT的多相编码连续波信号检测算法,给出了实现流程,并计算出其检测性能和参数估计性能仿真的仿真结果。仿真结果表明：该算法较已有的其他多相编码信号检测算法有更好的弱信号检测能力,最小可检测信噪比至少可以降低3dB,并随着观测时间延长而进一步降低;其参数估计精度具有渐进最优的性质。     

MIMO雷达中一种降维MUSIC的相干角度估计算法

研究单快拍下双基地多输入多输出（Multiple—InputMultiple-Output,MIMO）雷达中相干信源的离开角（Directionofdeparture,DOD）与到达角（directionofarrival,DOA）联合估计问题。利用单快拍下双基地MIMO雷达的接收信号构造一组Toeplitz矩阵,利用这组ToepIitz矩阵重构一个信号矩阵,提出一种基于降维多重信号分类（ReducedDimensionMultipleSignalClassification,RD-MUSIC）的DOD与DOA联合估计算法。提出的算法能够有效估计相干信源以及非相干信源的角度,实现角度的自动配对,并且角度估计性能远优于FBSS—ESPRIT算法以及ESPRIT-like算法。仿真结果验证了算法的有效性。     

多重信号分类算法测向精度的仿真分析

作为空间谱估计理论体系中的标志性算法,多重信号分类算法从1979年提出后就一直是阵列信号处理领域的研究热点之一。针对复杂电磁环境中阵列测向的实际应用问题,从多信源、含噪宽带信号、入射角度、阵列间距这4个因素对多重信号分类算法的测向精度作了仿真分析,得出了一些结论。     

一种基于非平稳信号分析的时相调制信号解调算法

基于非平稳信号分析方法,对时相调制(Time-Phase Modulation,TPM)信号的时频分布特性进行了详细分析,建立了TPM调制信号相位突变与时频分布幅度的映射关系,利用该映射提出了一种基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法,并对该解调算法性能进行了理论分析,讨论了最佳判决门限选取方法,仿真结果验证了理论分析的正确性。理论分析及仿真表明,基于非平稳信号分析的TPM调制信号解调算法获得了优于传统的相关解调的调制系统差错性能。     

HMX炸药特性的密度泛函理论

应用密度泛函理论(DFT)的B3LYP方法,在6-31G(d)和6-31++G(d)基组水平上对HMX炸药进行了研究,计算得到了中性分子和离子的稳定构型,并确定了分子的电离能。通过对HMX红外振动光谱的理论计算和研究,发现振动光谱主要分布在I(0~1 750 cm-1)和II(3 000~3 250 cm-1)两个区域,且整个红外光谱中振动峰的实际数目远小于简正振动的数目。此外,与中性分子的红外光谱相比,HMX+的谱线强度整体要大于HMX分子的谱线强度,且最强峰和次强峰与中性分子相比出现了明显的红移。     

Optimal sensor selection strategy for discrete-time stateestimators

A novel sensor selection strategy is introduced, which can be implemented on-line in time-varying discrete-time system. We consider a case in which several measurement subsystem are available, each of which may be used to drive a state estimation algorithm. However, due to practical implementation constraints (such as the ability of the on-board computer to process the acquired data), only one of these subsystems can actually by utilized at a measurement update. An algorithm is needed, by which the optimal measurement subsystem to be used is selected at each sensor selection epoch. The approach described is based on using the square root V-Lambda information filter as the underlying state estimation algorithm. This algorithm continuously provides its user with the spectral factors of the estimation error covariance matrix, which are used in this work as the basis for an on-line decision procedure by which the optimal measurement strategy is derived. At each sensor selection epoch, a measurement subsystem is selected, which contributes the largest amount of information along the principal state space direction associated with the largest current estimation error. A numerical example is presented, which demonstrates the performance of the new algorithm. The state estimation problem is solved for a third-order time-varying system equipped with three measurement subsystem, only one of which can be used at a measurement update. It is shown that the optimal measurement strategy algorithm enhances the estimator by substantially reducing the maximal estimation error