非合作运动辐射源照射的目标检测方法研究

研究了非合作运动辐射源照射条件下的动目标检测问题。分析了此背景下的地杂波空时频分布特性,并结合非合作系统数据处理特点提出了地杂波环境下的运动目标空时频联合检测方法,该方法利用杂波与目标在空时频三维域上的可分性解决了时频二维域上杂波覆盖目标的问题,将非合作领域中一般的时频检测方法推广为对时域数据的空域-频域二维联合滤波,仿真结果表明当目标信号与杂波信号在空时频三维域不出现重合的条件下,该方法能够有效地抑制杂波和噪声,实现地杂波背景下的动目标检测。
     

一种变信噪比条件下的恒虚警野值检测方法

野值检测又称异常值检测,是模式识别、机器智能和知识发现等领域经常面临的一个问题。当出现环境失配,数据信噪比（SNR）发生变化时,测试样本和训练样本所含噪声会有不同方差,以往的野值检测方法在虚警控制方面将会失效。针对这一问题,提出一种基于归一化残差（NR）的野值检测方法。该方法首先根据所需虚警概率和噪声方差变化情况确定野值检测门限,其次基于训练样本计算待考查模式的NR值,再比较NR值与检测门限的相对大小,从而判断待考查模式是否为野值。这一方法所依赖的检测门限对所需虚警率和噪声方差变化具有适应能力,因此可以在变信噪比条件下实现恒虚警（CFAR）野值检测。仿真实验验证了所提方法在虚警控制和野值检测方面的优越性能。     

阵列测向半实物仿真硬件平台设计和实现

分析了阵列信号处理算法实用化过程中存在的一些问题,总结了DOA估计快速算法.研究了软硬件设计应具有的功能,提出并实现了基于FPGA DSP的阵列信号半实物仿真硬件平台,指出了下一步研究的方向.     

基于Krylov子空间的宽带信号DOA快速估计方法

提出了一种基于Krylov子空间的宽带信号DOA（Direction of Arrival）快速估计方法。该方法首先对方向矩阵进行Jacobi—Anger展开来构造“聚焦”矩阵，然后通过多级维纳滤波（MSWF：Multi-Stage Weiner Filter）算法求得聚焦后的阵列协方差矩阵的Krylov子空间，因为在满足一定的条件下，Krylov子空间等价于阵列的信号子空间，所以可以求得信号的DOA。采用Jacobi-Anger展开式构造聚焦矩阵不需要进行角度的预估计，通过MSWF算法求Krylov子空间不需对观测数据的协方差矩阵进行特征值或奇异值分解，从而使得该方法运算量比常用的宽带空间谱估计方法要小。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

基于谱相关的直接序列扩谱信号检测

直接序列扩谱信号是典型的低截获概率信号,由于其统计特性接近于噪声,通常的谱分析方法很难实现检测。由信号产生原理可以发现,直接序列扩谱信号中同时隐含了符号与码元的周期性,具有二阶循环平稳性,利用谱相关分析方法,能够在信号的循环频率处生成谱线,将信号从噪声背景中检测出来,并同时估计码元速率和符号速率。通过仿真实验,验证了该方法在低信噪比下的有效性。     

多径效应对直扩信号扩频序列估计的性能影响分析

研究多径对直扩(DSSS)信号扩频序列估计性能的影响。首先建立多径条件下的直扩信号传输模型,然后采用基于特征结构分析的方法估计DSSS信号的扩频序列,最后通过仿真验证多径条件下基于特征结构分析算法估计扩频序列的有效性。     

稀疏信号重构的迭代平滑 l0 范数最小化算法

压缩感知理论 (Compressed Sensing, CS) 是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对稀疏信号的重构问题,提出了迭代平滑l0 范数最小化算法。该算法首先利用上次迭代得到的稀疏解估计部份支撑集I,然后建立并求解基于支撑集I的平滑l0 范数最小化问题,最后对以上两步迭代少数几次得到稀疏解。数值仿真表明,本文所提出的算法重构信号需要测量值数少于已有的算法,且计算速度较快。     

一种针对短码、周期长码直扩信号扩频序列盲估计方法

提出一种新的针对短码和周期长码直接序列扩频(DSSS,Direct Sequence Spread-Spectrum) 信号的扩频序列盲估计方法。将周期长码DSSS信号建模为多用户短码DSSS信号系统,根据接收信号相关矩阵最大特征值个数,判断一个PN周期内调制信息符号个数,依此盲估计信息速率,同时形成分段相关矩阵矢量。利用改进二阶统计盲辨识（SOBI,Second Order Blind Identification）算法盲估计多用户分段DSSS的PN序列,根据特定约束条件(如m序列、Gold序列)去分段相位模糊,最终形成周期长码PN序列。仿真结果表明该算法的有效性,且适应较低信噪比。     

基于时频稀疏性的跳频信号时频图修正方法

为了获取清晰的时频图,提出了一种基于时频稀疏性的跳频信号时频图修正方法。该方法根据跳频信号时频图的时频稀疏性,建立了修正时频图的最优化求解模型,然后利用匹配搜索的方法进行求解得到修正后清晰的时频图。仿真结果表明本文方法能够在低信噪比下获取精确的时频图,且用修正后的时频图估计跳周期,估计性能明显优于现有方法。     

雷达辐射源的序贯识别方法

针对雷达信号环境,依据已知的模板信息,提出了一种雷达辐射源序贯识别方法。通过理论推导和仿真分析验证了该算法的可行性,并与传统的统计分析识别 ［1］ 方法相比,该方法能够更充分地利用辐射源的脉冲信息,提高复杂电磁环境下的辐射源识别能力。仿真结果显示该方法的识别效果优于统计分析识别方法