基于小波变换的自适应多用户检测算法

在分析传统自适应多用户检测的基础上 ,提出了一种基于小波变换的自适应多用户检测算法。用小波变换进行前处理 ,然后再通过 LMS算法实现自适应多用户检测。与通常的自适应多用户检测算法相比 ,该算法利用了小波变换对小波空间进行了分解 ,信号经小波变换后自相关性会下降 ,收敛速度提高。同时在此分解过程中 ,根据信号与白噪声在不同尺度上的小波变换模极大值表现完全不同的特性进行信号的消噪。理论分析和仿真结果表明 ,该算法收敛速度较快 ,计算量增加较少 ,易于实时实现 ,而且具有良好性能。同时仿真实验表明 ,收敛速度与小波基选择有关 ,对于同一小波基系列 ,小波基的正则性越好收敛速度越快     

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。     

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。     

互质阵中空间谱估计研究进展

阵列信号处理技术是信号处理领域一个重要分支,广泛应用于雷达、声呐、水电天文等领域。空间谱估计是阵列信号处理中一个主要研究热点,为了避免角度模糊,要求阵元间距要小于等于载波波长的一半。互质阵突破半波长的限制,其阵元间距一般大于半波长。因此,互质阵能够在阵元数固定的情况下,获得更大的阵列孔径。互质阵空间谱估计算法可以利用互质特性辨识目标源,且能够获得更高的测向精度与分辨率。互质阵空间谱估计研究逐渐成为当今阵列信号处理领域的热点。本文总结了互质线阵与互质面阵下的空间谱估计的研究进展,分析了互质阵列相对于普通均匀阵列在阵列孔径扩展以及提高空间自由方面的优势。仿真结果展现了互质阵下高效的波达方向估计性能。     

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。     

基于分形的奇异信号的检测

提出了基于分形的奇异信号的检测方法，给出了奇异信号的数学模型、检测原理和实现算法。根据所计算的短时网格分形维数，判断是否有突变信号以及确定其发生时刻。以电力系统中突变信号为例进行仿真，证明该方法能准确有效地检测到突变信号，并能精确地确定突变信号的发生时刻和突变类型。     

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.     

非圆实信号MIMO雷达中基于实值ESPRIT的角度估计

研究单基地多输入多输出(MIMO)雷达中的波达角(DOA)估计问题,提出了一种基于非圆(NC)实信号的实值旋转不变性信号参数估计(ESPRIT)算法.首先对接收信号进行降维变换,降低运算复杂度;之后根据非圆实信号特性构造中心Hermitian对称矩阵,通过酉(Unitary)变换将复数运算转为实数,进一步降低复杂度;最后根据ESPRIT得到角度估计.该算法无需谱峰搜索,运算复杂度较NC ESPRIT和Unitary ESPRIT大大降低,且该算法的角度估计性能优于后两种算法.论文分析了所提算法的复杂度,并推导了克拉美-罗界(CRB).仿真结果验证了该算法的有效性.     

自适应对角线加载的波束形成算法

采样协方差矩阵求逆(SMI)的波束形成方法在少快拍数、高信噪比情况下波束形成性能下降。对角线加载技术能减弱了小特征值对应的噪声波束的影响,改善了方向图畸变,但是加载量的确定一直以来是一个比较困难的问题。文中提出了一种自适应对角线加载波束形成算法,根据阵列接收信号协方差矩阵的特征结构,自适应地加载对角线,进而提高波束形成的鲁棒性。仿真结果表明:该算法在高、中、低的信噪比下都具有较好的波束形成性能,且在少快拍数情况下仍具有较好的波束形成性能,是一种鲁棒的且性能优越的波束形成算法,而且该算法容易实现。