多径信道中多用户检测和DOA估计联合处理方法

提出了一种基于三线性模型的多径信道中多用户检测和波达方向(Directionofarrival,DOA)估计联合处理方法。对阵列接收到的信号分析表明,阵列接收信号具有三线性模型特征。在分析单径信道中的三线性模型的基础上,研究了多径信道中阵列接收信号三线性模型,提出了一种改进的三线性交替最小二乘(Improvedtrilinearalternatingleastsquare,ITALS)算法,它可对多用户检测和DOA估计进行联合处理。该算法利用方向矩阵的Vandermonde特征、基于最小二乘法对方向矩阵进行重构和DOA估计。仿真结果说明,该方法具有较好的误码率性能、较快的收敛性能和精确的DOA估计性能。当DOA靠近90°时,DOA估计性能下降。     

极化敏感均匀圆阵中PARAFAC信号检测算法

分析了极化敏感均匀圆阵接收到的信号,该信号具有三线性模型特征。提出了极化敏感均匀圆阵中平行因子信号检测算法。该算法利用三线性交替最小二乘（TALS）算法估计出信源矩阵,然后对其进行判决。仿真结果表明;该算法误码率性能接近于非盲解相关方法;与非盲解相关方法相比,在较高的SNR情况下误码率相差不到2dB;且在阵列扰动情况下仍具有较好的误码率性能。该算法无需空域信息和极化信息,是一种盲鲁棒方法。     

无盲区数字信道化频谱检测方法

传统数字信道化模型存在信道间盲区和混叠,难以满足现代非合作接收机中全概率检测的任务要求,本文提出一种通带重叠的数字信道化高效模型,在频域对各通道输出信号进行了无缝“拼接”,解决了跨信道信号的全概率检测问题。本文对提出的算法进行了原理仿真,利用测试数据对定点化后的算法性能验证,测试结果表明高效算法模型可以应用于非合作宽带信号无盲区、全概率检测的场合。     

CCSDS航天测控信号的简化非相干检测算法

针对航天测控系统中CCSDS推荐的连续相位调制(Continuous phase modulation,CPM)信号载波相位难以恢复的问题,文中提出了一种简化非相干检测算法。首先依据最大似然比准则,推导出信号的最优非相干检测算法,然后将基于Laurent分解的CPM信号的线性模型引入,简化非相干接收机结构。同时考虑到信号相位间的连续性,每次分支度量通过处理多个符号时间的接收信号来提高检测性能。简化的接收机由几个前端滤波器和紧随其后的维特比运算部件构成,文中最后给出了L=4的高斯最小频移键控(Guassian minimum shift keying,GMSK)信号的接收性能,结果表明在误码率同为1×10-4的条件下,观察窗口为8个码元长度时,简化非相干检测比起最优相干检测算法只有1.2 dB的性能损失。     

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     

改进的部分并行干扰抵消多用户检测

给出了一种用于部分并行干扰抵消多用户检测新的判决函数：WSGN判决函数。根据较好的多用户干扰估计能提高误码率性能这一原理，本文推导出这种新函数。它考虑了门限的作用，使得不当门限对其性能的负面影响小于其他判决函数。在瑞利衰落信道中分析了使用这种判决函数的部分并行干扰抵消检测方法的误码率性能。结果表明，这种新的检测方法误码率性能可以收敛到单用户检测；并且性能优于一般匹配滤波器检测方法和其他部分并行干扰抵消检测方法。此外其计算复杂度没有显著增加，可以用于实际的CDMA通信系统。     

弹载数据链抗干扰性能分析

针对电磁环境与人为干扰共存环境下的弹载数据链系统性能评估问题,构建了信号和干扰经历不同传播衰落信道条件下的数据链接收信号模型,分析了不同干扰样式特性及功率谱,并据此推导了QPSK数据链系统的误符号性能表达式。针对不同干扰样式的仿真结果表明,当干信比较小且干扰因素占主导时,梳状谱干扰样式的干扰效果较好（优于其他干扰样式约1~3 dB）,噪声调幅干扰次之,噪声调频和宽带扫频两种干扰样式差别不大。     

Ad Hoc网络MAC协议公平性研究

对IEEE802.11分布式协调功能(Distributed coordination function,DCF)的公平性进行了分析,指出了采用DCF方式进行接入控制时,因二进制指数退避算法的不合理而导致信道分配不公的问题.在结合二维马尔科夫链模型对系统进行分析的基础上,提出了一种基于检测网络负载的自适应退避算法LDBSB(Load detection based self-adapt backoff).理论分析及仿真实验表明,所提算法在网络吞吐量、时延和公平性等方面较二进制指数退避算法有明显的改善.     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

基于LMD-PARAFAC的欠定盲源分离

平行因子(Parallel Factor,PARAFAC)作为一种张量数据处理算法,在宽松约束条件下其模型分解具有唯一性。本文将局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和PARAFAC相结合,提出一种新的欠定盲源分离算法。利用局域均值分解得到观测信号的生产函数(Production functions,PF)分量,再与原观测信号组合得到新的观测信号,从而将欠定混合转换为额定或超定混合源分离问题。对新观测信号进行白化预处理并构造为PARAFAC模型,并利用三线性交替最小二乘(Trilinear Alternating Least Square,TALS)算法实现PARAFAC模型分解,从而得到源信号的估计。通过仿真结果表明LMDPARAFAC算法能够从非平稳欠定混合信号中准确估计源信号。将所提算法应用到多机振动源实验中,实验结果进一步验证了该算法的有效性。     

多约束实数权的直接数据域算法在空时自适应处理中的应用

传统的空时自适应处理算法通过权矢量幅度和相位的改变来实现,本文研究了空时自适应处理中一种改进的直接数据域(Directdata domain,DDD)算法。该方法仅通过权矢量幅度的改变,对一次样本数据进行处理,有效地抑制杂波和干扰,实现对目标信号的正确估计。采用实数权减小了运算量,降低系统的复杂程度。当目标信号的方向与天线波束指向有偏差时,采用多约束的方法,保证系统在目标信号方向的增益。仿真结果表明该方法的有效性。     

双波束天线阵时空调制OFDM通信测向方法

为解决利用通信信号的测向和通信定位综合设计问题,提出了一种载有方向信息的OFDM时空调制技术。该技术采用两副同中心但方向图有偏差的特殊天线阵列发射,使单天线接收机接收的信号是OFDM特性,每个OFDM子载波调制信号载有空间方位信息和数字通信信息,接收机通过解调信号即可通信测向。文中详细介绍了非正交四相和非均匀八相子载波时空调制信号设计思想,阐述了子载波间伪随机码空间调制编码方法,给出了数据信息调解和方位角估计算法。计算机仿真结果表明:在高斯信道下系统的误码性能与普通PSK-OFDM一样,实现了在调制信号设计层面上的数字通信与测向的深度综合。     

基于统计局部方法的模型适配检测与分离

提出一种新的过程模型失配检测方法,通过模型预测误差与外部激励信号的相关性分析获取初始残差函数,并利用统计局部方法分析残差函数。该方法可以分离扰动和过程模型的失配。相对于直接相关性分析方法,该方法能够通过单一的统计量指示过程模型是否失配,具有简单直观的特点,而且可以通过滑动窗口的办法,便于在线检测,同时,该方法能够提高检测灵敏度。仿真研究证实了该方法的有效性。     

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。     

电子侦察信号实时检测算法及性能分析

低信噪比信号检测，一直都是电子侦察领域关注的课题。本文提出了一种信号自相关检测算法，该算法利用随机噪声的不相关统计特性及信号的相关性，采用自相关算法使信号与噪声在时域中就能很好地区分开来，通过智利智能判断来确定信号的起始时刻。该算法具有实时性好、检测率高的特点，性能优于传统的累加算法。本文还研究了统计量的概率分布，以此来确定检测门限、虚警概率之间的关系。为了进一步提高该算法的检测性能，采用了双门限判决处理方法。理论分析和计算机模拟结果表明这种算法切实可行。     

Computationally Efficient MUSIC-Based Algorithm for Joint Direction of Arrival (DOA) and Doppler Frequency Estimation in Monostatic MIMO Radar

The problem of joint direction of arrival (DOA) and Doppler frequency estimation in monostatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar is studied and a computationally efficient multiple signal classification (CE-MUSIC) algorithm is proposed.Conventional MUSIC algorithm for joint DOA and Doppler frequency estimation requires a large computational cost due to the two dimensional (2D) spectral peak searching.Aiming at this shortcoming,the proposed CE-MUSIC algorithm firstly uses a reduced-dimension transformation to reduce the subspace dimension and then obtains the estimates of DOA and Doppler frequency with only one-dimensional (1D) search.The proposed CE-MUSIC algorithm has much lower computational complexity and very close estimation performance when compared to conventional 2D-MUSIC algorithm.Furthermore,it outperforms estimation of signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT) algorithm.Meanwhile,the mean squared error (MSE) and Cramer-Rao bound (CRB) of joint DOA and Doppler frequency estimation are derived.Detailed simulation results illustrate the validity and improvement of the proposed algorithm.     

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。