一种用于目标特征提取的改进RELAX算法

传统RELAX算法是基于sinc核函数进行处理的，该算法在正弦信号参数估计上具有良好的鲁棒性和有效性。在远场成像条件下，逆合成孔径雷达（ISAR）目标回波可近似为复正弦模型，因而可以采用RELAX算法进行目标特征提取。当对ISAR实测数据进行处理时，复杂目标中强散射中心的高旁瓣电平和噪声的共同影响，造成特征提取中对散射中心的个数估计不准确，影响了特征提取精度。针对这一问题对RELAX算法进行了改进，提出采用加窗处理技术，对RELAX处理的核函数进行修正。数值仿真和对ISAR实测数据的处理结果表明，改进的RELAX算法改善了旁瓣性能，提高了散射中心提取精度。     

基于多段差频正弦信号频谱相关的频率估计算法

针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良.     

一种改进的Link16信号的频率估计算法

针对Link16信号的特点,可采用类似雷达脉冲参数估计的方法测量信号的特征参数。由于受MSK调制信号中符号0和1不平衡的影响,此方法对Link16信号载频和频偏的估计具有很大的偏差。为此提出了一种改进的载频和频偏估计的方法。仿真实验表明,这种改进的算法具有更高的参数估计精度。     

一种正弦调频信号的数字解调技术研究

提出了一种正弦调频信号参数数字估计方法,首先利用子带分析滤波器组对信号进行时频分析,根据时频特性所提供的频率变化信息,进一步采用双滤波器结构进行参数估计。仿真结果表明,该方法能有效地检测出信号的调频特征和较准确估计出参数值。在算法的实施过程中,不含求根、变换等复杂运算,易于硬件实现。     

欠采样条件下的正弦信号时差估计

针对正弦信号时差估计的多解模糊问题,提出采用多周期取点欠采样和多重相关方法来解决。这种方法可有效降低处理的复杂度,增大时差估计的范围和稳定性,避免噪声及干扰对时差估计的影响,最重要的是它能够适用于高频信号(如雷达、电子战等)的测向、测频等处理,促进这些高频系统的数字化接收机处理的实现。仿真实验证明了算法的性能和优越性。     

基于解调分选的时分多址信号时/频差参数联合估计方法

针对TDMA多时隙信号不连续,通信时隙外噪声以及其它用户信号影响时/频差参数估计的问题,首先证明了多时隙多普勒频差信号具有相参性,指出多时隙信号在相关处理中能量是可以积累的;在此基础上,根据通信时隙外噪声、其它用户信号与特定用户信号在时域上的可分离特性,提出基于解调分选的TDMA时/频差参数估计方法,并推导分析了该方法的处理性能。试验结果表明,提出的方法可以实现TDMA信号中多用户信号的时/频差参数联合估计,可以有效降低通信时隙外噪声与其它用户信号对参数估计精度的影响。     

自适应SCKF在高动态COMPASS信号参数估计中的应用

高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波（SCKF）的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。     

左边带本振SNYFR接收的LFM信号参数估计算法

同步Nyquist折叠接收机（SNYFR）利用双片模数转换器同时完成多Nyquist区域内的宽频段信号采集,为一种新型侦察接收机结构,在SNYFR结构上提出了线性调频（LFM）信号的参数估计算法。首先从频谱关于采样率对称的本振信号出发,指出其Nyquist区域在某些条件下不存在;其次提出了Nyquist区域存在的左边带本振SNYFR;以正弦调频本振信号调制频率为频率抽取因子进行序列构造,并以此序列估计Nyquist区域;最后在区域估计的基础上,得到欠采样的LFM信号,并完成参数估计。仿真表明,LFM参数估计精度在信噪比优于10dB时均已接近克拉美-罗下限。     

基于运动参数估计的高超声速目标检测方法研究

在分析高超声速目标运动对雷达检测影响的基础上,采用参数估计补偿方法进行目标检测。该方法消除了距离走动及多普勒走动的影响,大大提高了高超声速目标的检测性能。在参数估计时,提出一种回波信号分段参数估计方法,分别对前后两段回波信号进行无模糊多普勒频率估计,然后利用两个不同多普勒频率进行多普勒调频率计算。该方法消除了多普勒模糊现象,避免了模糊因子的估计,减少了计算量,同时降低了对输入信噪比的要求。     

伪码-线性调频复合信号的参数估计

针对伪码随机二相编码-线性调频复合信号的参数估计问题,提出了基于解线调与相位差分的盲估计方法。首先对信号进行平方,消除相位调制,然后用解线调估计出调频斜率,用重构的线性调频信号消除复合信号中的线性调频成分,用平滑的功率谱估计出起始频率,最后采用改进的相位差分进行码元宽度的估计与伪码序列的恢复。仿真结果验证了方法的有效性。     

基于时频分布的电子侦察信道参数估计方法

提出了一种基于时频分布的信道参数盲估计方法。首先分析了多径信道模型和时频域匹配滤波算法,接着根据时频分布自身项和交叉项的不同特点,提出采用短时傅里叶变换的时频图对Wigner—Ville分布进行滤波,以提取源信号的时频脊线,然后利用时频域匹配滤波对多径信号进行参数估计。该方法快速简单,参数估计准确,分辨率高。仿真实验对雷达脉内频率调制信号进行多径参数估计,实验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

基于逐点扫描FFT法的跳频信号参数估计

针对时频分析方法估计跳频信号参数存在时频分辨率受限、交叉项干扰、实时性差等缺点,通过分析跳频信号的时频特性,提出一种新的跳频信号参数估计方法。该方法从未知信号的时域分析出发,采用逐点步进的方法进行多次FFT计算,通过分析其频谱特性判断跳频信号的跳变时刻,将跳频信号序列按跳频频率分割为多个单频率信号分量,最后再综合提取跳频信号的时频参数。仿真结果表明,该方法针对跳频参数的估计精度高,运算速度较快,且没有干扰频率。     

基于故障可诊性的模拟电路多音正弦测试信号进化生成

为增加模拟电路故障诊断中故障模式之间的可辨识性,提高诊断精度,提出一种基于故障可诊性的模拟电路多音正弦测试信号进化设计方法。该方法采用多音正弦信号作为模拟电路故障诊断的激励信号,根据遗传算法的进化生成过程,用混合编程法直接修改待测电路仿真程序中测试信号参数值,实现电路的动态响应。同时动态采集电路可测节点的故障样本集,采用核模糊聚类算法(KFCM)对故障样本进行预处理,计算样本在核空间的类间距离,以类间距离大小作为衡量故障模式可诊性的依据,建立遗传算法寻优的目标函数。实验结果表明优化得到的多音正弦测试信号有效提高了待测电路的故障诊断率。     

基于四阶累积量的来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种基于四阶累积量的来波信号频率、方位角和仰角三维参数估计的算法。该算法采用无方向模糊的无效均匀圆阵（阵元数大于６）和阵元延时，实现高斯白或色噪声环境下非高期信源的参数估计，且三维参数可自动配对；在空间欠采样条件下，使用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计。仿真实验表明了算法的有效性。     

连续波雷达目标回波信号参数估计的克拉美-罗界

现代雷达、导航和通信系统几乎无一例外地采用了先进的信号处理技术 [1～ 3 ] 。目前 ,最大似然估计 (ML E)方法是获得雷达目标回波信号参数估计的常用方法。它给出信号参数的无偏渐近有效估计。克拉美 -罗 (CR)界是由样本数据的联合概率密度函数导出的无偏估计量的性能界 ,它可以作为所有参数估计方法的比较标准。任何雷达关于信号参数的测量精度都不可能优于 CR界。文中给出了雷达目标回波信号参数的 CR界的详细而严格的推导过程 ,得出的 CR界公式非常简洁 ,易于计算。实验结果证明了该理论公式正确     

脉冲噪声下微弱信号相似度检测方法及应用

实际中采集的信号常常含有脉冲性噪声且信噪比偏低,这时用相关函数来表示信号之间的相似度时,会出现精度不高、鲁棒性不强的问题。提出了一种脉冲噪声下微弱信号的相似度检测方法,即非线性变换法。该方法采用Alpha稳定分布描述脉冲噪声信号,首先将采集的带噪信号进行Sigmoid映射,削弱脉冲噪声对信号相似度检测的干扰;接着对映射后的信号求取相关函数,得到信号之间相似度的信息。该方法简洁、计算量小,没有调整参数,能较好地减弱脉冲噪声对信号相似度估计的不利影响。该方法可以应用于定位系统中信号到达时差的估计。比较脉冲噪声低信噪比条件下计算机仿真结果显示,非线性变换相关法的估计精度高于共变法。实验结果表明:非线性变换相关法不仅可以用于高斯噪声环境下微弱信号相似度的检测,也可以用于强脉冲噪声环境下信号相似度的检测,具有较宽的适用范围和较好的鲁棒性。     

基于多站数据融合的参数精估计方法

针对侦察设备处于星载SAR副瓣照射范围,从而导致截获信号湮没于强噪声背景这个问题,本文提出一种基于多站接收机之间的数据融合方法。在信号形式未知的情况下,通过此方法可以检测出淹没在噪声中的微弱信号,进行信号的分类和时频域参数的精估计。首先,将参考接收机与其他接收机之间进行互相关处理,得到峰值信息,根据峰值信息的位置得到信号与参考信号之间的延迟位置,进行延迟校准;其次,各个接收机分别进行粗步长的分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform,FrFT）,记录峰值信息为精估计做准备,根据峰值角度和分数阶傅里叶反变换恢复出原始信号;最后,判定是否存在信号,若信号存在实现多站原始信号功率比的加性融合,根据多站峰值信息限定旋转角度范围,采用精步长的分数阶傅里叶变换估计出调频率和中心频率;利用联合互相关谱实现信号能量的累积,采用自适应门线和边界波谷连续取小方法,找到信号存续状态中的左右边界,估计出带宽和中心频率,计算脉宽,实现时频域信号的精估计。仿真实验表明：该方法可以在低信噪比的高斯白噪声和有色噪声背景下,对线性调频信号（Chirp）的时频参数进行有效的精估计。     

基于自回归高阶估计的盲信号提取算法

文章利用线性预测模型来描述信号的时序结构,提出了一种基于高阶统计量的自回归参数估计的盲信号提取算法。算法首先通过高阶累积量对AR模型中的加权参数进行估计,然后利用盲提取方法对混合信号进行抽取以达到混合信号的分离,比较了高阶累积量方法和二阶自相关分离算法在不含噪声和含高斯白噪声情况下的分离效果。最后通过仿真实验证实了算法的有效性。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

基于最大似然多径估计的卫星导航信号码跟踪算法与实现

卫星导航接收机需要精确的估计信号的扩频码相位并进行跟踪,估计的精度直接影响 伪距的测量精度。卫星信号的多径传播使得传统的基于DLL的估计器存在较大误差,提 出了一种抗多径的估计算法,它基于最大似然参数估计方法,并给出了该算法的推导过程, 仿真的结果表明该算法比传统的DLL跟踪环在性能上有很大的改进。结合传统卫星导 航接收机的实现结构,给出了一种整合了该算法的实现方案。