基于调幅-线性调频信号参数估计的机动目标成像方法

逆合成孔径雷达 (ISAR)机动目标成像受到了研究者的广泛重视。在已有的机动目标成像算法中 ,通常假设在综合孔径处理期间 ,各距离单元内各散射回波是等幅线性调频信号。在实际中 ,以上假设仅是近似成立 ,基于此假设的机动成像算法难以得到较高质量的目标图像。本文采用更精确的信号模型——多分量调幅—线性调频(AM— L FM)信号表示实际机动目标的各距离单元回波 ,并提出一种 AM— L FM信号参数估计方法以及快速算法 ,通过估计信号的时变振幅、调频率和初相等参数 ,得到了更高质量的机动目标的动态 ISAR像序列 ,以利于目标识别 ,而且运算量比已有算法要小。

基于旋转不变信号参数估计技术与模式搜索算法的异步电动机转子故障检测新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique,ESPRIT)与模式搜索算法(Pattern search algorithm,PSA)的异步电动机转子故障检测新方法。模拟形成转子故障情况下的定子电流信号并以之检验ESPRIT性能。结果表明:即使对于短时信号,ESPRIT仍具备高频率分辨力,可以准确估计定子电流各个分量的频率;但对其幅值、初相角的估计欠缺准确性、稳定性。随后,采用PSA确定各个频率分量的幅值、初相角。对一台异步电动机完成了转子故障检测试验,结果表明:基于ESPRIT与PSA的异步电动机转子故障检测方法是切实可行的,并且因仅需短时信号即可达到高频率分辨力而适用于负荷波动情况。

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.

基于多分量多项式信号参数估计的机动目标成像

对机动目标 ,其散射点回波的多普勒信号是时变的 ,通常其变化是近似线性的 .当目标机动性很强时 ,散射点回波的多普勒信号变化是高阶的 ,必须用高阶多项式近似 ,同时有些散射点回波并不是完整地存在于整个孔径 ,其幅度也是时变的 ,故基于变包络的多分量多项式相位信号模型 ,对机动目标回波进行了成像处理 .通过应用“洁净”技术 ,逐个估计多项式相位信号分量 .各分量的多项式相位系数及幅度分别用基于乘积型高阶模糊度函数的估计方法和低通滤波估计得到 ,机动目标的动态雷达图像由估计的信号重构得到 .实测数据处理结果表明这种成像算法是有效的 .

基于频谱细化的线性调频信号参数估计

针对现有的线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号参数估计算法运算量大、实时性差的问题,提出了基于频谱细化的参数快速估计算法。首先对中频采样信号与其延迟逐点相乘,并对产生的新序列做FFT运算,初步粗略估计出LFM信号的调频斜率,然后运用频谱细化方法,即chirp-Z变换,估计出精确的调频斜率。在此基础上,对原信号直接解线调,分析解线调后的信号频谱,估计出信号的起始频率,同样采用频谱细化方法提高估计精度。仿真结果表明算法的有效性。

基于瞬时测频的BPSK和QPSK信号参数估计

针对RWR/ESM中瞬时测频(IFM)无法对相位编码信号脉内参数进行测量的问题,提出了一种对载频的估计方法和两种对码元的估计方法。通过采用高采样率ADC采样、解模糊、平滑和取均值的处理流程对信号载频进行估计;利用相位跳变和相干解调两种方法分别对码元进行估计。仿真结果证明了上述方法对载频和码元估计的有效性。在对码元的估计中:相位跳变法实时性好,但需要一定的先验知识;相干解调法不需要任何先验知识,但实时性不好。所得结论对工程应用研究具有一定参考价值。

一种新的基于L_p范数的极小化信号参数估计方法

提出了一种新的基于L_P范数的参数估计方法,利用非光滑规划技术时原有方法进行了改进,仿真结果表明新方法具有很强的稳健性和很高的效率。

未知包络多分量线性调频脉冲信号参数估计

针对雷达侦察中的未知包络线性调频(LFM)信号参数估计问题,基于时频分析与相干积累,提出了脉冲数、调频率、中心频率、时延和脉宽参数的估计方法。利用时频分析对脉冲数与调频率进行粗估计,结合分数阶傅里叶变换(FRFT)完成脉冲数与调频率精估计;进行局部相干积累,提取中心频率、时延和脉宽。仿真分析表明:多分量LFM信号中的强脉冲可能对弱脉冲信号的参数估计产生干扰。针对该问题,在FRFT域对强脉冲进行了遮蔽处理。推导了估计参数的克拉美劳下界,并对估计误差进行了分析,结果表明:对于多分量LFM脉冲信号,遮蔽强脉冲信号后,弱脉冲信号的脉宽估计精度可显著提高。

跳频信号参数估计的优化算法研究

跳频信号参数估计是跳频通信侦查的重要环节,针对低信噪比环境下参数估计结果差、高精度算法的复杂度过高难以实际应用的问题,提出一种短时傅里叶变换和带通滤波相结合的低复杂度算法。先依据短时傅里叶变换结果的最大值曲线估计跳周期参数,然后用以跳周期估计值为通带中心的带通滤波器对最大值曲线进行修正,并用修正后曲线估计跳时刻、载频频率,从而完成了跳频信号参数估计。仿真结果表明:低复杂度优化算法在低信噪比环境下能有效估计出跳频信号参数。

基于旋转不变技术信号参数估计的激光扫频干涉测量方法

激光扫频干涉测量技术具有无测距盲区、非接触、单次测量多目标的能力.通过傅里叶变换可提取目标拍频频率,进而解算距离.然而受激光器调频带宽限制,通过傅里叶变换得到的目标分辨率受限于固有分辨率.为解决该问题,本文提出采用基于旋转不变技术的信号参数估计(ESPRIT)算法对测量信号进行频谱分析.实验通过插值拟合法校正测量信号拍频非线性,进而采用ESPRIT算法测量目标距离,结果表明在傅里叶变换算法无法区分临近目标频率的情况下,采用ESPRIT算法可以区分出目标的频率,通过计算可得被测目标的厚度为2.08 mm.从而为诸如光纤临近损伤点、薄台阶高度或小孔等测量提供了思路.

基于稀疏系数和多级搜索策略的信号参数估计

参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前压缩域信号参数估计问题,提出了一种新的信号参数估计算法,利用稀疏系数在不同测量矩阵中相同稀疏字典下位置相同的特点,实现了信号参数估计的区间预判;基于理论分析确定了多级搜索策略的最优级次,实现了稀疏字典原子数目的降低。仿真结果表明,算法在提高信号参数估计精度的同时显著降低了运算复杂度。

基于压缩感知的信源个数与信号参数估计算法

信源个数与信号参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前盲信号信源个数与信源参数估计研究割裂的问题,提出了一种联合估计算法。通过分析信号的稀疏系数在不同测量矩阵相同稀疏字典下位置相同的特点,提高了信源个数和信号参数的估计精度,实现算法的自适应控制;通过数理分析确定了多级搜索策略的最优级次,大大降低了稀疏字典的原子数目。仿真结果表明:算法在一定信噪比下能够实现信源个数和信号参数的有效估计;信源个数和信号参数的估计精度随着压缩比的降低而逐渐提高,随着信噪比的提高而逐步增强;噪声对信源个数和信号参数估计精度的影响很大,尤其是低信噪比下;第2个信源载波频率和调频斜率的估计误差明显高于第1个信源参数的估计误差。

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。针对样点缺失条件下线性时频分析方法失效的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)和卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)的跳频信号参数实时估计方法。该方法对信号加滑动窗,将窗内样点随机缺失建模为一个信号稀疏表示问题,傅里叶正交基作为过完备字典,利用OMP直接估计窗内信号频率而不需要恢复信号。KF针对估计得到的信号频率进行平滑,当频率跳变时,KF的频率预测值将严重偏离历史值和频率估计值,偏离程度作为跳变时刻估计的依据。仿真结果和对比实验表明,在样点没有缺失时,该方法具有更优的跳频信号参数估计性能,在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时,即使在样点缺失的条件下,依然可以获得有效的跳频信号参数估计结果。

基于自相关加权融合的LFM信号参数估计算法

为保证雷达对抗侦察系统在复杂电磁环境下的工作性能,提出了一种基于自相关加权融合的线性调频(LFM)信号参数估计算法.首先利用互相关函数进行时域校正,得到时频变化一致的多段LFM信号,而后通过计算功率谱的高阶统计量确定最优窗口长度;接着对加窗信号进行自相关处理,并利用反余切算子构建支持矩阵对同一时刻的窗口信号进行加权融合;然后在频率粗估计的基础上建立参考信号,通过最小化误差函数进行高精度瞬时频率估计;最后利用最小二乘法拟合得到参数估计结果.仿真结果表明:基于功率谱高阶统计量的窗长确定方法能够确保算法在最低误差下进行瞬时频率估计.同时,提出的自相关加权融合方法不但有效提高了参数估计精度,且在低信噪比及异常信号条件下同样具备稳定的估计性能,为基于多传感器融合的雷达对抗情报侦察提供了参考.

基于二次型变换的Chirp信号的参数估计方法

提出了基于二次型变换的Chirp信号的处理方法。首先将非平稳的Chirp信号经过二次型变换化为平稳信号,得到了该平稳信号的相关函数表达式。再根据该相关函数矩阵的奇异值分解的性质和特点,提出了在有色噪声背景下用于估计Chirp信号参数的互谱SVD方法。仿真实验表明,该方法与Radon-Wigner变换方法所得到的结果相近,证明了该方法的正确性与有效性。

低信噪比下线性调频信号的检测和高精度参数估计

Radon-Ambiguity变换(RAT)在低信噪比(SNR)下对线性能调频信号具有良好的检测和参数估计性能。RAT仅需一维搜索,比Radon-Wigner变换具有更高的运算效率。为了实现高精度参数估计缩小搜索步长而仍采用直接搜索时,运算量仍然比较大。本文提出了高效的RAT二次搜索方案来解决这个问题。该方法有2个步骤,在检测阶段,通过RAT分辨率公式求出保证最大检测概率的最大搜索步长;在估计阶段,通过Cramer-Rao界求出保证估计精度的最大搜索步长,该方法能大大减少RAT的计算量。新方法的性能为蒙特卡洛仿真所证实。

一种新的信号多参数估计方法

本文基于圆阵列及其输出时延提出了一种空间信号频率、方位角和仰角的联合参数估计新方法。此方法回避了多维谱峰搜索和参数配对,克服了在短数据时离散傅立叶变换测频分辨率低和性能差的不足。计算机模拟证实了该方法的有效性。

基于四阶矩切片循环谱的非周期性直扩信号检测与参数估计

由于非周期性直扩信号破坏了伪码的周期性和相关特性,原周期性直扩信号检测方法将失效或性能严重恶化。本文在信息序列不相关的前提下,利用四阶矩切片能有效抑制高斯白噪声和其循环相关谱具有明显谱峰的特点,提出一种基于四阶矩切片循环相关谱的非周期性直扩信号盲检测方法,该方法同时能精确估计信号载频。这种方法不需要先验信息,计算简单,易于工程实现。仿真结果表明,在虚警概率为1%,信噪比为-21dB时,该方法的检测概率可达到90%以上;当信噪比高于-18dB时,载频估计的归一化标准差低于0.002;该方法的检测和载频估计性能均优于二次四阶矩切片法、平方倍频法和倒谱法。

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38 dB的LFM信号的参数估计.

多分量线性调频信号的检测与参数估计

采用基于分数阶傅立叶变换单分量LFM信号检测和参数估计的两种方法——拟牛顿迭代法和预判法相结合的方法,对多分量LFM信号进行检测和参数估计,通过仿真结果显示,该方法具有较好的效果.LFM信号在各个领域广泛应用,所以对于多分量LFM信号的检测与参数估计具有广泛应用前景.