部分均匀杂波环境中极化自适应Rao检测器

研究了机载极化雷达在部分均匀杂波背景下对于低慢小目标的自适应检测问题。基于Rao准则设计得到了极化自适应Rao检测器,分析了极化自适应Rao检测器的性能,推导得到了虚警概率和检测概率的解析表达式,证明了极化自适应Rao检测器对于杂波协方差矩阵和杂波功率比因子具有恒虚警率特性。理论分析和数值仿真表明,与基于广义似然比检验准则得到的自适应子空间检测器和自适应匹配检测器相比,极化自适应Rao检测器具有更好的检测性能和更低的计算复杂度。

一种基于最小均方误差准则的唯方位定位方法

为了使目标位置估计点到各个观测站定位视线的距离和达到最小,提出一种利用最小均方误差准则,使用加权约束条件得到最佳逼近解的多站唯方位无源定位新方法。该方法在二维和三维情况下均适用,并且最少只需要两个观测站即可实现定位,定位误差趋近于克拉美-罗下界(CRLB)。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。

基于最小熵准则的频偏估计算法研究

提出了一种基于SEM(Spectrum Entropy Minimization,频谱熵最小化)的频偏估计算法。研究发现,频偏越小,离散信号频谱的熵越小。根据这一性质建立了相关算法,通过一维搜索的方式得到使相位补偿后信号频谱熵最小的频偏估计。仿真结果表明:SEM算法的估计性能能够达到CR(Cramer-Rao,克拉美罗)下界,而且估计的稳定性和鲁棒性较好,具有一定的应用价值。

辐射源信号波形已知的超视距目标直接定位方法

现有直接定位(Direct Position Determination,DPD)算法主要研究对象是视距目标.针对传统无线电定位技术对超视距目标定位精度低的问题,提出一种辐射源信号波形已知的超视距直接定位(Over-the-Horizon Direct Position Determination,ODPD)方法.该方法基于电离层电子密度参数,依据最大似然(Maximum Likelihood,ML)准则,从信号数据域直接推导出仅关于目标位置的代价函数.其次,本文推导了关于电离层虚高测量误差的定位误差协方差矩阵.实验表明ODPD方法在低信噪比下相比现有算法,能显著提高超视距目标的定位精度,定位性能更接近克拉美罗界(Cramér-Rao Low Bound,CRLB).误差分析显示,电离层虚高误差标准差在20km时,引起的定位误差能控制在10km的范围内.

一种电离层虚高观测误差存在条件下的超视距直接定位方法

由于避免目标和信号数据关联信息的损失,目标直接定位方法具有比两步定位方法更高的估计精度。考虑在超视距目标定位问题中,电离层虚高观测误差对定位精度的影响,提出一种电离层虚高观测误差存在条件下的超视距直接定位算法。在电离层反射模型的信号传播模型基础上,考虑电离层虚高的观测误差服从高斯分布,利用最大似然准则推导目标位置和虚高参数的优化模型,最后通过Newton型迭代算法对目标函数进行求解。此外,为评估算法性能,还推导了目标位置估计的克拉美罗界。仿真实验表明,该算法的目标定位估计误差能够逼近相应的克拉美罗界,且比传统测向加交汇定位方法的定位精度更高,在低信噪比下优势明显。

基于最小二乘样本拟合的复信号时延估计方法

针对高斯随机信号在传统时延估计算法估计下出现性能下降的问题,提出一种基于最小二乘样本拟合的时延估计算法。首先给出互相关的代价函数,利用sinc内插公式采用有限数量的样本估计相关数值,再通过最小二乘(LS)准则最小化其代价函数求出估计值,该估计值接近于无偏。给出算法的克拉美罗下界(CRLB)表达式,并将该算法与互相关算法、基于最小均方误差(MMSE)的算法进行性能比较。理论分析与实验结果表明,所提出的基于最小二乘样本拟合的算法性能优于互相关算法与基于MMSE的算法,并且能更好地逼近克拉美罗下界值。