复合高斯杂波下距离扩展目标斜对称自适应子空间检测器

针对非高斯杂波背景中距离维扩展的多秩线性子空间信号自适应检测问题,本文基于两步法设计了广义似然比(GLRT)、Rao、Wald检测器。为解决训练样本有限情况下自适应检测器性能急剧下降的问题,本文在检测器设计阶段利用了协方差矩阵的斜对称结构特征。考虑到高分辨率雷达目标回波除了具有沿雷达径向的平动分量之外,还能观测到偏航、横滚、俯仰等转动分量,将目标信号建模为距离扩展子空间信号,以充分利用多普勒信息;为弱化纹理分量先验分布选择的困难,减小模型失配导致的检测性能损失,将杂波建模为纹理分量为未知常数且散斑协方差矩阵具有斜对称结构的复合高斯杂波模型。经过蒙特卡洛仿真实验验证,在训练样本数量受限的情况下,本文所提三种斜对称检测器检测概率达到0.5所需的信杂比相比传统检测器平均低20 dB。同时,分析表明提出的三个斜对称自适应检测器均对散斑协方差矩阵具有恒虚警特性。

频谱分析技术在层析SAR森林垂直结构信息提取中的应用性能分析

为了分析频谱分析在不同应用场景的信号提取能力,分别应用数值模拟与真实林区的多基线In SAR数据分析五种频谱分析方法的提取效果.数值模拟实验表明,Capon方法受信噪比影响较小;在TSAR林区实验中,Capon方法提取森林垂直结构信息效果最优,NSF方法提取冠层高度及地表信息效果最优.

基于噪声子空间映射的二维波达角快速估计算法

为了降低二维MUSIC(Two Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法的计算量,提高算法的实时处理能力,基于噪声子空间映射思想提出了一种适用于任意平面阵列结构的二维波达角(Direction Of Arrival,DOA)快速估计算法.新算法利用空间角度划分及非线性变换将信号子空间与噪声子空间的正交性等价地压缩至某个角度分片内,使得真实DOA在该角度分片内产生虚拟镜像,通过搜索该角度分片得到虚拟DOA,最后利用数学式直接计算得到真实DOA.理论分析和实验结果表明新算法能够成倍地提高DOA估计的速度,同时具有比MUSIC算法更高的空间分辨率.

基于特征向量的多谱线自旋回波串信号参数估计

针对存在加性高斯白噪声多参数变量的多谱线自旋回波串(SpinEcho Train,SET)信号参数估计问题,提出基于特征向量的2-D参数估计方法.将SET信号构造成2-D数据矩阵,按照不同的方式构造Hankel块矩阵束,利用子空间转移不变结构解得特征向量,依据特征向量的结构规律获得衰减因子和频率,基于最小二乘方法进一步获得信号幅度估计.该方法具有自动配对的能力,在相对高信噪比以及频率可分辨的情况下能够实现参数的有效估计,且计算复杂度较低.仿真数据结果证明了算法的有效性.

复合高斯杂波中子空间信号的自适应检测

针对复合高斯杂波中自适应检测多维子空间信号,传统算法在训练样本数有限的情况下性能严重不足的问题,提出了基于协方差矩阵广对称结构信息的子空间信号的广对称自适应检测算法。该算法利用协方差矩阵的广对称结构特征,基于两步广义似然比准则,首先得到协方差矩阵的广对称渐进最大似然估计,然后代入似然比得到广对称自适应检测器,理论分析证明了该检测器具有恒虚警率特性。仿真分析表明,与传统检测器相比,该检测器具有更好的检测性能。

基于数据子空间的探地雷达图像岩体结构分析

地下岩体结构探地雷达探测方法是一种行之有效的方法,探测中探地雷达向地下发射电磁波并记录回波,地下地质结构信息以探地雷达记录的回波图像数据表示。由于环境的复杂性、雷达回波记录信号在传输过程中能量衰减,使得有用的小目标弱回波信号被杂波、噪声等干扰与掩埋,探地雷达记录信号中地下小目标结构特征难于识别,地质解译困难。研究信号子空间多信号分类的数值分析方法,分析处理探地雷达图像剖面数据,并以模拟实验和探地雷达在隧道超前地质预报场地实验中采集的数据为例,验证本方法的有效性,得到了好的效果,实验证明本方法可行。