基于TD-SCDMA无线定位虚拟线阵四阶累量修正MUSIC算法的研究

无线定位的圆-角定位技术中,DOA估计极其重要。本文针对基于TD-SCDMA智能天线预处理后的虚拟均匀线阵MUSIC算法带来的阵列孔径小,抗阵元误差扰动性差的不足,研究了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的MUSIC算法,由于虚拟线阵四阶累量MUSIC算法的应用范围局限于独立的信号源的DOA估计,不能用于相关信号源DOA估计,因而提出了基于模式空间虚拟均匀线阵四阶累量的修正MUSIC(FOC-MMUSIC)算法,有效地拓展了阵元孔径,改善了系统抗阵元误差扰动和算法对相关信号源DOA的估计性能。

基于精简四阶累积量MUSIC与混合遗传算法的笼型异步电动机转子断条故障检测新方法

将精简四阶累积量(Streamlined Fourth-Order Cumulants,SFOC)多重信号分类法(Multiple Signal Classification,MUSIC)与混合遗传算法(Hybrid Genetic Algorithm,HGA)结合,提出一种新型异步电机转子断条检测方法。利用基于四阶累积量的MUSIC可有效抑制噪声,扩展信号阵元,改善频谱估计性能,以高频率分辨率提取定子电流信号中的转子断条故障特征分量及主频分量的频率;利用混合遗传优化算法估计各频率分量的幅值和初相位。为提高算法的快速性,根据四阶累积量矩阵构成规律,提出一种改进方法去除矩阵数据冗余,极大减小了计算量;针对遗传算法易早熟和后期收敛较慢的缺点,引入单纯形法。仿真与试验验证了新方法在低信噪比和短时采样时间情况下仍具有较高的频谱分辨率和估计精度。最后与FFT、MUSIC-SAA法进行了比较,证明了其优越性。

单矢量水听器四阶累积量MUSIC算法对信号DOA的估计

针对传统MUSIC算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器MUSIC算法。这里将单个矢量水听器理解为一个标量传感器阵列,按照阵列信号处理的原理对其输出的标量场和矢量场信息进行联合处理,该算法先构造四阶累积量矩阵,代替传统MUSIC算法中的阵列协方差矩阵,对四阶累积量矩阵采用MUSIC算法作方位估计。仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,MUSIC算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,该方法还是能获得高分辨率的估计。湖试结果也表明,文中算法有更好的目标方位估计性能。

基于四阶累积量的MUSIC算法性能仿真分析

介绍了空间谱估计中四阶累积量矩阵的阵列信号处理方法原理。对结合四阶累积量的MUSIC算法与传统MUSIC算法进行了MATLAB仿真比较,并在多信源数的信号环境中进行了DOA估计。同时,在不同阵元间距、快拍数和信噪比条件下,对四阶累积量MUSIC算法的估计性能进行了仿真分析。结果表明,该算法阵列能力较强,并能有效抑制高斯噪声。实验结果为该算法在今后仿真实验参数的选取方面提供了参考。

基于四阶累积量的波束域MUSIC方法

在非白噪声背景下,基于二阶统计量的高分辨方法性能较差。基于四阶累积量的高分辨方法能较好地抑制空间高斯噪声,但其运算量较大。为了解决这一矛盾,文章提出了一种基于四阶累积量的波束域MUSIC方法。仿真分析和实验结果表明,与阵元域四阶累积量MUSIC方法相比,论文所提方法降低了分辨门限,减小了估计偏差和均方根误差,同时减小了运算量。

非圆信号的四阶累积量测向新方法

针对传统基于四阶累积量的非圆信号测向方法存在阵列扩展不充分或者有数据冗余等问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,提出了一种阵列充分扩展且无数据冗余的非圆信号测向新方法.根据信号的非圆特性,新方法充分利用了阵列接收数据及其共轭数据来构造四阶累积量矩阵,实现了阵列的充分扩展并且使扩展后的等效阵元数进一步增加;此外,通过巧妙地利用四阶累积量矩阵的结构特征,降低了算法的计算量.理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有计算量小、阵列扩展能力强以及分辨率高等优良性能.

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计。方法应用四阶累积量和修正MUSIC算法。结果二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好。结论利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法。

基于高阶累量与神经网络覆盖算法的数字调制识别

提出了一种把归一化四阶累量作为分类特征参数,应用神经网络覆盖算法进行分类的调制识别算法。对MFSK信号的三种归一化四阶累量进行了理论推导,对几种不同调制方式的数字通信信号的三种特征参数随信噪比的变化进行了仿真,证明了高阶累量不受高斯噪声影响的理论结果。最后应用神经网络覆盖算法进行分类识别,得到了比较好的识别结果。

文化鱼群算法的广义MUSIC测向技术

针对现有的测向算法测相干信号源会损失天线阵列孔径的问题,在引入广义导向矢量和广义导向矩阵的基础上,建立了一种通用的阵列数据模型,提出了一种基于四阶累积量的广义MUSIC测向算法。为求解所提的广义MUSIC测向算法,在文化算法中使用人工鱼群进化机制,引入了一种多维搜索的文化鱼群算法。仿真结果证明了所设计的测向算法在不损失四阶累积量所扩展阵列孔径的情形下,可有效测相干信源与独立信源的方向,与现有一些经典算法相比,所提算法有较大的优势和较广的应用范围。

基于高阶谱估计的反辐射导弹抗有源诱饵研究

反辐射导弹是压制、摧毁雷达的最有效武器。目前反辐射导弹普遍采用了比幅和相位干涉仪的测向方法,该测向方法易受到诱饵的干扰,使得测向偏离目标。论文将基于四阶累积量的MUSIC方法应用于反辐射导弹的测向,以期实现对时域、频域重叠的雷达和多部诱饵信号的空间分辨,为反辐射导弹抗诱饵干扰提供前提保证,并研究了基于相位模式激励的方法,有效降低了四阶算法的计算量。

基于高阶统计的欠采样多信号频率估计

利用信号频率特征矢量Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积并基于四阶累积量、时延和 ＭＵＳＩＣ算法，本文提出了一种适用于任意高斯噪声环境的欠采样多信号频率估计的新方法。适当选取时延参数，方法极大增加估计信号的数目。计算机模拟证实了其有效性。

色噪声环境下双基地MIMO雷达收发角度估计

针对基于二阶统计量的MIMO雷达收发角度估计方法在色噪声环境下性能严重下降的问题,提出一种基于四阶累积量的双基地MIMO雷达的收发角度联合估计算法.从累积量的基本定义出发,构造出四阶累积量矩阵,通过特征值分解有效的分离出噪声子空间,最后根据MUSIC算法的基本原理,实现了MIMO雷达收发角度的正确估计,且估计参数可以自动配对.与传统基于二阶统计量的MUSIC算法相比,所提算法能够有效抑制高斯色噪声的影响,提高目标的角度估计性能,理论分析和仿真结果验证了所提方法的有效性.

色噪声环境下单基地MIMO雷达分布式目标角度估计

针对传统的二阶统计量角度估计算法在高斯色噪声环境下估计性能急剧下降甚至失效的问题,该文提出一种基于四阶累积量的单基地MIMO雷达相干分布式目标角度估计算法。首先建立单基地MIMO雷达的相干分布式目标信号模型,求取信号的四阶累积量矩阵;利用特征值分解分离出相互正交的信号子空间与噪声子空间,根据多重信号分类(MUSIC)算法原理,获得阵列的空间谱函数,通过谱峰搜索得到分布式目标的中心波达方向。该算法充分利用了四阶累积量对高斯过程的不敏感性,能够很好地抑制高斯色噪声对角度估计的影响。仿真结果证明了该算法的正确性和有效性。

基于改进TLS-ESPRIT的Chirp扩频系统信道估计

提出了一种基于快速伪谱修正的四阶累积量TLS-ESPRIT算法。该算法充分运用了四阶累积量矩阵的数据信息,不但能较准确地估计Chirp扩频系统信道多径时延,而且可有效地识别和剔除虚径,进而建立在时延估计基础上的多径幅度估计就更可靠。针对关键参数在仿真设计和工程应用中的设置,列出了它们需要遵从的三个关系。最后以IEEE802.15.4a信道为传输环境,对该算法进行了仿真验证,并与四阶矩TLS-ESPRIT算法和伪谱搜索算法作了性能对比。