基于金枪鱼算法的最大似然信号方位与频率联合估计

针对多维非线性搜索在传统最大似然估计(ML)上的波达方向(DOA)估计存在计算量大、传统网格搜索速度慢等不足,提出了一种基于金枪鱼算法的窄带信号频率方位联合估计的最大似然DOA估计,该算法体现了良好的估计性能。仿真结果表明,该算法对单声源有精确的角度和频率估计值;在声源个数不同的情况下,与基于松鼠搜索算法、正余弦算法、原子搜索优化算法、人工蜂群算法等的估计相比,该算法有着更快的收敛速度和更低的均方根相对误差。

一种波达方向、频率联合估计快速算法

首先提出了基于 PM(propagator method)方法的波达方向(DOA)、频率联合估计快速算法,给出了PM算子的一个估计,由PM算子构造出一特殊的低维矩阵,其特征值给出频率的估计,进而由估计的频率和相应的特征矢量得到DOA的估计。该算法具有参数自动配对,计算量小的优点,易于在工程应用中实时处理。计算机仿真结果证实了算法的有效性。

基于稀疏阵列的多带信号频率和到达角联合估计

随着工作频段的不断拓展,传统的基于空时Nyquist采样的多目标源频率和到达角联合估计方法受到阵列孔径和采样速率的约束,提高估计精度往往伴随着较高的硬件成本。为此,基于互质阵列设计了一种十字型空时欠采样接收结构,并结合噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种具备闭式解的频率和到达角的无模糊估计方法。得益于稀疏阵列可有效拓展阵列孔径,所提方法相比基于传统均匀线阵的方法,在相同的硬件资源和较低信噪比条件下即可取得明显的估计精度提升效果。

空时欠采样下多目标频率和方位联合估计新方法

针对空时欠采样下多个窄带信号参量估计问题,提出了一种基于同时估计多实数的广义稳健中国剩余定理的频率和方位联合解模糊方法。该方法首先对任意单阵元采用多次时域欠采样,获得多个目标的模糊的频率估计值,然后利用同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理估计出多目标的无模糊频率;在空时欠采样下,获得多组阵元接收到的信号相位差的模糊值,再利用广义稳健中国剩余定理解相位模糊,从而估计出多源信号的真实方位。仿真实例表明新提出的方法可以在空时欠采样情况下有效地对多个目标同时解频率和方位模糊,频率和方位联合估计的精度高,稳健性好。

基于双基地频率和方位联合估计算法研究

提出一种基于双基地频率和方位联合估计的新算法,是基于UN-ESPRIT方法和两个阵列之间的互相关DOA矩阵法,称之为UN-DOAa-ESPRIT算法。该算法可以同时估计目标信号的频率和两个基地(即两个阵列天线)方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,而且在不知道的相关噪声环境下同样可以有效地进行估计。数值仿真结果证明了算法的有效性。

采用时-空阵列流形的ESPRIT算法——联合角度-频率估计

考虑入射到天线阵上多个窄带信号源的角度和频率同时估计问题.虽然常规ESPRIT算法是一种快速的一维高分辨率方向估计算法,但不能直接用于信号频率和角度的同时估计.通过构造一种特殊阵列结构,引出时-空阵列流形概念,利用该流形,将ESPRIT算法扩展到时-空二维情形,提出采用时-空阵列流形的联合角度-频率估计算法.该算法不仅给出自动配对的角度-频率估计值,而且其性能随着抽头延迟线数的增加而提高.仿真计算表明,该算法不仅具有很高的分辨率和精度,而且在低信噪比条件下,其性能优于其他现有的方法.

空-时相关高斯噪声中基于累积量的联合角度-频率估计算法

提出一种基于累积量的联合角度-频率估计(CB-JAFE)的新算法,用于估计多个独立非高斯信号源的方位和频率参数.同利用空-时数据矩阵奇异值分解的现有联合角度-频率估计(JAFE)算法不同,所提出的算法利用空-时数据的4阶累积量,可有效地抑制具有未知相关结构的空域和时域相关的高斯噪声.仿真结果表明,所提出CB-JAFE算法是有效性的,而且性能上优于现有的JAFE算法.

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能。

频点自跟踪自适应频率相位联合估计器及性能评价

基于二阶自适应陷波滤波器的频率相位联合估计器在工程上有着广泛的应用,但其应用前提是参考信号相对输入信号频偏较小.因为随着频偏增大,频率和相位估计的偏差和方差也随之增大.文章分析了自适应频率相位联合估计器的性能及频偏的影响,提出了频点自跟踪自适应频率相位联合估计器,并针对目标辐射噪声信号和主动发射信号的回波进行了仿真.仿真结果表明,相同条件下该估计器较自适应频率相位联合估计器大大减小了估计偏差和方差,可实现无偏估计且使估计方差接近CRLB.这一特性甚至在低信噪比时也保持良好.

基于块Toeplitz矩阵的频率和波达方向联合估计方法

针对频率和波达方向(direction of arrival,DOA)联合估计中相干信号源估计问题,在二维多信号分类(Two Dimension Multiple Signal Classificaiton,2D-MUSIC)算法及一维Toeplitz重构(1D-TMUSIC)算法的基础上提出了一种基于块Toeplitz矩阵的DOA和频率联合估计方法(2D-TMUSIC)。该算法流程与2D-MUSIC算法基本相似,唯一差别是在2D-MUSIC算法中的自相关矩阵估计被2D-TMUSIC算法采用块Toeplitz矩阵所取代,再经过奇异值分解和谱峰搜索,确定谱峰位置,其对应的频率和DOA值作为真实信号频率和DOA的估计值。该算法估计精度与2D-MUSIC算法相当,且具备对相干信号成分的区分能力,并在一定程度上优化了计算复杂度。仿真分析表明了该算法的有效性和正确性。

雷达通信跳频网台参数联合估计方法与研究

提出了一种新颖的同步正交跳频网台参数联合估计方法,该方法利用时间窗滑动将数据进行分割,对每段数据进行联合估计,利用门限排除那些包含多个频域的数据,余下的数据估计出的结果逐一归类后取平均进一步提高估计精度。计算机仿真实验表明,本方法可以准确估计出频率捷变雷达的频率和到达角。

调频脉冲信号辐射源多普勒信息提取方法研究

提出了一种基于单脉冲频率及频率变化率联合估计和多脉冲联合估计脉冲重复周期变化率的调频脉冲信号辐射源目标多普勒参数提取方法。该方法解决了无源定位系统数据采样频率与辐射源脉冲重复周期不匹配造成的频率偏差问题,在脉冲到达时间的提取上避免了对脉冲边沿的判断,使得利用中频采样信号计算脉冲重复周期成为可能。介绍对了该方法所采用的频率及频率变化率联合估计关键技术,并在此基础上讨论了该方法所能达到的理论估计精度及误差分析,最后通过仿真试验验证了该方法的可行性和有效性。

低截获跳频网台信号参数联合估计方法

本文提出了一种新颖的同步正交跳频网台参数联合估计方法,该方法利用时间窗滑动将数据进行分割,对每段数据进行联合估计,利用门限排除那些包含多个频域的数据,余下的数据估计出的结果逐一归类后取平均进一步提高估计精度.计算机仿真实验表明,本方法可以准确估计出频率捷变雷达的频率和到达角.