ALGORITHM FOR THE DETECTION AND PARAMETER ESTIMATION OF MULTICOMPONENT LFM SIGNALS

A novel algorithm based on Radon-Ambiguity Transform (RAT) and Adaptive Signal Decomposition (ASD) is presented for the detection and parameter estimation of multicompo-nent Linear Frequency Modulated (LFM) signals. The key problem lies in the chirplet estimation. Genetic algorithm is employed to search for the optimization parameter of chirplet. High estimation accuracy can be obtained even at low Signal-to-Noisc Ratio(SNR). Finally simulation results are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.

G.726语音压缩算法在低码率下的改进与实现

G.726协议制定的ADPCM音频压缩算法在语音数字通信领域应用广泛。通过对G.726算法流程的分析,提出了一种改进算法编码器的方案,并通过编程与测试,证明了此改进方法的可行性,该方案可提高G.726算法在低码率下的语音还原质量。

基于有色载入的GPS自适应调零天线抗干扰算法

针对GPS导航信号由于天线震动和城区干扰源较多的情况下,干扰信号会对导航信号的高精度定位产生很大的影响。提出了一种基于有色载入的自适应调零天线抗干扰算法。该算法利用滤波器权值矢量和方向矢量构建有色修正矩阵,并通过该修正矩阵得到滤波权值。从波束形成、失配情况和不同快拍数下的算法性能等三方面进行仿真分析比较,仿真结果表明文中所提出的方法可以得到加宽、加深的零陷,使干扰信号在角度偏移时,也能得到较好抑制。在相同的快拍数下信干噪比更好,具有一定的实用价值。

二次加权频域自适应时延估计算法与应用

时延估计问题在许多工程应用中具有重要的意义。本文提出了一种二次加权频域自适应时延估计模型,给出了二次加权频域SCOT和ML自适应时延估计算法,推导了二次加权频域SCOT自适应时延估计的方差。把该算法应用于对武装直升机的声测无源定位中,用实测直升机噪声数据进行了计算机仿真。结果表明,在低信噪比情况下,二次加权频域自适应时延估计具有更好的时延估计性能。

自适应平滑周期图语音增强研究

提出基于功率谱结构特征的频带间自适应平滑周期图,解决周期图估计的频率分辨率和方差的矛盾,并应用于语音增强算法的幅度谱减法。测试结果表明,自适应平滑周期图谱减法对于各种功率谱结构特征的噪声,在平均段信噪比提高、平均对数谱距离等性能指标上优于其它周期图估计方法的谱减法。

自适应噪声对消中的 ELMS 算法及其变步长算法

基于对ＬＭＳ算法的研究，提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构，分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能，还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证了新算法的优越性．

基于听觉特性的音频水印能量估计及自适应嵌入算法研究

基于水印能量对提高水印鲁棒性的重要作用,提出了音频水印载体可以嵌入最大水印能量的估计方法。该方法利用了听觉掩蔽特性及MPEG-2听觉模型,计算音频载体在变换域下每帧数据可以嵌入的水印能量,进而估计整体水印能量,并将能量估计方法应用在自适应水印嵌入算法的模型构造上。实验结果验证了水印鲁棒性随嵌入能量的增加而提高;所提出的自适应水印嵌入模型,能根据音频载体自身的特点动态调整水印嵌入强度,在保证听觉质量的同时,提高了水印嵌入量。克服了通过重复实验判断水印嵌入能量方法的复杂性,以及在嵌入相同能量情况下,采用固定水印嵌入强度系数导致的噪声过大等缺点。

时空DOA矩阵方法的分析与推广

本文在对时空DOA矩阵方法进行详细分析的基础上 ,提出了该方法的几种改进与推广形式 .理论分析和仿真结果表明 ,时空DOA矩阵方法作为一种新的基于信号时空特征结构的高分辨率二维DOA估计方法 ,可以通过空时二维处理在时空域中衍生出大量虚拟阵元 ,因此对阵列结构的约束较松 ,能够根据需要灵活地派生出多种形式的阵列和相应的估计方法 。

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法。为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰。针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法。相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理。

多径环境中二维波达方向估计的子空间平滑算法

在双平行线阵的基础上,提出了一种可在多径环境下估计二维波达方向的新算法.算法充分利用了信号在空间和时间上的特性,能估计的来波方向最多可达到(2M-1)(M-1)(M为天线阵元对数),估计过程中不需要角度搜索和参数配对过程,而且能根据不同的用户对相干来波实现分组.仿真试验结果证明了这种方法的有效性.

基于多项式变换的自适应Chirp信号参数估计

提出了一种新的基于多项式变换的RLS(recursiveleastsquare)算法。利用多项式变换将多项式相位信号(PPS)转变为具有线性相位的谐波信号,这一谐波信号满足AR(Autoregressive)模型且其频率对应于多项式相位的最高次项系数。然后利用RLS算法对AR模型的AR系数进行自适应估计,通过AR系数求解谐波信号频率,便可以获得多项式相位中最高次项的系数。本算法速度快,计算量小,并且在较低的信噪比(SNR)下估计性能依然良好。Monte Carlo仿真实验证明了本方法的有效性。

基于LMS自适应算法的瞬态信号时延估计

讨论了LMS方法对瞬态信号估计的困难,提出用反向LMS自适应滤波算法进行瞬态信号的时延估计。设计了两种反向LMS自适应算法,用爆炸波信号仿真分析了时间延迟估计的性能,通过比较表明该算法的有效性。

一种微弱直接序列扩频信号的盲自适应解扩算法

针对微弱直扩信号扩频码的盲估计和信息码的盲解扩问题,本文提出了一种能同时分离直扩信号扩频码和信息码的非线性盲自适应恒模算法,达到了对直扩信号盲处理。本文首先提出了直扩信号的盲分离问题,然后详细分析推导了盲自适应随机梯度恒模算法,最后将该盲自适应随机梯度恒模算法应用到了对微弱直扩信号的盲分离中,并从理论上阐明了可以用该算法来实现直扩信号的盲分离。所提出的算法完全不同于以往的基于矩阵分解(奇异值分解、特征分解等)的伪码盲估计方法,它的存储开销量和计算量都比较小,可以实现对较长伪码构造的直扩信号的处理,而且它的计算速度较快,在某种程度上解决了传统的基于矩阵分解的方法在直扩信号的实时处理及实现上的困难。理论分析和数值结果都表明了所提方法能较好地工作在较低的输入信噪比条件下。

基于迭代算法的信号频率快速估算

提出一种正弦信号频率估算的快速迭代算法,它可以保证在不知信号频率的确切值的情形下在2个周波内以0.1%的测量准确度来估算信号频率的实际值。本算法是一个迭代计算过程,仅利用一个采样周期信号采样序列值中的任何两个相邻的采样值,并通过构造信号幅值、频率和相位与这两个采样值有关的影响系数来实现。在迭代计算中,通过设定不同数值的迭代系数,可以在不同的计算时间内获得不同的估算精确度。并给出一个实际应用系统的实例计算,仿真结果证明这种算法的可靠性、准确性和快速性。

机动目标ISAR距离瞬时多普勒成像实现方法

ＩＳＡＲ成像的目标通常为非合作机动目标，采用距离瞬时多普勒方法可以对机动飞行目标进行成像［１］。利用基于信号分量自适应短时谱估计技术，通过对每个距离单元某一时刻回波频率的估计来得到瞬时像；由于该方法采用ＦＦＴ快速计算，而且不受信号分量形式的限制，故能够快捷有效地得到瞬时像，对实验ＩＳＡＲ处理的结果表明该方法的有效性。

电动汽车电机转速估计方法研究

该文对几种常见的无速度传感器电机控制方法进行了研究介绍,并按照其参数的鲁棒性和系统抗干扰能力进行分类。完全依赖电机物理参数和电磁方程的转速估计算法参数鲁棒性差,算法抗噪能力弱。部分依赖电机参数和电磁方程的转速估计算法分为4种方法,重点介绍了模型参考自适应方法,并对模型参考自适应和滑膜观测器算法进行了仿真。阐述了独立于电机参数和电磁方程的转速估计算法的两种高频信号算法和一些人工智能算法,总结了各个算法的优缺点和适用性。

基于接收信号强度的不同移动终端定位方法研究

传统的基于接收信号强度的定位算法均假设用于线下训练和实时定位的移动终端不变,而这会严重影响基于位置指纹定位法的准确性。本文提出的接收信号强度差值法(RSSD)和实时自适应学习规范化法(RSALS),用于解决不同WLAN移动终端获取接收信号强度存在差异的问题,并在真实室内WLAN环境下验证了算法的可行性和有效性。实验表明即使在设备不变的情况下RSALS法仍然具有实时校正的作用,可以在一定程度上抵消环境变化对定位精度的影响。

一种用于信号估计的改进变步长LMS算法

为了改善现有的变步长LMS自适应算法在对带有噪声的信号估计中存在步长调节参数较多、收敛速度慢、不易调节、对噪声较为敏感等现象,综合已有的变步长算法提出了一种基于升余弦窗函数与误差延时相结合的可调节的变步长算法,给出理论分析的同时利用MATLAB建模仿真验证,表明该算法能进一步提高收敛速度的同时,确保在低信噪比环境下能顺利提取期望信号。经过改进的升余弦窗函数可以做到仅调节一个参数即可完成信号估计,验证的结果表明,该算法在收敛速度与稳态失调上均优于其他变步长算法,具有一定的工程实用价值。

基于模态分解的最小方差模态滤波器

针对浅海的复杂水声环境,提出了一种基于模态分解的最小方差无失真响应(MVDR)的自适应模态滤波器,利用接收阵列的声场数据和声速梯度数据,估计了各阶简正波复幅度系数。最小方差模态滤波器提取声场某阶模态时,可以抑制其它模态和噪声的影响,减弱模态滤波器对阵列长度的依赖性及对噪声的灵敏度。通过计算机仿真研究了最小方差模态滤波器的性能,并与其它线性模态滤波器进行了对比,结果表明:该自适应模态滤波器比其它线性模态滤波器能更精确地估计各阶简正波复幅度系数,并且具有良好的环境适用性特点。

多目标回波参量估计中的自适应分解方法

利用基于“Matching Pursuit”算法的自适应信号分解方法,探讨了主动声纳信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既可实现目标参数估计,又可获取更多的目标特征信息,既能充分发挥宽带信号的优势,又有利于解决多途效应问题,因而具有明显的优越性,是一种比较好的信号分析方法。仿真实验验证了其有效性。