下行波束形成与上行Rake接收机的联合处理技术

本文基于CDMA移动通信系统中上下行信道的双向共性特征 ,通过上行接收信号子空间分解 ,确定下行发射信号子空间特征 ,从而提出一种下行最优发射波束形成与上行空间Rake接收机联合处理技术。通过计算机仿真进一步验证了本文提出的联合处理技术的有效性。

利用上行信道信息进行CDMA信号下行波束形成

基于CDMA移动通信系统中基站与移动台之间上下行信道的双向共性特征 ,通过基站对上行信号子空间分解 ,确定下行发射信号子空间特征 ,从而确定发射波束形成权矢量 .它不需要估计所有用户的DOA和多径幅度信息 ,计算机仿真进一步显示了算法的性能 .

应用子空间方法实现米波雷达超角分辨实验研究

应用阵列信号的子空间方法实现天线转动时的多目标超分辨处理，给出计算机模拟结果，并介绍了实现阵列信号子空间法的实验系统。实验方法及实验结果均表明该方法的有效性。

基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法

宽带测向一直是阵列信号处理领域研究的热点。本文提出了一种基于无噪协方差矩阵变换的宽带测向算法。该算法通过构造变换矩阵,把各个窄带频率处的无噪协方差矩阵变换到聚焦频率处,然后应用子空间的方法得到波达方向估计值。与通常的信号子空间宽带测向算法相比,本文提出的算法不需要对波达方向进行预估计。理论分析证明了本文波达方向估计算法的无偏性。把该算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性。

TAM法在电压闪变参数估计中的应用

传统电压闪变检测需要提取调幅波包络线,过程复杂,计算量大。将TAM算法直接应用于电压闪变检测,利用三角函数分解的原理,将对闪变信号的检测转化为对边频分量的检测,首先求解采样信号数据矩阵的协方差矩阵,通过对协方差矩阵进行奇异值分解得到信号子空间和噪声子空间,利用最小二乘法的原理,估计信号的频率和幅值信息,通过公式计算得到精度较高的闪变信号参数。仿真结果表明,该算法在闪变信号参数的提取中,具有较高的精确性,且运算量较小。

基于空间投影的高冗余Gabor框架采样系统信号重构方法

针对窄脉冲信号的采样与重构,基于指数再生窗Gabor框架的欠Nyquist采样方法已经得到验证,但是当框架高度冗余时,使用传统方法对信号进行子空间探测会导致重构较大误差甚至失败。本文设计了分块的对偶Gabor字典,构建了基于该字典采样系统的重构模型;将分块思想引入冗余字典条件下信号空间投影,提出了基于Gabor分块字典的信号空间投影的SCoSaMP(simultaneous compressive sensing matching pursuit)算法,分析了算法的收敛条件;推导了噪声条件下基于近似oracle估计的误差边界,并对算法进行降噪分析。仿真结果表明,提出的子空间探测方法相比传统方法,提高了信号恢复精度,降低了采样通道数,并增强了系统的鲁棒性。

熵特征在雷达信号分选中的应用

针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,应用信息熵特征实现了低信噪比条件下未知复杂雷达信号的高准确率分选.对接收到的雷达信号首先求得维格纳分布空间和双谱空间,然后对该空间进行子空间划分,在子空间分布概率下,求取雷达信号的信息熵特征构成二维特征向量,该特征向量反映了信号在这两种空间下的能量分布.最后对8种雷达辐射源信号进行了特征提取和分类仿真实验.实验结果表明所提取的特征参数在宽信噪比范围内均具有很好的分离性和稳定性,验证了该方法的有效性.

微弱GPS信号捕获中的远近效应消除方法

首先分析了全球定位系统(global positioning systcm,GPS)互相关对微弱卫星信号捕获的影响,并针对该问题给出了子空间投影算法的推导,从理论上证明其能消除远近效应对微弱卫星信号捕获的干扰。在此基础上,重点分析了码相位和频率误差对子空间投影算法的影响,并通过模拟数据和真实数据加以验证。实验证明模拟数据由于其码相位和频率误差较小并可预测,采用子空间投影能够有效消除强、弱卫星信号互相关对某个微弱卫星信号捕获的影响,但对于实际信号由于频率误差一部分来源于晶振的抖动并不容易预测,针对捕获卫星能量极弱情况下,采用子空间投影的方法则存在较大的强信号残差并不容易被消除。

采样数据重构的修正一维噪声子空间算法

阐述了一维噪声子空间算法的基本原理,介绍了将接收数据重构再利用,构造相关矩阵的修正一维噪声子空间算法,在快拍次数有限时,可以明显改善相干信号DOA估计的性能,计算机仿真结果证明该修正算法是有效的。

低信噪比条件下调频率估计的子空间投影方法

当SAR回波数据的信噪比较低时,准确估计多普勒调频率变得十分困难。提出了一种基于子空间投影技术的多普勒调频率估计方法。该方法利用不同距离单元的观测矢量构造协方差矩阵,然后通过对协方差矩阵特征分解得到噪声子空间,最后将相位误差矢量向噪声子空间投影来估计多普勒调频率。在信噪比较低的条件下此方法可以稳健地估计多普勒调频率。

一种新的互耦条件下宽带信号DOA估计算法

基于一致聚焦和Khatri-Rao子空间的思想,提出了一种新的互耦条件下宽带信号DOA估计算法。首先,通过在阵列两端设置辅助阵元来补偿各个频率处的互耦效应;接着,对补偿后的协方差矩阵进行一致聚焦操作,并重排成一个高维矩阵;最后,通过搜索Khatri-Rao子空间谱估计出宽带信号的DOA。算法适用于互耦未知的场合,对宽带信号频率谱是否平坦没有要求,且在互耦自由度较小时能够分辨多于阵元数的宽带信号。计算机仿真结果证明了算法的有效性。

多载波水声信道估计技术及其研究进展

简述了水声信道与正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统之间的必然联系,概述了基于导频符号的信道估计算法、自适应信道估计算法、子空间信道估计算法以及压缩感知稀疏信道估计方法在水声通信中的应用现状,总结了各种算法的特点,比较了各种算法的优缺点,并指出了未来水声信道估计的发展方向。

四元数数据投影DOA跟踪算法

研究了基于两分量简化电磁矢量传感器阵列的多个信号波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪问题,提出了一种基于四元数模型的数据投影(Quaternion data projection method,QDPM)跟踪算法。此算法对初始化条件引起的波动具有很强的鲁棒性,并且具有比常规DPM(Data projection method)算法更快的收敛速度,尤其在信号角度变化较剧烈时体现得更明显。此外,在低信噪比的情况下,QDPM算法比DPM算法具有更高的DOA跟踪精度。最后通过仿真实验验证了算法的有效性。

一种基于矩阵三对角化分解的DOA估计算法

针对DOA(Direction of Arrival)估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题,根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩,然后再对三对角矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计,改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性。

一种适用于调频步进信号SAR的2维子孔径处理算法

为了将机载SAR超高分辨率(0.1m)条件下的超大带宽信号的实现和成像信号的处理进行有效结合,首先深入分析了基于PFA的2维重叠子孔径处理算法(PFOSA),并对算法中采用的不合理近似进行了改进;然后将PFOSA应用于调频步进信号的SAR成像处理,在此基础上,提出了一种基于调频步进信号的2维子孔径处理算法。该算法不仅能够将调频步进信号处理与距离子孔径处理相结合,使之无需常规的脉冲合成过程,而且还能够利用子孔径处理获得的目标粗分辨位置信息来有效补偿脉冲簇内由载机运动引起的空变相位误差,从而克服了常规脉冲合成方法无法补偿空变相位误差的缺点。仿真数据处理结果表明,该算法是有效的。

非线性阵列Khatri-Rao子空间宽带DOA估计

针对非线性阵列,基于Khatri-Rao子空间概念提出一种新的无预估角宽带到达角(direction-of-arrive,DOA)估计方法.从Khatri-Rao子空间虚拟阵列导向矢量出发,利用虚拟阵列所增加的维数,以流形分离技术构造与到达角无关的宽带聚焦矩阵,无需预估角且估计性能良好.采用Root-MUSIC算法避免传统算法中的谱峰搜索过程,降低了计算量.仿真结果表明,该方法与需要预估角的已有Khatri-Rao子空间宽带DOA估计方法FKR-RSS相比,具有相近的估计精度和目标分辨力.在信号源数大于阵元数的情况下,其性能优于FKR-RSS.

基于扩维的多通道联合频率和到达角估计

针对宽频段信号的时空欠采样问题,该文提出基于扩维的多通道联合频率和到达角估计方法。在时间和空间均欠采样的情况下,该方法实现了频率和到达角的2维无模糊估计。通过构造空时2维无模糊阵列结构,将多个采样通道联合扩维,解决了时间欠采样问题;将多个快拍通道联合扩维,克服了空间欠采样问题。同时,为了降低运算量,利用时域滤波技术,将频率和到达角估计进行时空级联,得到了自动配对的频率和到达角无模糊估计值,且避免了高维特征值分解和2维谱峰搜索,减少了运算量。仿真结果验证了该方法的有效性。

面向空-谱信息的多光谱图像亚像素森林定位

针对目前亚像素森林定位方法不能充分利用空-谱信息的问题,本文建立了一种面向空-谱信息的多光谱图像亚像素森林定位模型。利用混合空间引力模型得到空间项,光谱项由归一化差分植被指数计算得到;将空间项和光谱项结合得到具有空-谱信息的优化函数;利用模拟退火算法优化该函数得到最终的森林定位结果。由于空-谱信息得到了更充分的利用,最终的森林定位结果得到了改善。在来自巴西亚马逊雨林的2幅多光谱图像上的实验结果表明:提出的模型比现有的亚像素森林定位方法获得了更好的定位结果,亚像素森林定位总体定位精度可以分别达到96.78%和95.08%。