基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。

基于不确定集的稳健Capon波束形成算法性能分析

该文针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配影响,研究了基于导向矢量误差不确定集的稳健Capon自适应波束形成算法。推导出期望信号导向矢量属于球形不确定集时的自适应权矢量近似闭式解,并由此进行性能评估,得到目标功率估计和输出信号干扰噪声比的近似表达式,从而明确了各种因素对性能的影响关系。计算机仿真结果证明了该文分析的合理性。

一种新的相干信源DOA估计算法:加权空间平滑协方差矩阵的Toeplitz矩阵拟合

文献 [1]提出的最优加权空间平滑技术可以使相干源存在时的信源协方差矩阵恢复为对角阵 .由于文献 [1]中导出的最优权矩阵是空间信源方位的函数矩阵 ,本文利用最优加权空间平滑后阵列协方差矩阵的Toeplitz性 ,构造了一个全新的优化拟合的代价函数 ,并基于此提出了一种相干源方位估计的新算法 .与文献 [1]不同 ,算法的实现不需要方位估计的先验知识和协方差矩阵的去噪预处理 .分辨性能的蒙特卡罗仿真实验表明 ,新算法对空间相干信源的分辨性能优于常规的空间平滑算法和最大似然算法 ,在小阵列和信源空间间隔较近时 ,算法的优越性尤为突出 .

相干信源波达方向估计的广义最大似然算法

论文基于广义导向矢量和广义阵列流形矩阵,建立了多相干源(组)情况下的阵列数据模型,然后提出了波达方向估计的广义最大似然算法。对于广义最大似然算法,入射信源可以是多相干源(组),阵列的几何结构也没有任何约束,而且它分辨的信源数还可以大于阵元数。随后,论文将广义最大似然算法与常规最大似然算法进行了理论比较,并给出了广义最大似然竹法方位估计一致性的证明和方位估计方差的计算公式。理论分析表明,在空间只存在非相干信源时,广义最大似然算法与常规的最大似然算法是等价的,而在空间存在多相干源(组)时,它的性能较常规最大似然算法有较大的改进,方位估计的方差更小。最后论文利用遗传算法实现了广义最大似然算法,并通过Monte—Carlo仿真实验证明了广义最大似然算法的有效性。

自适应阵列中多级维纳滤波器的有效实现算法

在分析多级维纳滤波器实现算法的基础上,证明了由相关相减算法实现的多级维纳滤波器是一种酉多级维纳滤波器,与Goldstein、Reed和Scharf提出的原始实现算法相比,酉多级维纳滤波器具有更好的降秩性能。该文对相关相减算法中的阻塞矩阵进行改进,使多级维纳滤波器前向递推巾观测数据向量的维数逐步降低,且同样能应用于相关相减算法结构。新的实现算法在进一步降低计算量的同时,得到与相关相减算法几乎相同的性能。仿真结果证明了该算法的有效性。

空时自适应处理的通用平台设计与实现

该文利用多个高性能数字信号处理器,结合FPGA和通用处理器,实现了一个空时自适应处理(STAP)的通用实时平台系统。借鉴Valiant(1990)提出的BSP模型,采用多重流水线,提出一个空时自适应处理(STAP)计算模型。该模型可以弥补STAP算法和实际并行系统的差距,为开发提供了统一框架;同时,方便了对算法的性能评估。在基于该模型的具体开发过程中,选择可扩展簇式多处理机结构作为系统硬件架构,采用数据块静态分配方案进行算法的分解与映射,并采取一系列通信和程序优化的方法。结果表明,系统能满足实时要求,可扩展性好,方便类似系统的系列开发。

基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法

该文提出了一种基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法—CTSS算法。CTSS算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,能实现信号三维参数的自动配对,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

自适应阵列处理典型算法的内在关系与统一框架

从经典维纳滤波器出发,以自适应干扰对消为纽带,推演出各种自适应阵列处理算法的等效原理。推导出降秩自适应滤波的统一算法结构,并提出线性约束正交投影算法。据此得出自适应阵列处理典型算法的内在关系,提出自适应阵列处理的统一框架,从而把单一约束和多线性约束(甚至静态方向图约束)、满秩和降秩、单级维纳滤波和多级维纳滤波有机统一起来,把对特殊干扰环境(相干干扰环境等)及期望信号特性(高阶累计量、循环平稳性等)下的处理视作预处理,构建起自适应阵列处理的统一理论基础。

一种虚拟波束形成自适应加权空间平滑算法

该文提出了一种用于自适应阵列的自适应加权空间平滑算法。通过构造虚拟自适应波束形成问题求取用于子阵协方差矩阵加权的加权向量,然后进行加权空间平滑自适应波束形成。理论分析与仿真结果表明,新算法能更有效地降低期望信号和干扰之间的相关性,使得用于空间平滑的子阵数减少,以降低阵列孔径损失。

基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法

针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。

一种用于空时自适应处理的并行计算模型

在分析各种空时自适应处理(STAP)算法特点的基础上,提出了一种用于STAP的并行计算模型.进而深入分析了STAP系统的实时特性,分析发现,要减少系统延时,一是必须尽量减少计算或者通信时间,二是充分利用前批数据的计算结果和相关先验知识;而要增大吞吐率,一是增加处理器流水线条数,二是避免出现瓶颈阶段.基于该模型,已成功开发了多种实际系统.

空间相干信号的频率和二维到达角估计算法

针对宽频段窄带信号的参数估计,提出了一种空间相干信号频率和二维到达角联合估计的算法——TSS-DOA算法。TSS-DOA算法利用双平行线阵的时空数据以及平滑技术构造了一个时空平滑矩阵,通过对其进行特征分解,并利用分解得到的特征值和特征矢量估计出空间相干信号的三维参数。该算法能精确地估计信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,三维参数自动配对的优点,并有效地解决了信源参数兼并问题。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法

在分析直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法存在缺陷的基础上,提出了基于变换的线性约束降秩自适应波束形成算法,解决了直接形式的线性约束降秩自适应波束形成算法在特定干扰角度上数值稳定性下降和约束零点损失问题。提出了线性约束正交投影算法,基于变换的线性约束正交投影算法可得到和其它降秩方法相同的性能,但降低了计算复杂度。通过计算机仿真验证了算法的有效性。

降秩自适应滤波算法研究

对降秩自适应滤波算法进行了系统的总结和分析,推导了其相互关系。分析表明,GSC(GeneralizedSidelobeCanceller)框架降秩变换自适应滤波是各种降秩自适应滤波算法的统一模型。在此基础上导出了线性约束正交投影算法。降秩多级维纳滤波器在相关意义上进行截断降秩,其降秩性能优于基于特征子空间截断的降秩方法。酉多级维纳滤波器与共轭梯度法等效,均是基于Krylov子空间截断降秩的方法,降秩性能更优。最后通过计算机仿真试验比较了各种降秩处理算法的性能。

宽频段相干信号三维参数联合估计的新算法

基于非均匀的L型阵列,本文提出了一种宽频段相干信号频率和二维到达角联合估计的时空二维处理新方B法—WTSS(wide-band time-space smoothing)算法。该算法能精确地估计具有相同数字频率的相干信号的三维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的优点。另外,在WTSS算法的基础上,利用L型阵列的特点进行分维处理,成功地实现了具有频率兼并现象的相干信号的三维参数估计。该算法能够并行实现以进一步增强其实时性。计算机仿真结果验证了算法的有效性。

空时自适应处理任务在并行系统中的映射

与传统并行计算研究对象不同的是,空时自适应处理(STAP)的各阶段是由多个相同的、可分离的任务组成.针对该特点,提出了任务映射的一种新描述,给出了便于任务映射的相关定理,进而提出了一种启发式映射算法.实验结果表明,该方法可以在满足一定吞吐率的要求下,减少所需的处理器数目.

噪声调幅干扰信号波达方向估计研究

利用噪声调幅干扰信号频谱结构的特殊性,提出基于阵列接收信号载频处频域数据的波达方向估计算法,通过仿真分析表明该算法的角度估计性能明显高于目前广泛采用的比幅比相单脉冲测角法,并且计算量也大大低于传统的波达方向估计算法。