欠采样超宽带LFM信号参数估计

针对Nyquist采样频率过高、硬件实现困难的问题,提出一种基于欠采样的超宽带线性调频信号的调制斜率和初始频率估计方法。该方法利用互谱ESPRIT算法和余数定理对欠采样信号进行解模糊,在低信噪比情况下仍能较精确地估计超宽带线性调频信号的调制斜率和初始频率。计算机仿真证实了该方法的有效性。     

多信号极化与到达角联合估计

论述了利用交叉偶极子均匀线阵进行多信号到达角与极化参量联合估计的方法。该方法利用阵列结构本身包含的不变性，有效地计算到达角和极化参数的估计值，避免了复杂的搜索配对过程。仿真结果证实了该算法的有效性。     

直接序列扩频信号PN序列盲估计方法

在非协作信息侦测情况下,提出了一种实用的直接序列扩频(DS-SS)通信信号PN码序列的快速盲估计方法。该方法根据DS-SS基带信号的特点,首先采用二阶循环统计量估计PN码周期,然后利用分段互相关平均估计PN码同步始点;并在准确预估计这2个参数的基础上,将接收信号以PN码周期分成多个时段,利用多重互相关方法估计PN码序列。理论分析与仿真表明,该方法在截获信号信噪比很低的情况下有很好的估计性能,且无需任何先验知识,对PN码码型也没有任何限制,是一种有效的快速盲估计方法。     

超宽带冲激无线电性能比较

介绍了超宽带冲激无线电跳时脉冲位置调制、跳时脉冲幅度调制和直接序列超宽带三种调制方式的信号模型,重点分析和比较了三种调制信号在加性高斯白噪声信道和单频干扰下的误码率特性,并对加性高斯白噪声信道中的误码率性能进行了计算机仿真。分析与仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道中,跳时脉冲幅度调制和直接序列超宽带的误码率性能优于跳时脉冲位置调制;超宽带冲激无线电技术在信噪比条件下还具有较好的抗干扰性能。     

阵列单元取向对DOA估计的影响

针对以往DOA估计算法中智能天线系统的阵列单元模型多采用全向振子的情况,分析了当天线单元存在方向性时对MUSIC算法估计信号到达角的影响,并在进行阵元互耦校正后,讨论了影响MUSIC算法分辨率的一些因素,通过计算机仿真结果的比较表明单元取向、阵列方向性、信噪比对到达角分辨率有较大的影响。     

直接序列扩频通信的循环谱检测和参数估计技术

将循环谱理论应用于直接序列扩频信号检测与参数估计，提出了针对直扩信号特性的循环谱估计及特征提取方法，实现了低信噪比直扩信号的检测及其载频和伪码速率的估计，并结合集平均算法提高结果的可信度，通过系统实验模型验证了该方法的有效性。     

低信噪比下非周期性直扩信号的盲估计

为解决低信噪比下非周期性直扩信号PN码序列的盲估计难题,提出了以两倍信息码元宽度为分段长度的分段矩阵特征分解法(SEVD)对PN码序列进行初步估计,然后对得到的各段估计序列进行拼接,再通过基于最优移位相加特性的信息码剥离算法得到原始PN码序列的盲估计方法,该方法采用并行处理以提高运算速度,并具有无需事先提取同步信息、能够消除"反码"现象的优点。仿真结果表明该方法能够在信噪比大于?17dB条件下对扩频码码长为1023的m序列的非周期性直扩信号做到无误码盲估计。     

阵列误差对多参数联合估计性能的影响

建立了频率、二维到达角和极化联合估计的阵列误差信号模型,分析了阵列误差对用ESPEIT算法进行参数估计性能的影响。推导了在阵列误差模型下,频率、二维到达角和极化联合估计算法中各参数估计结果的均方误差。计算机模拟结果证实了分析结果的正确性。     

基于数据阵共轭重构的MUSIC角估计算法

介绍了一种利用接收数据及其共轭重构得到新的数据矩阵,然后借助于数据阵奇异值分解实现的修正MUSIC算法,并指出了这将有助于改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高信号到达方向（DOA）的估计性能。在相同的信噪比和快拍数条件下,该方法无论是在角估计的均方误差、信号源角分辨能力等方面均优于普通的MUSIC算法,并给出了验证理论分析的计算机仿真结果。     

一种新的波达估计方法

分析了目前常用的波达角估计算法,研究了等距线阵和圆阵的特点,指出其存在关于横轴镜像对称信号源的空间模糊性,利用等距T型阵克服了这一困难。提出了一种新的基于训练序列波角达估计新算法,新算法基于如下假设:各个信号源的训练序列互相正交,并且各个信号源都是幅度为1的恒模信号。该文给出了新算法的数学推导过程,得到一个简单的波达角估计公式。应用Matlab对新算法进行了仿真,仿真结果表明新算法能够快速、精确地估计波达方向。     

相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法

在信号源角分布函数具体的数学形式未知的情况下,基于角分布函数共轭对称性约束条件,提出了一种相干分布式目标一维波达方向搜索迭代估计方法,该方法不用多维参数搜索,并适用于角信号分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况。     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。     

基于盲信号分离的分布式目标DOA估计方法

在分布函数未知或数学形式不同的分布式目标同时存在的情况下,研究了一种基于盲信号分离的相干分布式目标一维搜索ＤＯＡ估计方法。仿真实验结果表明,这种分布式目标ＤＯＡ估计方法具有分布参数门限现象,ＤＯＡ估计性能对其他信号源的分布参数不敏感。     

频率捷变信号的频率／方向联合估计

提出一种利用并行阵列数据联合估计频率捷变信号（ＦＡＳ）的频率和ＤＯＡ算法。这种算法能同时估计频率和ＤＯＡ，并自动地将它们配对，从而识别不同的ＦＡＳ。计算机模拟结果表明这种算法是有效的。     

阵列通道误差校正算法及DSP实现

阵列通道幅相不一致性严重影响测向性能。基于辅助源的相关校正理论,研究了通过在天线馈电口输入辅助信号,再对信号求相关来实现对阵列通道不一致性的校正;并分析了基于多基线数字干涉仪体制的测向原理,利用五元圆形天线阵列估计出了地面目标的到达角。此外,还讨论了所有算法的DSP实现,计算机模拟证实了方法的有效性。     

二维相干信号波达方向判断空间平滑算法

波达方向估计是智能天线的重要功能之一,对于相干信号角度模糊问题通常严重影响了方向判断的精准度.文中根据一维空间平滑基本理论和算法,对二维六边形阵列相干信号MUSIC算法波达方向估计问题进行了理论分析和仿真实验,提出了平面六边形阵列到十字形阵列的变换方法,成功地把一维平滑技术应用到平面六边形阵列,仿真表明,这种变换可以有效地消除相干信号的角度模糊问题.     

麦克风阵列二维方向估计聚焦算法研究

聚焦算法是解决宽带信号方向(DOA)估计问题的重要算法。常规的宽带聚焦算法需要进行预估计和多次迭代,算法的计算复杂度较高。该文根据宽带聚焦算法的思想,结合语音信号的特点,以各频率点的频域相关矩阵和聚焦点的相关矩阵的均方误差最小为最优化准则,提出了一种不需要预估计和迭代的二维宽带聚焦算法。该算法实时性好、计算复杂度低。采用八元均匀圆环麦克风阵列,仿真验证了该算法的良好二维DOA估计性能。     

分布式信号源波达方向估计方法

在多径导致的局部散射信号条件下,利用信号源的一阶近似,提出了一种新的分布式信号源波达方向估计方法。新方法不仅改善了波达方向估计性能,且适用于空间信号分布的函数形式未知、分布函数形式不同的分布式信号源同时存在或其他较复杂的空间信号分布情况。