基于数据矩阵的信号频率和二维方向估计

在低信噪比和短数据环境下，基于阵列接收数据空间自协方差和互协方差矩阵分解的信号频率和二维到达方向（方位角和仰角）联合估计的性能往往较差。通过数据矩阵的奇异值分解和其Ｆｒｏｂｅｎｉｕｓ范数的低秩近似，提出了一种性能改进的新的信号频率和二维到达方向联合估计方法。计算机模拟实验证实了其有效性。     

累量域二维波达方向估计方法

提出了一种新的适合任意高斯噪声环境的高分辨二维波达方向(DOA)估计方法——联合对角化4阶累积量-DOA矩阵方法。该方法以阵列的特殊结构为基础,利用四阶累积量构建3个子阵,采用联合对角化技术获得信号的二维角估计,适用于存在一维角度兼并的情况,且无需二维谱峰搜索和参数配对,从而避免了配对算法在低信噪比、小角间距或者复杂的信号传播环境下所带来的弊端。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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。     

相控阵雷达低仰角目标DOA估计的算法

在相控阵雷达跟踪低仰角目标时,采用频率捷变技术可以有效地减小雷达回波中直射信号和反射信号的相关性,抑制多径效应对目标到达方向估计造成的影响,提高角度估计的精度和性能。再用修正的AR模型算法,不仅可以在此基础上进一步去掉这两种信号的相关性,而且能正确估计出目标和镜像的仰角。计算机仿真实验结果验证了频率捷变和修正AR模型算法理论的正确性,以及在与其他方法比较的情况下,两者结合在去相关性能上的优越性和工程实用性。     

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。     

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。     

空间信号二维到达方向分离估计

基于Ｌ型均匀线性阵列和ＥＳＰＲＩＴ算法提出了一种避免谱峰搜索的多个空间信号二维到达方向分离估计及其配对处理方法，该方法可以并行实现。计算机模拟实验证实了其可行性。     

一种基于多目标的角度时延联合跟踪算法

提出了一种多目标角度时延联合跟踪算法.该算法首先利用高分辨处理估计出目标的个数及其初始角度和初始时延,接着通过相邻时刻估计得到的信道频域冲激响应的差,再得到各个目标相邻时刻的角度差和时延差,从而估计出不同时刻各个目标的角度和时延.相邻时刻估计得到的目标的角度和时延是自动关联的,避免了运算量较大的数据关联过程,而且在跟踪过程中并不需要进行子空间分解.仿真结果表明,该算法具有较高的跟踪性能.     

基于空间分割的神经网络方向估计

在空间分割的基础上，提出了采用四个独立的二次规划神经网络ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＮＮ）实现方向估计的方法。通过将空间角度分割成许多细小的等分，从这些不同的角度估计出沿该角度入射信号的幅度，从而判断出目标信号的个数和方向，利用该方法设计的网络具有高速、实时的特点，计算机模拟结果表明该方法很有效。     

一种利用PN序列的OFDM频率同步

提出了一种利用PN序列进行OFDM频率估计的新方法。在多径信道中,该方法由于利用了多径信号,提高了频率估计精度。仿真结果显示,其频率估计精度能满足Rayleigh信道下中低速运动时OFDM系统的要求。优点是,当合适选择参数,频率估计范围可达十几个子载波间隔,并且频率同步估计范围和精度可以调节。     

载波相位辅助消除伪码多径误差的算法研究(英文)

随着差分技术的发展,影响卫星导航接收机定位精度的典型误差源大多被消除,而多路径效应仍然是造成接收机定位误差的主要因素。该文分析了多路径效应对伪码测量量和载波相位测量量的影响。利用载波多路径误差源小于伪码多路径误差的性质,提出了一种针对伪码接收机的低复杂度的载波辅助伪码抗多径算法,并对算法进行了深入讨论和分析。该算法将接收机伪码测量量中的多路径误差由数十米减小到亚米级,大大提高了伪码接收机的定位精度。系统仿真证明了该算法的正确性。     

利用Teager-Kaiser算子的多径信号抑制

为了解决多径干扰对无线定位精度的影响,该文在传统的窄带相关技术的基础上,利用TK算子对其进行改进。改进后的技术在不过多地增加计算负担的情况下,不仅保持了窄带相关技术对于长时延多径信号抑制的功能,而且还改善了其对短时延多径信号抑制效果不佳的缺陷。仿真结果证明,该算法对于无线信道的多径信号抑制起到了一定的改善作用,从而提高了无线定位精度。所以,该研究对于无线定位技术的工程应用和理论研究具有一定的参考价值。     

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。     

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。     

宽带集成光波导放大器的结构设计

对带薄膜滤波器宽带集成光波导放大器的结构进行了设计,并对单程、双程与多程三种放大器结构加以比较,单程结构的特点是结构简单、制作方便,不足之处是增益不高;双程结构特点是器件的整体增益较高但制作不方便,将两者优点结合得到多程波导放大器结构,分析表明多程宽带集成光波导放大器结构是一种较理想的结构。     

一种用于相干源分辨的测向算法

提出了一种用于任意阵列相干源分辨的测向算法─内插平滑算法，该算法通过内插实现了任意几何排列阵列上的空间平滑，能够完成任意阵上的相干源分辨。计算机模拟结果证明了该方法的正确性。     

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。