基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

针对低信噪比情况下的时延估计,将二次相关（SC）时延估计与经验模态分解（EMD）算法结合,提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择,将倒谱法和谱减法相结合,提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优,更能锐化二次相关峰值;在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下,分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。     

一种时间交替采样的非均匀时延估计技术

给出了一种时间交替采集系统各通道非均匀采样时延偏差的估计方法，分析了非均匀采样信号的频谱特性，介绍了非均匀采样信号时延估计原理。仿真结果表明，该算法可显著提高数据采集系统的性能。     

基于端点检测的声发射信号时延估计理论研究

针对声发射源定位中的时延估计问题,从理论的角度提出将语音信号端点检测技术运用于声发射信号到达时间的测定。希尔伯特-黄变换(HHT)是一种适用于非线性、非平稳信号分析与处理的方法,采用该方法对声发射信号和语音信号进行分析,从理论的角度阐述了两种信号的共同特性。为将语音信号端点检测技术运用到声发射信号时延估计中提供理论依据。     

相关信噪比对天线组阵相位估计性能的影响

传统天线组阵理论为了简化分析，均假设反正切相位鉴别器是一种最大似然估计器，其估计方差能够达到克拉美-罗下界。然而当相关信噪比在中等值以下时，这一假设条件不再适用。为此，分析了相关信噪比对相位估计性能的影响。针对传统天线组阵合成性能分析方法在描述低相关信噪比条件下相位估计性能方面存在的问题，通过引入修正因子，得到了相位估计方差的理论公式，实现了对低相关信噪比条件下相位估计性能的准确描述。     

低信噪比下LFM- PRBC信号参数的快速估计

为了解决目前算法中线性调频-伪码（LFM- PRBC）信号参数估计计算量较大的问题,提出了一种快速估计算法。该算法采用解线调与分数阶傅里叶变换（FRFT）进行参数的估计。首先对信号进行解线调估计出调频斜率的粗略值,然后由调频斜率确定旋转角,通过FRFT估计出码元宽度的粗略值。根据延时再进行解线调估计出调频斜率的精确值,再通过FRFT估计出码元宽度的精确值与起始频率。该算法不仅计算量较低,同时具有很高的估计精度与很强的抗噪性,仿真实验验证了该算法的有效性。     

LS曲线拟合下的时差估计

针对时差估计（TDE）易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频（LFM）信号以及二进制相移键控（BPSK）信号的互相关（CC）函数表达式,以最小二乘（LS）曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱峰搜索,得到时差的粗估计,然后对CC函数的幅度谱以时差的粗估计为界,根据脉内调制类型,选择相应的一次或二次曲线,进行LS曲线拟合,降低噪声项对信号项的影响,可有效排除伪峰和局部最大,获得时差的精确估计。仿真结果显示,在信噪比大于6 dB时,BPSK信号的时差估计均方根误差接近零。     

基于自相关函数相位的正弦信号频率估计新算法

针对加性高斯白噪声的正弦信号,提出了基于自相关函数相位的频率估计新算法。首先,推导了一种新的自相关函数相位的频率估计式,然后,针对频率估计范围与频率估计精度之间的矛盾问题,提出了一种消除相位模糊的方法。算法分析与仿真结果表明,在信噪比高于6 dB时,估计方差接近克拉美罗下界（CRLB）,与TSA算法相比,在估计性能相同条件下,具有更低的计算量,便于工程实现。     

一种对称α稳定分布噪声环境下DOA估计新算法

脉冲噪声环境下波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域一个新兴研究方向。针对α稳定分布噪声环境下经典MUSIC算法性能退化的问题,提出了一种新的基于非线性压缩核函数（NCCF）的DOA估计算法。该算法利用基于NCCF的有界矩阵代替了MUSIC的协方差矩阵,通过对有界矩阵进行特征分解确定信号子空间和噪声子空间,借用MUSIC谱估计公式进行谱峰搜索,得到DOA的估计值。仿真结果表明,NCCF-MUSIC算法运算复杂度较低,相比于基于分数低阶统计量（FLOS）的MUSIC方法和基于广义类相关熵（GCAS）的MUSIC算法,该方法具有更好的准确度和稳定性。     

均匀平面阵下的二维DOA估计与互耦自校正

针对存在互耦效应时均匀平面阵的测向鲁棒性问题,提出了一种基于秩损准则的互耦自校正算法。根据对互耦效应的先验知识,提出的算法只需将受互耦扰动的阵列响应在变换域中重新排列,便可在后续处理中屏蔽掉互耦效应的不利影响,同时也避免了现有工作中存在的阵列孔径损失问题。借助秩损估计原理,在变换域中设计了一种巧妙的计算步骤,使得方位估计的降维操作得以实现;并且,后续还可通过特征分解法得到更精确的互耦系数估计,以进行阵列误差自校正。与现有的研究工作相比,所提算法无论是在估计精度,还是在计算效率上均有着显著的性能优势。     

一种新的跳频信号时延估计方法

针对噪声环境下的跳频信号,提出了一种基于稀疏分解的时延估计方法。对跳频信号 采用稀疏分解重构进行了研究,在此基础上,在不同天线下对跳频信号分别进行重构,得到 每跳信号对应的载波频率和时间中心,从而估计出跳频信号的时延。仿真结果表明,在信噪 比大于7 dB时,跳频信号的时延估计误差基本趋近于零,验证了时延估计方法的有效性 。     

一种无线电话音信号时差估计方法

无线电话音信号的时差估计一直是个难题,其主要原因有话音信号带宽较窄且非平稳、在时域上具有非连续性及无线电信道（特别是短波信道）衰落的非一致性。针对上述特点,提出了使用短时处理技术来估计两路信号互相关谱的线性相位的无线电话音信号时差估计方案。新方案融合了话音激活检测技术和短时分段处理技术,并使用加权最小二乘相位拟合方法来求解时差。对比实验表明新方案的时差估计效果显著优于经典的广义互相关算法。