一种利用均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法

针对现有均匀圆阵的近场源三维参数估计算法运算量大的缺点,提出了一种基于均匀圆阵对称特性的近场源酉变换估计算法。该算法利用均匀圆阵对称特性将阵列导向矢量进行酉变换和对角化分离处理,消除距离参数,把三维搜索问题化简为二维搜索问题,同时把复值方向矢量转化为实值方向矢量。计算机仿真结果显示,所提算法估计性能优于相关序列降维估计方法,与三维多重信号分类算法性能相当,且通过矩阵分离降维和实值化处理,减少了运算量,有利于工程实时处理。     

均匀圆阵的测向模糊研究

在高分辨阵列测向系统中,均匀圆阵(UCA)是一种广泛使用的阵列结构。利用均匀圆阵的阵列流形的微分几何作为分析工具,对实际中常用的几种均匀圆阵的测向模糊进行了大量的计算机仿真试验,定量地给出了这些阵列的测向模糊方向和相应的秩,揭示了均匀圆阵的测向模糊性能与其阵元数和孔径之间的关系,得出了一些有实际意义的结论。这对工程应用时均匀圆阵的选择和构造具有很强的参考价值和指导意义,可以避免系统设计的盲目性和随意性。     

快速傅里叶变换的教学方法探讨

数字信号处理的一个核心内容就是快速傅里叶变换,该文采用由简入深的方式、层层推导的方式,从离散傅里叶变换推导出快速傅里叶变换的原理。经过教学实践证明,效果较为理想。     

均匀圆阵二维波达角估计的Cramer-Rao界

均匀圆阵(UCA)是一种应用广泛的具有二位波达角估计能力的平面阵列。为了从理论上分析 不同阵列参数下到达波方位角(AOA)、仰角估计精度,推导了均匀圆阵二维波达角估计的性 能界, 以此为基础分析了阵列孔径、阵元个数、快拍数以及来波仰角高低与到达角估计精度的关系 ,并通过对UCA MUSIC算法计算机仿真验证了推导结果的正确性。研究结果为波达角估计类 算法提供了可供参考的性能下界,圆阵设计时也不再需要大量的Monte Carlo仿真试验确定 阵列参数,可直接从估计精度表达式中获得。     

使用数论变换的超快速傅里叶变换

本文证明用数论变换(NTT)能非常有效地计算离散傅里叶变换(DFT)值,而乘法次数可进一步减少。这是因为考虑数论变换和离散傅里叶变换的某些简单特性,把一个长度为P的离散傅里叶变换实乘总数减少到(P-1)。这样,每点所需实乘法次数还不到一次。适当选择变换长度和数论变换,每点     

基2DFT的最快速算法

本文提出一种FFT新算法,其计算量不大于现有的各种基2DFT算法.然后,与Winograd小DFT(4,8,16点)结合使用,得出一种计算DFT的最快速算法.     

一种基于非一致响应圆阵的DOA估计改进算法

由于传统波达方向(DOA)估计算法对接收天线阵列的阵元一致性要求高,即幅度和相 位响应要求一致,在工程应用中受到较大限制。针对该问题,结合均匀圆阵的特点,通 过引入阵元幅度和相位不一致因子对传统MUSIC算法的模型加以改进,提出了一种改进的MUS IC算法。该算法降低了阵元的一致性要求,可通过迭代求解的方法来完成对多个信源来波方 向进行估计。仿真和分析结果表明,提出的算法可有效地进行多个目标的DOA估计。     

数字图象的傅里叶变换的快速计算方法及计算程序

本文给出了二维数字图象的傅里叶变换的快速计算方法及计算程序,可供数字图象处理、二维数字滤波等领域参考及使用。     

基于正交化算法的均匀圆阵空时二维谱估计

本文讨论了阵列信号的谱估计问题,将G-S正交化算法用于均匀圆阵的空时二维谱估计中,研究了目标信号频率与到达角联合估计问题。通过仿真结果可以表明该方法与MUSIC算法相比,能更精确的估计目标信号的频率与方位角。     

一种改进的基于DFT算法的MIMO-OFDS信道估计算法

本文提出了一种改进的DFT信道估计算法,首先将频域信道估计转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零。在此基础上,改进的算法要求对循环前缀之内,也就是n≤LG-1的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰。通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法。     

短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA估计

二维波达方向（Direction of Arrival,DOA）估计能获取比一维DOA估计更多的空间位置信息,但是二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)、二维子空间旋转不变估计技术(Estimation Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT）等经典算法依赖于大量的快拍数据,当快拍数据不足时估计性能严重下降甚至失效。针对上述问题,将迭代自适应方法拓展到二维DOA估计,提出了一种适用于矩形面阵的二维DOA估计算法,首先利用加权最小二乘法估计出信号幅值,然后利用循环迭代技术对估计结果进行更新。由于每次估计结果均来自上一次迭代,而不依赖于快拍数据,因此该算法在短快拍条件下具有很高的估计精度和分辨率。仿真结果表明,在短快拍条件下,该算法具有优越的估计性能。     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向(DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

基于迭代FFT算法的平面稀疏阵列优化方法

提出了一种基于迭代FFT算法的优化方法来实现平面稀疏阵列的峰值旁瓣电平优化 ,并给出了详细的优化步骤。在给定的旁瓣约束条件下,利用阵列因子与阵元激励之间存在 的傅里叶变换关系,对不同的初始随机阵元激励分别进行迭代循环,就可以降低稀疏阵列的 旁瓣电平。在迭代过程中,根据稀疏率将阵元激励按幅度大小置1置0来完成阵列稀疏。仿真 实验证明了该方法的高效性和稳健性。     

基于离散傅里叶变换的高动态突发信号检测及频率估计

针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换（DFT）实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明：在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。     

基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计误差分析

Ozaktas算法因其运算复杂度低、精度高、提出时间早而成为目前对LFM信号进行处理 时最为常用的离散分数阶Fourier变换算法,但其附加的量纲归一化对LFM信号参数估计存在 影响。为此,在对LFM信号参数估计建模基础上,分析了基于Ozaktas算法的参数估计二维离 散网格效应,并进一步得到了影响初始频率和调频率估计精度的因素。可以发现：在满足采 样定理条件下,基于Ozaktas算法的LFM信号参数估计能保持较好的估计精度,且在一定程度 上可以通过增大采样频率或减小采样时长来进一步提高估计精度。最后,通过仿真分析验 证了上述理论推导的正确性。     

基于传播算子的DS-SS信号扩频波形估计

扩频信号波形估计的本质是信号子空间估计。针对直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum,DS-SS）信号的扩频波形估计问题,提出了一种基于传播算子的估计算法。针对现有算法估计信号子空间计算量较大的不足,所提算法利用传播算子估计信号子空间。理论分析了所提算法与现有算法的计算量和性能,并进行了仿真实验。仿真结果表明所提算法有效,且计算量远小于现有算法。     

基于谱相关的CBOC信号参数盲估计

针对低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)调制信号的参数盲估计问题,提出了利用谱相关对CBOC信号进行参数估计方法。首先给出了CBOC信号模型,然后根据CBOC信号的数据通道和导频通道之间有良好的正交性特点,详细推导出其谱相关函数可以化简为两个BOC信号谱相关函数的叠加,最后根据CBOC信号循环频率截面的特点进行峰值检索后,实现对伪码速率、载频速率和副载波速率的盲估计。推导结果和计算机仿真分析表明,该方法可以实现在低信噪比下对伪码速率、载频速率和副载波速率的有效估计。