基于稀疏系数位置和归一化残差的压缩感知信号检测

信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪（OMP）算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB.     

基于改进精估计与FrFT的Chirp信号参数估计

为了解决Chirp信号参数估计在低信噪比下保持高精度等问题，提出了一种基于粗精二次估计的Chirp参数算法。粗估计采用分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform，FrFT），能够在低信噪比下检测到Chirp信号并估计出调频率的范围。同时，提出了一种FrFT插值算法提高FrFT估计中心频率的精度。精估计根据信号能量和周期长度一定时Chirp信号频谱幅度的平方与调频率成反比的特性，不断地用已知Chirp信号的共轭与未知Chirp信号相乘，寻找使相乘后频谱幅度平方最大的已知Chirp信号的调频率。为了提高精估计算法性能，用提出的H-Rife算法估计中心频率和相乘后信号的频谱中最大的幅值。〖JP2〗用二分法代替等步长使精估计在粗估计出的调频率范围内搜索，极大降低了复杂度。在信噪比不小于-10 dB时，该算法估计调频率归一化均方误差（Normalized Mean Square Error，NMSE）较FrFT线性提升，估计中心频率NMSE较FrFT线性提升，接近克拉美罗界。     

一种ADS-B报头互相关检测方法

广播式自动相关监视（ADS-B）报头检测方法的优劣直接决定着接收机的性能。为了解决脉冲匹配检测方法受脉冲能量影响较大的不足,提出了一种基带归一化的互相关报头检测方法。首先将基带信号根据动态门限进行归一化,然后将其与标准报头作互相关,最后通过相关峰检测来判定信号的存在和到达时间。与主流基于脉冲位置和上升沿的检测方法相比,该方法隐含地利用了脉冲位置、上升沿、下降沿、脉冲宽度、非脉冲区等多个信息用于检测报头,且无需进行下行格式（DF）认证。仿真结果表明：该方法在信噪比大于2 dB时检测性能略优,在信噪比小于2 dB时检测性能与主流检测方法相差1 dB。在实际接收实验中,以该方法为基础的信号接收效果良好,在视距内可以形成稳定连续的航迹,证明了该方法的实用性。     

一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

电离层残差法对载波相位周跳探测的改进

针对传统电离层残差法在实际数据处理中的缺陷,提出了一种电离层残差与高次差结合的改进型周跳探测方法。该改进方法首先借鉴高次差的高通滤波特性,对电离层残差的组合观测值求一次差,从而有效抑制低频信号并消除常数部分,使实际发生的周跳影响放大,再结合组合观测值的方差进行周跳探测。算法验证表明该方法不论对“北斗”卫星不同星座的数据还是对全球定位系统(GPS)卫星的数据均有良好的探测效果,弥补了原电离层残差法在电离层活跃期间以及数据质量不佳时其不易有效探测出小周跳的缺陷,且避免了原算法经常出现误判断的情况,使其成为一种较优的周跳探测方法。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于相关算法的脉冲信号检测性能分析

低信噪比信号检测一直都是侦察领域关注的课题。为此,提出了基于相关算法的脉冲信号检测方法,介绍了相关算法检测原理,用统计分析方法确定了理论最佳检测门限,并对相关检测性能进行了仿真分析,在低信噪比条件下完成了信号到达时刻和脉冲宽度的估计。     

高斯噪声下差分跳频信号的高分辨率频率检测

差分跳频(DFH)是一种新的高速短波通信体制,它利用相邻跳变频率的变化而不是载频本身来携带信息。跳变频率检测是实现DFH的关键技术之一。本文利用四阶累积量研究了(色)高斯噪声下基于ARMA建模法的DFH信号频率检测,并针对由于模型阶数估计过高而产生的虚检频率,提出一种充分利用信号先验信息的改进算法。仿真结果证明了该方法的有效性,尤其是在低信噪比时仍然能够实现精确检测。     

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。     

采用矩阵累乘的自相关矩阵构造

提出了一种适用于低信噪比情况下提取扩频信号特征参数的算法。该算法通过对被测信号的多次采样、分段累乘,扩大了待分解信号的样本数,降低了噪声的影响,从而能够获得比传统子空间分解算法更好的性能。通过分段累乘构造的自相关矩阵,对其进行特征值分解后,表现出对噪声不敏感的特性,在一定程度上克服了常规方法的噪声敏感缺点。对算法的仿真计算表明,该方法应用在低信噪比的通信环境下,信号特征值不会被噪声湮没,解决了传统子空间方法在低信噪比条件下的分辨率不足的问题。该算法的提出对低信噪比条件下的扩频信号处理和参数检测有重要的工程和实际意义。