双扩展信道中的时延-多普勒匹配滤波

本文研究了时延和多普勒在信号和信道分析中的重要作用,论述了信号和信道的时延—多普勒性质,并进行了表征。信号的模糊度函数可用于指导发射波形设计,而广义平稳非相关散射条件下信道的散射函数则可用于指导信道估计。在此基础上,提出了发?收联合时延?多普勒匹配滤波框架,得出了发射?处理波形的互模糊度函数与信道散射函数在时延?多普勒平面内的重叠面积与系统性能成正比的结论。计算机仿真结果验证了本文方法的有效性。     

双扩展水声信道的时延多普勒域稀疏估计

利用双扩展水声信道在时延-多普勒域存在的稀疏结构,将信道估计转化为压缩感知框架下的稀疏恢复问题可改善估计性能。但是,稀疏恢复经典方法如l_1范数、近似l₀范数无法适应水声信道时延-多普勒域稀疏度的动态变化,而匹配追踪(Matching pursuit,MP)、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)等贪婪类算法则存在着易进入局部最优解、二维搜索导致运算复杂度高等问题。提出在时延-多普勒域稀疏恢复的目标函数中引入非均匀范数约束(Non-uniform Norm Constraint,NNC),即在时延-多普勒域信道响应中根据每个时延-多普勒域位置的幅值分别分配为l₀或l₁范数约束,因而可通过不同范数约束组合的方式适应不同的时延-多普勒域稀疏度;同时,通过对非均匀范数代价函数进行梯度下降迭代求解并将梯度解投影至解空间推导了非均匀范数稀疏恢复的迭代求解方法,从而实现双扩展水声信道时延-多普勒估计。数值仿真和实验数据处理表明该算法相对经典方法有较明显的性能改善。通过仿真、海上水声通信实验结果可获取结论,利用时延-多普勒域稀疏特性的信道估计方法结合均衡器可有效提高双扩展信道条件下的水声通信性能。      

多频带期望值最大声信号时延估计EI北大核心CSCD

通过分析复杂环境中不同频带声信号时延估计的差异,提出多频带期望值最大时延估计方法。为了使各频带之间无重叠,该方法采用独立分带划分声信号不同频带,然后计算各频带广义互相关函数,并对子带广义互相关函数建立最大似然模型,最后利用期望值最大算法将多维优化转为一维优化的迭代式,获得最优子带广义互相关函数,在此基础上估计声信号的时延信息。数据仿真和实际实验结果表明,多频带期望值最大化时延估计相较常规时延估计有效估计值的百分比提升了10%,并将最优频带互相关函数应用到该定位算法中,在网格间距为0.3 m时,得到的峰值区域汇聚更明显,定位效果更好。     

解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法

针对信噪比较低时,多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题,提出了一种解卷积的MUSIC方位估计算法(Deconvolvecd MUSIC,D-MUSIC)。该方法用一个类似冲激函数作为MUSIC算法输出方位谱的点散射函数(Point Scattering Function,PSF),然后基于解卷积图像复原理论,利用该点散射函数和RichardsonLucy(R-L)迭代算法对MUSIC算法的方位谱进行解卷积,获得D-MUSIC算法的方位谱,达到降低方位谱背景级的目的。仿真表明,该方法继承了MUSIC算法的高分辨性能,且可以明显降低方位谱的背景级,具有较好的方位估计性能。对南海海上试验的水平阵数据进行处理,分析比较了利用MUSIC算法和解卷积MUSIC算法获得的方位谱时间历程图,分析结果有效验证了D-MUSIC算法性能的优越性。      

基于两次谱分析的时延估计方法研究

时延估计是目标定位跟踪系统的关键技术之一,在水声、雷达、声探测等领域广泛应用。时延估计的基本方法是互相关法和相位谱法。互相关法时延估计分辨率与信号带宽近似成反比,因此很难估计多目标时延。相位谱时延估计只能估计单目标时延,并且存在相位解绕问题。本文提出了两次谱分析时延估计方法,即将互功率谱函数再次进行谱估计,二次谱峰值位置间距即为时延估计,这种方法既能够估计单目标时延,又能够估计多目标时延,并且不用相位解绕。仿真计算验证了两次谱时延估计方法的可行性。     

改进的信道稀疏度检测正交多载波多普勒估计方法

针对正交频分复用水声移动通信中频域变采样技术联合信道稀疏度检测的多普勒估计算法在冰水混合区复杂信道环境下多普勒估计效果欠佳且计算量大的问题,提出了一种改进的多普勒估计算法。采用时域重采样技术对信号进行不同压缩因子的补偿,避免了频域变采样技术中的高阶快速傅里叶变换运算,从而降低了算法复杂度。利用梳状导频位置向量结合时域变采样技术更准确提取的导频子载波,进而获得更加精确的信道估计和信道稀疏度检测结果,提高了多普勒估计精度。仿真结果和冰下试验结果表明,与原始算法相比,改进的方法在冰水混合水域复杂多径时变信道环境下可以有效实现对信号多普勒畸变的跟踪并且计算量显著下降,能够保障正交频分复用水声移动实时通信。      

基于维纳滤波的迭代盲解卷积

盲解卷积是在两个卷积因子未知的情况下,通过卷积结果来获知卷积因子的。不考虑噪声,针对高斯模糊图像,在初始估计点扩展函数之后,利用维纳滤波的方法进行频域迭代盲解卷积,达到图像恢复的目的。实验表明,恢复的图像纹理比较清晰,边缘有所改善,主观视觉效果显著。该算法提高了分辨率。     

检测及精估目标运动参量的广义自适应相关器技术

本文结合自适应Ｒｏｔｈ时延估计器和拷贝相关器,提出了一种既可以检测多亮点目标回波,又可以在低采样频率下（采样间隔ｍｓ级）,精估μｓ级方位时延的广义自适应拷贝相关器算法。并进行了深入的理论分析,完成了计算机仿真：验证了该算法具有较高的处理增益和参量精估精度,很适合于检测和高分辨精估目标多亮点的方位、距离和多卜勒。从而为尺度识别奠定了基础。     

矢量泰勒级数特征补偿的说话人识别

将矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)特征补偿算法应用于说话人识别,给出了卷积噪声方差的近似闭式解,构建了联合快速估计卷积噪声和加性噪声均值和方差的框架。该算法可在无需失配环境先验信息的前提下,直接从失配语音中估计出卷积噪声和加性噪声的均值和方差,实现对环境失配的补偿。实验结果表明,在信道变化较大的无线信道下,卷积噪声方差的补偿最高可降低误识率3.24%.提升了系统的识别性能。在存在加性噪声的无线信道下,与基于线性失真模型的特征映射算法和倒谱均值减算法相比,本文算法可分别最大降低49.65%和68.06%的误识率,适合于信道变化较大的失配环境补偿。      

基于二次相关的语音信号时延估计改进算法

目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。     

基于点扩散函数参数辨识的运动模糊图像的盲恢复研究

运动模糊图像恢复的核心是点扩散函数的估计和直接去卷积算法。针对快速运动而形成的低信噪比和小模糊长度图像模糊的问题,提出了一种新的算法来估计模糊核函数的参数,在确定模糊核函数后,模糊图像的恢复采用了一种自然图像梯度统计先验的直接解卷积算法,实验结果证明,与R.Fergus的算法相比较,对于线性运动造成的图像模糊有更快的速度和更好的恢复效果。     

检测及精估目标运动参量的广义自适应相关器技术

本文结合自适应Ｒｏｔｈ时延估计器和拷贝相关器,提出了一种既检测多亮点目标回波,又可以在低采样频率下,精估μｓ有方位时延的广义自适应拷贝相关器算法,并进行枚的理论分析,完成了计算机仿真,验证了该算法具有较高的处理增益和参量精估精度,很适合于检测和高分辩精估目标多亮点的方位,距离和多卜勒,从而为尺度识别奠定了基础。     

宽带多普勒技术中模糊速度处理方法改进

宽带多普勒剖面仪(BBADCP),利用复相关测频技术和伪随机码性质,测得各水层散射波的多普勒频率偏移,从而得到水流剖面图.复相关算法由于采用反正切函数.测频范围受到限制,会产生速度模糊问题.本文对接收信号作自相关运算,在以前研究者利用时延估计解决速度模糊的基础上,利用复相关测频结果与模糊边界的关系,设计了一种更准确更稳定的解模糊算法.     

引入泽尼克多项式的极大似然盲解卷积算法初值的优化选取

为提高图像盲复原处理效果,提出了经验法、拟合高斯点扩散函数法,以及符合Kolmogorov谱函数的初值选取方法等三种初值选取方法。引入泽尼克多项式参量化表示点扩散函数,应用极大似然迭代盲解卷积算法对模拟模糊图以及木星观测图进行了复原处理。计算结果表明,符合Kolmogorov谱函数分布的初值方法以及拟合高斯点扩散函数方法得到的图像复原结果较好。     

用于单载波频域均衡水声通信的可分近似稀疏信道估计

针对单载波频域均衡水声通信中信道估计易受噪声干扰的问题,提出了一种低复杂度的信道估计方法。考虑水声信道的时域稀疏特性,导出频域输入、输出信号与信道冲激响应的关系式,并引入稀疏正则项,构造稀疏信道估计的目标函数。然后利用可分近似对目标函数进行迭代优化,再经过稀疏化与去偏处理,得到信道传递函数的最终估计。最后,利用数值仿真和海试数据对所提出方法的性能和运算效率进行评估。较之传统信道估计方法,所提出的方法在估计精度和计算复杂度方面具有一定的优势。      

水声正交频分复用异步多用户接入方法

水声信道传播时延大导致水声通信网中上行用户同步困难,因此需要接收端具备异步多用户检测能力。针对水声正交频分复用(OFDM)异步多用户系统提出一种基于滑动迭代的异步多用户接入方法,包括重叠截断、干扰消除、频域过采样、多用户信道估计与解码、以及干扰重构5个处理模块,并通过滑动迭代结构同时消除前向干扰和后向干扰影响。仿真结果表明,所提方法在不同异步到达时延,以及有、无信道估计误差下的误比特率均明显低于逐块解调异步接收算法。水池实验结果表明,滑动迭代异步接收算法在多径扩展18 ms、异步到达时延大于或等于循环前缀1.5倍时实现了两用户异步接入的可靠通信。      

深海声影区稀疏时延估计与声源测距

研究了深海声影区中经一次海底反射的多途声线到达垂直双水听器的时延差与声源位置的关系,提出了一种稀疏时延估计与声源测距方法。首先利用近海面布放的短间距垂直双水听器接收一定频带的声信号,然后计算接收信号的广义互相关函数,并利用频谱搬移和稀疏解卷积技术提取时延差,最后通过时延差匹配,估计水下声源的距离。仿真实验表明,在4300 m深海中,所提方法能够正确提取多途到达时延差,估计声影区内的声源距离。海试结果表明,当垂直接收孔径分别为21 m和30 m时,声源测距误差分别小于13.6%和8.1%。上述结果表明,所提出的时延估计方法可适应带宽较窄的接收信号,多途到达时延估计参数可用于实现声影区中的水下声源测距。      

一种单频水声信号多径时延估计算法

提出一种针对单频水声信号的多径时延估计算法,通过采用频域加权并结合进化规划算法解决代价函数强烈振荡下的高效全局优化.算法引入多径径数建立由多径时延、幅度系数及径数组成的水声信道多径参数模型,在采用频域加权预白化进行非线性最小二乘代价函数解耦处理的基础上,结合进化规划算法进行非线性参数解空间的高效全局寻优,从而实现多径时延的高分辨率估计.利用仿真数据和海上实验数据进行的实验表明,本算法具有较高的多径时延估计精度并可同时实现多径径数的估计.     

利用深海回声多途结构匹配估计目标深度EI北大核心CSCD

提出一种利用深海目标回声多途亮点簇时延和幅度结构匹配估计目标深度的方法。目标回声结构是双程信道传递函数和目标声散射函数的卷积,在深海近海面或近海底条件下表现出回声亮点簇的特性,且亮点簇时延幅度结构与目标深度相关,可用于估计目标深度。建立了在深度-距离网格上利用非线性规划代价函数对目标深度进行匹配估计的方法。分别对簇间时延偏差和海水声速剖面(SVP)偏差对匹配估计的影响进行了仿真分析。一次南海冬季试验结果显示,在水深1 km、距离5~8 km条件下,水下40 m处的目标回声呈现出3个时延间隔约0.3 s的亮点簇结构,将其用于目标深度匹配估计的误差范围在0~65 m。     

广义互相关电晕放电辐射信号时延估计方法

电晕放电等辐射源定位多采用基于时延估计的时差定位方法实现的,在现场条件下,各种背景噪声和干扰对时延估计精度造成影响。在分析国内外研究动态的基础上,针对基本互相关时延估计存在的分辨率低、稳健性不高等局限性,研究基于广义互相关的时延估计算法,并且通过采用不同的权值函数进行仿真比较和实验验证,寻找适用于电晕放电辐射信号时延估计的方法。研究表明:基于Hassab-Boucher (HB)加权的广义互相关时延估计方法对实际测试环境中存在的周期性干扰具有较好的抑制效果,时延估计误差达4.5%,精度较高,在实际的工程应用中用于对电晕放电信号进行时延估计和远距离定位是可行的。