基于马尔科夫链蒙特卡罗的时延估计算法

针对无源雷达中时延估计辐射源信号未知的情况,构建了一种新的时延最大似然估计模型.根据模型特点利用快速傅里叶变换(FFT)的计算方法实现时延估计.为了提高估计的精度,采用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)抽样的方法估计时延值.该方法不需峰值检测,可直接给出时延估计结果.并推导了该模型下的时延估计的克拉美罗界(CRLB).仿真实验表明,MCMC算法可适用于窄带和宽带信号的时延估计;在样本相同的条件下,MCMC算法估计精度高于重要性采样(IS)算法和基于峰值检测的ML算法,计算复杂度低于IS算法,且MCMC算法可直接估计采样间隔非整数倍的时延.     

基于DEMON线谱的轴频提取方法研究

目标的螺旋桨不同则轴频不相同。轴频是目标的特征之一,可以应用于目标识别当中。本文提出一种改进的高频噪声解调分析(DEMON)方法,能够得到具有明显线谱的DEMON谱;提出最大公约数算法,并给出提取轴频的具体步骤。海试数据实验结果验证了本文所提方法及算法的有效性和可行性。     

一种基于最大似然的混响时间盲估计方法*

混响是室内声学中的重要现象,在室内设计与音频信号处理中都需要测量或估计混响时间。本文改进了一种基于最大似然估计的混响时间盲估计方法,即采用说话人在房间中自然说话时发出的混响语音信号来估计混响时间的方法。该方法首先确定语音衰减段的最优边界,其次计算该衰减段的两个额外参数,据此筛选出符合条件的语音段,最后将满足条件的语音段采用最大似然估计得到混响时间估计值。在五个不同混响时间条件下的仿真表明,与已有方法相比,改进方法估计的混响时间同真实混响时间的偏差更小,方差更低,估计准确性较高。     

基于机器视觉的最大似然位姿估计算法

针对现有位姿估计算法对采样数据不做任何的统计假设,缺少评判标准等问题,从信号的概率密度函数出发,推导了基于机器视觉的最大似然位姿估计的一般形式,并证明利用单幅图像时,在各向同性高斯噪声情况下传统迭代算法与最大似然估计等效。推导了位姿估计的克拉美-罗界,给出了位姿估计的方差下限。根据仿真结果可以看出,利用10张图像时,最大似然算法在噪声功率大于5dB的情况下,性能明显优于传统迭代算法,证明适当增加图像数可有效提高估计性能。     

相机位姿估计的加速正交迭代算法

面对需要实时计算的相机位姿估计问题,针对经典的广泛应用的正交迭代算法,提出了一种加速正交迭代算法。其关键思想是将每一次迭代过程规整化,从而提炼出每一次迭代的重复计算,若将此重复计算在迭代开始前提前计算,则可以大幅度的减少迭代过程中的计算量,使得每一次迭代的计算复杂度从O(n)降低为O(1)。因此,可以在更短的时间内迭代更多的次数,从而获得更高的精度。进行了对比实验,结果显示本加速算法计算精度更高,速度更快。并通过实验提出了选择稳健n点透视(RPn P)计算初值,再使用加速正交迭代算法进行迭代运算的方法,在控制点不多的情况下,是一种精度接近最大似然估计,计算速度最快的算法。     

船舶侧斜螺旋桨空化噪声调制谱模型

针对侧斜螺旋桨船舶建立了一种螺旋桨空化噪声调制谱理论模型。将螺旋桨旋转过程中崩溃的空泡体积的周期性变化近似为空化噪声能量的变化,根据船尾伴流速度与空泡噪声体积成比例以及螺旋桨转速与空泡数量成比例的关系,推导出了空化噪声调制谱数学表达式。理论分析和仿真验证了桨叶之间的差异性是调制谱轴频线谱存在的主要原因,而影响调制谱叶频强度的主要因素为螺旋桨侧斜角度以及转速。研究结论为辐射噪声调制谱特征分析与提取提供了理论依据,同时对螺旋桨结构设计和船舶降噪也具有一定的参考价值。     

基于周期图最大似然算法的相干激光测风多普勒频率估计

采用径向风速的估计不确定度和探测概率作为评价指标,研究了周期图最大似然(PML)算法的多普勒频率估计性能.基于大气分层激光回波模型,分别以PML和周期图最大值法(PM)对回波信号进行处理,验证了PML算法在相干激光测风中的可行性;分析比较不同信噪比条件下PML算法的风速估计不确定度与探测概率.仿真结果表明,在发射脉冲宽度为400ns、采样点数为128时,PML算法适合在中等信噪比条件下使用,且风速估计的不确定度整体小于PM算法的,在信噪比为-13dB时径向风速的估计不确定度为0.75m/s,探测概率在90%以上,该研究为后续的外场试验提供了指导.     

基于最大似然的单通道交叠激光微多普勒信号参数分离估计

利用激光对目标微弱振动进行探测有利于获得明显的微多普勒效应,这为精确估计目标微动特征参数,实现对目标的分类和精细识别提供了可能.但对于多散射点或多目标激光探测,信号为单通道多分量微动混合的形式,而且补偿目标主体运动后,数值上相近的微动参数还会导致信号在时频域存在严重的交叠.为从这类混合信号中精确估计各分量的微动参数,本文提出了基于最大似然框架的参数分离估计方法.利用精细化扫描的奇异值比谱法从混合信号中获得目标微动频率,并得到各分量的幅值比信息.推导了微动参数最大似然估计的解析表达形式,根据激光微多普勒信号的特点从频谱能量分布的角度重新设计了似然函数,解决了传统似然函数在激光微动信号中出现的高度非线性问题,降低了初始化的要求,提高了抗噪性能,并采用马尔可夫-蒙特卡罗方法具体实现了参数的估计.在微动参数得到估计的基础上给出了信号的幅值和初相的估计方法.用本文方法对仿真和实验数据进行处理,得到了接近克拉美罗下界的估计结果,验证了方法的有效性.与传统非参数化估计方法的对比结果体现了所提方法对混合微动参数精确估计上的优势.     

一种改进的稀疏近似最小方差DOA估计算法研究

针对稀疏信号的超分辨方位估计问题,提出一种可变因子的稀疏近似最小方差算法(α-Sparse Asymptotic Minimum Variance,简记为SAMV-α)。该算法利用一个折衷参数进行最大似然估计值和稀疏性能的折衷处理,在迭代过程中改变稀疏近似最小方差算法(Sparse Asymptotic Minimum Variance,SAMV)的指数因子,得到强稀疏性能和超低旁瓣的方位谱图,实现邻近目标的超分辨方位估计和相干处理性能,且无需预估角度和信源数目等先验信息,并且折衷参数的取值为0到1之间,取值区间明确,避免了稀疏信号处理算法中正则因子选取困难的弊端。计算机仿真表明SAMV-α算法方位估计性能明显优于波束扫描类算法和子空间类算法,与同类型稀疏信号处理类算法相比仍具有较高的方位估计精度,同时对于邻近声源分辨能力,SAMV-α算法较SAMV-1算法性能提高约3dB。海上试验数据处理给出了分辨率更高的方位时间历程(Bering-Time Recording,BTR)图,有效验证了SAMV-α算法的性能。     

相干光OFDM系统中基于导频辅助的采样时钟频率偏差估计和补偿算法

基于导频辅助法,对相干光正交频分复用系统中采样时钟频率偏差进行估计和补偿,并研究了导频的插入位置对该算法补偿效果的影响,通过对五种不同的导频插入位置进行分析和比较,得到最优导频插入位置.仿真结果表明:本文算法即使在较大的频率偏移情况下也有较好的补偿效果,并且采用该方法得到的光信噪比损耗不到1dB,可以有效地降低系统成本;不同导频插入位置对算法的补偿效果会产生影响,在较小采样频率偏移范围内时,导频平均插入方式为最优.如果采样频率偏移量较大,在导频平均插入不能很好地补偿的情况下,导频应尽量插在低频位置.     

基于矢量线阵的目标低频线谱提取方法

主动声呐系统常采用线性调频信号探测水下目标。利用分数阶傅里叶变换处理线性调频回波时,可在低信噪比和强混响背景下获得目标参数的有效估计。主动声呐系统常通过增大发射信号的时间带宽积来提升系统的距离分辨力和速度分辨力,但却带来了计算复杂度的显著增加,尤其是奈奎斯特采样下基于分数阶傅里叶变换的回波处理方法,导致数据处理时间难以满足功耗和体积受限的无人水下航行器平台的实时性要求。针对此问题,该文提出分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法,通过对线性调频信号时频特性直线在分数阶域的投影进行修正,使利用分数阶傅里叶变换方法处理带通采样的回波数据时,可获得正确的目标参数估计。计算机仿真数据和无人水下航行器湖试数据处理结果验证了分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法的正确性,数据处理时间能够满足无人水下航行器平台处理的实时性要求。     

被动线谱检测的子带分解和分方位区间融合算法

目标辐射噪声中低频线谱丰富,而且谱级比高、强度稳定,相比调制谱检测具有优越性。基于子带分解处理的现有融合方法适用在信噪比相对较高情况下,而当干扰是相干的或强宽带信号时,对线谱目标有效检测仍没很好解决。本文从子带空间谱统计特性出发,利用线谱谱级高出连续谱10-25dB;线谱频带所在方位区间的输出方位波动小,而其他分区间的输出方位波动大特点,提出了一种在信噪比低,多目标并存情况下更有效的弱线谱提取融合方法。理论仿真和海试实验数据处理结果验证该方法具有创新性、较常规方位稳定算法适用范围更广、检测效果更好,适合工程应用。     

Refractivity estimations from an angle-of-arrival spectrum

This paper addresses the probability of atmospheric refractivity estimation by using field measurements at an array of radio receivers in terms of angle-of-arrival spectrum.Angle-of-arrival spectrum information is simulated by the ray optics model and refractivity is expressed in the presence of an ideal tri-linear profile.The estimation of the refractivity is organized as an optimization problem and a genetic algorithm is used to search for the optimal solution from various trial refractivity profiles.Theoretical analysis demonstrates the feasibility of this method to retrieve the refractivity parameters.Simulation results indicate that this approach has a fair anti-noise ability and its accuracy performance is mainly dependent on the antenna aperture size and its positions.     

A novel algorithm for underwater moving-target dynamic line enhancement

When we use a traditional adaptive line enhancer (ALE) algorithm to detect an underwater moving target, there are two disadvantages: the ability to suppress colored Gaussian noise is low and the lower the SNR is, the worse the performance of the ALE algorithm. In order to greatly overcome these disadvantages, we take full advantage of the capability of higher order cumulants to alleviate the effect of colored Gaussian noise and develop a fourth order cumulant non-diagonal slice-based adaptive dynamic line enhancer (FOCNDSBADLE) algorithm and fourth order cumulant diagonal slice-based adaptive dynamic line enhancer (FOCDSBADLE) algorithm. The adaptive filtering coefficients of these algorithms are indirectly updated by the instantaneous fourth order cumulant slices. It is shown that these slices are comprised of noiseless sinusoids if the input signals are comprised of sinusoids corrupted by Gaussian noise. Therefore these algorithms are fit to handle highly colored Gaussian noise. Simulation tests are carried out using the measured data radiated by the underwater moving target. Simulation results have shown that the FOCNDSBADLE algorithm and FOCDSBADLE algorithm outperform the ALE algorithm and that the FOCNDSBADLE algorithm outperforms the FOCDSBADLE algorithm in the case of Gaussian noise.     

基于实时主动声定位的快速测频算法

针对爆炸试验中冲击波超压传感器位置定位的问题,采用陆上实时主动声定位系统对爆炸试验中冲击波超压传感器位置进行定位。系统中对主动发出声信号频率为已知特定几种频率之一的单频信号的快速实时频率检测,提出了一种快速频率检测算法。算法充分利用信号频率为已知特定几种频率之一这一特定条件,并结合离散时间傅里叶变换(DTFT)与离散傅里叶变换(DFT)的关系以及帕塞瓦尔定理,得出快速频率检测的表达式。经实验验证和计算分析,算法检测频率精准可靠,计算量比其他快速测频算法小得多,更适用于军事紧急状态下陆上实时主动声定位中主动发声和实时定位条件下的快速测频。     

遗传算法优化变分模态分解提取舰船辐射噪声特征线谱方法

特征线谱提取是舰船目标识别的一个重要研究环节,常采用传统的DEMON谱分析方法,处理过程中,一般对舰船噪声时域信号未予抑噪,低信噪比情况下,传统DEMON谱分析性能差。对此,提出一种采用遗传算法优化变分模态分解方法,用于分解舰船噪声原时域信号,获得抑制噪声后的舰船噪声重构信号,进而有效提取了舰船目标噪声幅度调制特征线谱。该方法首先采用遗传算法优化变分模态分解的两个关键输入参数(分解所取模态个数和惩罚因子),对变分模态分解得到的各阶固有模态分量加以判别,去除噪声主导分量,保留信号主导分量,使重构舰船噪声信号显著抑制了干扰噪声,然后对降噪后的重构信号进行频谱分析,获得目标噪声调制特征线谱。理论分析、仿真和实验数据处理结果表明,相比传统DEMON谱分析法,基于遗传算法优化变分模态分解的舰船噪声特征线谱提取方法具有更好的噪声抑制能力,所获取的舰船噪声幅度调制特征线谱信噪比明显高于传统DEMON方法,具有一定优势,前景良好。     

一种新的光谱特征提取方法

研究了天体光谱的特征提取问题,这是光谱自动处理中的一个关键环节.通过特征提取,不仅能够约简数据、减少冗余,而且亦能抑制噪声干扰,对识别系统的精度和效率均有重要影响.提出了一种基于空间转换和分解的特征分析模型(STP),基于此,可实现对常用光谱特征提取方法的分析,例如,无监督的主成分分析(PCA),小波变换(Wavele...     

一种基于新型间歇混沌振子的舰船线谱检测方法

为了实现低信噪比下未知频率的舰船辐射线谱的检测,对常规型间歇混沌振子列检测方法进行了改进,提出了一种基于适应步长型间歇混沌振子的信号检测方法.该方法可以只用一个Duffing振子,通过设定一组能够覆盖待测信号所在频段的求解步长序列,实现对未知频率、具有任意初相位的微弱周期信号的搜索检测.为进一步提高系统的弱信号检测性能,分析了Holmes型Duffing方程在不同频率内置策动力下对弱信号灵敏度的差异.综合理论分析和仿真研究结果给出了Duffing振子在内置策动力角频率为0.4 rad/s时对弱信号检测性能最佳,并据此对所采用的Duffing振子进行了优化;仿真结果表明,改进后的Duffing振子的弱信号检测性能提高了12 dB.最后将此方法应用于一组含有舰船辐射线谱的实船数据,结果表明此方法可以实现低信噪比下的未知频率微弱线谱检测.     

小波变换在HT-7 Tokamak磁流体动力学振荡动态频谱分析中的应用

将Gauss复小波变换方法成功地应用于HT-7Tokamak磁流体动力学振荡动态频谱分析中.研究结果表明,这种方法具有较好的时间分辨率和空间分辨率,比较适用做动态频谱分析.对典型放电数据的分析结果表明, m=1模的振荡频率与等离子体压强梯度有着密切的关系.