基于遗传算法的超声信号LMS自适应时延估计

为了克服ＬＭＳ自适应时延估计（ＬＭＳＴＤＥ）算法计算量大的问题,引进遗传算法进行ＬＭＳＴＤＥ的寻优规划,并采取了克服过早收敛的措施。对超声信号进行时延估计的实验表明,该方法大大减少了计算量,并有较高的时延估计精度。     

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

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。     

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.     

小波降噪提高时延估计精度的研究

为了估计两个在空间上分离的传感器所接收信号之间的时间延迟,结合小波降噪的特点,提出了一种基于小波降噪的广义相关时延估计算法.鉴于传统阈值降噪的不足,对小波阙值的选取进行改进,研究出一种新的小波阈值降噪技术.该算法克服了传统广义相关法需要信号和噪声先验知识的局限性,放宽了直接互相关法对信号和噪声的假设条件.仿真和实验结果...     

基于FICP算法提高对低频噪声时延的估计精度

针对非平稳随机噪声（直升机飞行声音，导弹喷流噪声）信号，研究了提高时延估计计算精度的方法，通过计算信号的细化频谱，并避免了标准FFT计算带来的栅栏效应，从而使得对于超短取样信号的频谱计算精度与信号长度无关，采用快速计算方法FICP由N点互谱计算2N点相关波形，提高了相关波形的分辨率，使得时延估计精度得以提高。对实测直升机飞行噪声和导弹噪声计算了不同取样长度和不同采样率下的时延估计，得出了谱分辨率越高，时延估计精度越高的结论。     

基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法

针对无线定位中时延估计在小样本(单快拍)、低信噪比条件下需要大量独立分布测量数据问题,提出了一种基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法,实现了单快拍、低信噪比条件下接收信号的精确时延估计.该算法首先建立接收信号的稀疏表示模型,然后基于该模型建立正交观测矩阵,最后在重构算法中引入回溯筛选思想,利用时延与观测矩阵之间的一一对应关系得到时延的无偏估计.对该模型下时延估计的克拉美罗界进行了推导.仿真分析表明,所提方法在单快拍、低信噪比条件下精度远高于求根多重信号分类算法,相比于正交匹配追踪算法,在较小的复杂度代价下性能得到了较大提升.     

基于FPGA的自适应光学系统SPGD算法实现

FPGA(field programmable gate array)具有可重复编程、算法实现灵活等优势,以97单元变形镜为原型,提出基于FPGA的SPGD(stochastic parallel gradient descent algorithm)控制算法通用快速实现方案.采用TimeGen软件对SPGD算法进行时...     

MPSK调制系统中的自适应信道估计

本文研究了在MPSK调制方式下,不发送训练序列的直接判决自适应信道估计问题。为提高信道估计性能,提出采用软判决鉴相估值来调整加权最小均方（WLMS）和加权递归最小二乘（WRLS）自适应算法中的权值来进行信道估计,并研究了改进的软判决WRLS算法。结果表明,软判决加权LMS算法比一般LMs性能有很大提高,改进的软判决WRLS算法估计性能优于加权RLS算法。     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法

针对时延估计问题中压缩感知类算法现有测量矩阵需要大量数据存储量的问题,提出了一种基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法,实现了稀疏测量矩阵条件下接收信号时延的准确估计.该算法首先建立压缩感知与最大似然译码之间的理论桥梁,然后推导基于低密度奇偶校验码的测量矩阵的设计准则,引入渐进添边的思想构造具有准循环结构的稀疏测量矩阵,最后利用正交匹配追踪算法正确估计出时延.对本文算法的计算复杂度与测量矩阵的数据存储量进行理论分析.仿真结果表明,所提算法在测量矩阵维数相同的条件下正确重构概率高于高斯随机矩阵和随机奇偶校验测量矩阵,相比于随机奇偶校验矩阵,在数据存储量相等的条件下,以较少的计算复杂度代价得到了重构概率的较大提高.     

Dynamic discrimination of convergence of the LMS time delay estimation in complicated noisy environments

For nonstationary signals, time constant can no longer represent the actual convergence performance of the adaptive delay estimation. A scheme is thus proposed for dynamically discriminating the convergence of the LMS time delay estimation to get an optimal estimate even under complicated noisy environments. Based on the fact that the filter output gets orthogonal to the estimation error only when an adaptive filter operates in its optimal condition, an approximate orthogonality constraint is derived for discriminating the practical adaptation’s convergence. This discrimination condition, which is obtained through the estimated mean-square values of related available variables at each iteration, can be updated in the adaptation process according to the varying statistic characteristics of observed signals. Thus, it can dynamically evaluate the quality of the adaptive solution and end the iteration opportunely. Simulation results are also included to demonstrate its effectiveness to give exact convergence results in both stationary and nonstationary cases.     

基于两级压缩感知的脉冲星时延估计方法

为了快速获得高精度的脉冲星累积脉冲轮廓时延估计,提出了一种基于两级压缩感知的时延估计方法.压缩感知主要包括三个部分:字典、测量矩阵、恢复算法,其中字典尺寸是影响压缩感知估计精度的重要因素.针对压缩感知中字典的原子数增加虽能提高估计精度但又带来计算量大的问题,该方法采用粗估计与精估计两级字典相结合,先利用粗估计字典原子间隔大的特点进行累积脉冲轮廓全相位估计,得到预估时延值,再利用精估计字典的原子间隔小且个数少适合局部估计的特点对累积脉冲轮廓进行精确时延估计.理论分析与实验结果表明:两级字典数据量比传统字典小两个数量级,在相同的时延估计精度下,该方法比传统压缩感知方法计算量大幅度减少,是一种能保持高估计精度并有效降低计算量的脉冲星时延估计方法.     

分数低阶协方差谱用于改进的时延估计方法

时延估计技术是一项活跃的研究课题。近年来,满足稳定分布的脉冲噪声模型得到了广泛的研究,并在时延估计技术中得到了应用。为提高时延估计方法在脉冲噪声环境下的估计精度和稳定性,本文提出了一种改进的基于分数低阶协方差谱的广义互相关时延估计方法,并进一步引入经验参数对所提出方法的性能进行调整。仿真分析表明,新方法在高斯和脉冲噪声环境条件下都具有良好的顽健性。     

Locating the position of objects in non-line-of-sight based on time delay estimation

Non-line-of-sight imaging detection is to detect hidden objects by indirect light and intermediary surface(diffuser).It has very important significance in indirect access to an object or dangerous object detection, such as medical treatment and rescue. An approach to locating the positions of hidden objects is proposed based on time delay estimation. The time delays between the received signals and the source signal can be obtained by correlation analysis, and then the positions of hidden objects will be located. Compared with earlier systems and methods, the proposed approach has some modifications and provides significant improvements, such as quick data acquisition, simple system structure and low cost, and can locate the positions of hidden objects as well: this technology lays a good foundation for developing a practical system that can be used in real applications.     

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。     

基于现场可编程门阵列的加速器同步控制器设计

针对加速器驱动次临界系统(ADS)注入器Ⅱ的控制中对于同步触发信号的要求,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的高精度同步控制器,它能为加速器设备提供同步工作所需的脉冲信号。控制器采用粗延时结合精延时的方式,FPGA实现粗延时,专用延时芯片实现精延时,提高了延时精度,同时增大了延时、脉宽及周期的调节范围。测试结果表明,该控制器输出脉冲的最小延时步距为0.25ns,延时、脉宽及周期调节范围为1μs~2s,周期抖动的标准偏差为70ps。该控制器输出信号满足要求,程序界面操作简便,通过串口RS-422远程控制稳定可靠。