脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计方法

受相关熵启发,本文提出了一种脉冲噪声下基于稀疏表示的韧性DOA估计新方法.为实现多测量向量下联合稀疏信号的重建,本文提出了一种基于归一化迭代硬阈值的优化算法,讨论了最优步长的选择问题,证明了优化算法的收敛性.仿真结果表明：本文算法能够实现脉冲噪声下多信源的DOA估计,具有比已有算法更高的可分辨概率和估计精度.     

脉冲噪声下基于中值离差相关熵的DOA估计方法

作为阵列信号处理的一个基本问题,波达方向估计在现代通信领域有着广泛的应用。常规估计方法通常基于高斯噪声假设。 而当阵列接收数据包含 Alpha 稳定分布脉冲噪声时算法将完全失效。针对 Alpha 稳定分布噪声下的波达方向估计问题,本文定义了一种改进的相关熵算子——中值离差相关熵,并从理论上证明了它的有界性。 以此为基础结合 MUSIC 算法提出了一种波达方向估计新方法。该方法不需要噪声先验知识,且在脉冲噪声环境中具有鲁棒性。仿真实验表明, 即使在短快拍、强脉冲噪声的恶劣环境下,本文方法依然具有良好的性能。      

稳定分布噪声下基于粒子滤波的双站伪多普勒定位方法

传统的伪多普勒测向算法在高信噪比和高斯噪声环境下能较为精确地计算出到达方位角,但对于稳定分布噪声的顽健性较差。针对以上不足,提出了一种基于粒子滤波的双站伪多普勒定位方法。用粒子滤波对2个接收机的来波方位角进行联合估计,并通过非线性映射得到信源位置坐标估计,实现了方位角计算与双站定位的集成。仿真实验表明,当稳定分布参数α为1.4（中等脉冲程度）时,所提方法在低信噪比下的顽健性要显著优于传统方法,在高信噪比时估计精度与传统方法相当;当信噪比为10 dB时,所提方法在 的情况下定位精度远高于传统方法。     

基于分数低阶矩的非整数时间延迟估计方法

依据信号的噪声特性和分数低阶矩理论,提出一种基于最小平均p范数的非整数时间延迟估计方法(称为LMPFTDE算法)。该算法是对直接估计非整数采样间隔的时间延迟估计算法(ETDGE)的广义化,运用最小分散系数准则,通过使误差的p阶矩最小得到非整数时间延迟估计值。理论分析和计算机仿真结果都表明该方法不仅可以在高斯噪声环境下工作,而且在脉冲噪声下也具有良好的健壮性。     

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能.     

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法.首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因.然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能.仿真实验表明,提出的算法在脉...     

稀疏表达的自适应遥感图像融合算法

本文提出一种基于稀疏表达的图像融合算法。该算法利用稀疏系数中的非零元素所对应的基向量作为图像特征,首先分离相同基向量和相异基向量,然后采用加权求和算法合并相对应的稀疏系数,并重构得到融合图像。该算法对相同特征和相异特征分别进行融合,克服了融合图像中相异特征清晰度下降的问题。并且由于稀疏表达具有很好的去噪功能,本文算法也可以同时进行图像融合和去噪。通过与4种流行的融合算法比较,本文算法得到较好的视觉效果。      

基于颜色与深度信息特征融合的一种多目标跟踪新算法

提出了一种基于颜色与深度信息特征融合的 可逆跳的马尔科夫链蒙特长洛(RJMCMC)多目标跟踪算法。首先,融合彩色信息和深度信息对 运动目标进行检测;然后,根据多目标检测的结果建 立观测似然模型,并构建合理的状态转移模型;最后,通过RJMCMC粒子滤波算法实现多目 标跟踪。实验 结果表明,本文提出的多目标跟踪算法具有较强的鲁棒性,能够稳定的跟踪多目标,具有较 高的准确率。     

宽带双基地MIMO雷达的参数联合估计的新方法

提出了一种基于分数阶功率谱的宽带双基地MIMO雷达中参数联合估计的新方法。在许多情况下,根据窄带信号模型对宽带回波信号中的参数进行估计是不合适的,因此提出一个新的宽带回波信号模型对运动目标参数进行估计。根据分数阶功率谱(FPSD)的峰值点对多普勒频移因子和时延参数进行联合估计。并依据分数阶功率谱的峰值点构造2个子阵,提出的FPSD-MUSIC算法和FPSD-ESPRIT算法实现了对收发角的联合估计。接下来推导了该信号模型中参数估计的克拉美罗界。仿真实验验证了算法的有效性。     

适用于LPTV系统的周期自适应滤波器的研究

该文讨论了平稳(或周期平稳)随机信号通过线性时不变(或周期时变)系统后,输出信号的周期平稳性质,给出了两种可用于线性周期时变(LPTV)系统的周期自适应滤波器算法和一种系统周期的自适应估计算法;仿真结果表明了上述算法的有效性。