基于矩阵重构和酉变换的DOA估计

为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival, DOA)估计。相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like, ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。     

一种冲击噪声下的多目标跟踪算法

针对现有的子空间类多目标跟踪算法无法对相干目标进行有效跟踪,传统的动态跟踪方法在冲击噪声环境下失效的问题,提出了一种冲击噪声下的多目标跟踪算法。构造了一种新的零记忆非线性处理方法实现去冲击,推导得到了基于协方差矩阵更新的极大似然多目标跟踪方程,并设计了一种量子猫群算法,对其进行快速准确求解,实现了在恶劣噪声环境下的鲁棒多目标跟踪。仿真结果表明,所设计的算法突破了已有跟踪方法的性能和应用局限。本文分析结果可用于指导被动雷达和感知系统的跟踪模块设计。     

地铁隧道环境下2.4 GHz频段路径损耗特性

基于射线跟踪法建立地铁隧道环境下2.4GHz频段的无线信道模型,分析此场景下断面类型、收发位置、断面面积和天线极化对路径损耗特性的影响,为系统设计提供参考.     

基于WINNER Ⅱ模型的高铁环境下极化分集与空间分集性能研究

我国高速铁路的快速发展迫切需要更可靠的传输技术以保障列车安全.MIMO分集技术中的极化分集和空间分集可以有效提高在城区富散射环境下的传输可靠性,但两者在高铁这种直射径较强环境下的分集性能需要进行分析研究.本文基于WINNERⅡ(Wireless World InitiativeNew RadioⅡ)D2a高铁信道模型对LTE下行链路在不同接入方式和不同列车运行速度下两种多天线(Multiple Input Multiple Output,MIMO)分集方法的误比特率(Bit Error Rate,BER)性能进行了仿真比较.结果显示,在WINNERⅡD2a信道模型中空间分集的BER性能优于极化分集.