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公开(公告)号：CN103399292A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310331365.8
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明公开一种基于软稀疏表示的DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域，基于稀疏性的前提下，应用迭代加权最小方差法求解软稀疏解，来估计目标源方位。首先选取好初始值和正则化参数，确定迭代结束条件；然后将选择好的初始值和参数代入到软稀疏表示迭代公式中进行迭代；最后满足迭代结束条件，退出迭代，得到软稀疏解，确定来波方向，也即实现了信号的DOA估计。本发明克服了传统DOA估计方法几乎不能检测出弱目标的缺点。本发明的方法参数选则策略简单，对正则化参数的选择不敏感，尤其是在没有弱目标时，参数选择范围很广，具有很强的适应性。本发明的方法不仅能够检测到弱目标，而且具有较高的分辨率，其性能也要优于传统的DOA估计方法。
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公开(公告)号：CN103780522B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410008571.X
申请日：2014-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L25/03 , G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于双重迭代的非正交联合对角化瞬时盲源分离方法，首先记录多次观测信号数据，计算基于观测信号的目标矩阵组，观测信号混叠模型分成左、右两个混叠矩阵，建立盲源分离代价函数，在左、右混叠矩阵本质相等条件下，将代价函数重构成对称拟合函数，用双重迭代法估计出非正交对角化所需的左、右混叠矩阵最优值，导出最优混叠模型，得到分离信号，实现瞬时混叠盲分离。避免了现有非正交JD方法对目标矩阵的过高要求，增大了观测信号适用范围。与现有技术比，本发明明显降低了计算复杂度与迭代次数，耗时最少；当输入SNR相同时，同时满足收敛时间最短、输出SINR最大和广义置换水平最小的情况，具有更优的分离性能和收敛性。
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公开(公告)号：CN103401824B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310331363.9
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于修正牛顿法的频率选择性MIMO系统空时盲均衡器方法。包括如下步骤：首先结合多模方法和软决策导向方法建立代价函数；然后采用批处理方式，选择训练序列长度，从已知发射数据和相应的观测数据由经典最小二乘法估计出盲均衡器初始值；利用新提出的修正牛顿法从观测样本中计算出最优均衡器；最后利用均衡器均衡接收信号，消除信号间干扰及码间干扰，恢复源信号。本发明方法克服了现有修正牛顿法应用于MIMO系统计算量大和现有盲均衡算法均衡精度低的缺点。并且与现有方法相比，MNM+MMA+SDD只需要很少的训练样本数据就能确保均衡器正确的收敛到最佳MMSE均衡器。
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公开(公告)号：CN103412294B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310374747.9
申请日：2013-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于双重直积分解的机载雷达空时三维杂波抑制方法，主要解决机载雷达空时三维杂波抑制计算复杂度高，样本需求量大，阵元误差导致检测性能明显下降的问题。其实现过程是：1）将空时三维滤波器权矢量进行一次直积分解；2）将空域权矢量组进行二次直积分解；3）通过截断处理，得到空时三维滤波器权矢量的双重直积分解形式；4）用双重双迭代算法，求解时域权矢量组、空域方位维权矢量组和空域俯仰维权矢量组；5）根据所求的时域权矢量组、空域方位维权矢量组和空域俯仰维权矢量组，恢复出空时三维滤波器权矢量，进行杂波抑制。本发明计算复杂度低，样本需求量小，具有良好的误差稳健性，能提高动目标检测性能。
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公开(公告)号：CN103728600A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410020622.0
申请日：2014-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明公开了一种机载MIMO雷达空时非自适应杂波块滤波方法，首先建立机载MIMO雷达杂波模型，记录杂波块对消滤波所需的两个杂波块的杂波数据矢量，然后计算两个杂波块对消滤波后的残余数据矢量，最小化残余数据矢量，计算杂波块对消滤波器的系数矩阵；最后利用求得的系数矩阵对雷达接收的杂波进行实时杂波块对消滤波，本发明主要解决了现有技术杂波对消性能差，计算量大的问题，用于常规空时级联处理方法及传统自适应方法之前对杂波进行空时两维对消，既对消主杂波波束内的杂波，又对旁瓣杂波抑制明显，有效降低杂波自由度和幅度，具有良好的杂波对消滤波性能，使得动目标检测能力得到了加强。适用于正侧视和非正侧视MIMO雷达。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103871422A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410008337.7
申请日：2014-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于三因子迭代联合块对角化的时域混叠盲信号分离方法，首先将从传感器接收的时域卷积混叠信号重新排列成观测数据矢量；计算观测数据矢量在指定时延下的二阶时延相关矩阵组；利用基于三因子迭代的非正交联合块对角化方法计算出真实块混叠矩阵的块本质相等矩阵；求块本质相等矩阵的伪逆矩阵；利用伪逆矩阵计算源信号估计信号，实现时域卷积混叠信号盲源分离。本发明构建的目标函数，并以此评价分离效果，进而求解三组矩阵因子，有效地提高了时域卷积混叠信号盲源分离效果，降低了计算复杂度，克服了易产生奇异解、对噪声敏感等缺点。在适用条件、收敛及分离性能方面都更具优势，是一种普遍适用且有效的盲源分离方法。
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公开(公告)号：CN103780522A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410008571.X
申请日：2014-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L25/03 , G10L21/0272
Abstract: 本发明公开了一种基于双重迭代的非正交联合对角化瞬时盲源分离方法，首先记录多次观测信号数据，计算基于观测信号的目标矩阵组，观测信号混叠模型分成左、右两个混叠矩阵，建立盲源分离代价函数，在左、右混叠矩阵本质相等条件下，将代价函数重构成对称拟合函数，用双重迭代法估计出非正交对角化所需的左、右混叠矩阵最优值，导出最优混叠模型，得到分离信号，实现瞬时混叠盲分离。避免了现有非正交JD方法对目标矩阵的过高要求，增大了观测信号适用范围。与现有技术比，本发明明显降低了计算复杂度与迭代次数，耗时最少；当输入SNR相同时，同时满足收敛时间最短、输出SINR最大和广义置换水平最小的情况，具有更优的分离性能和收敛性。
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公开(公告)号：CN103399292B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310331365.8
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明公开一种基于软稀疏表示的DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域，基于稀疏性的前提下，应用迭代加权最小方差法求解软稀疏解，来估计目标源方位。首先选取好初始值和正则化参数，确定迭代结束条件；然后将选择好的初始值和参数代入到软稀疏表示迭代公式中进行迭代；最后满足迭代结束条件，退出迭代，得到软稀疏解，确定来波方向，也即实现了信号的DOA估计。本发明克服了传统DOA估计方法几乎不能检测出弱目标的缺点。本发明的方法参数选则策略简单，对正则化参数的选择不敏感，尤其是在没有弱目标时，参数选择范围很广，具有很强的适应性。本发明的方法不仅能够检测到弱目标，而且具有较高的分辨率，其性能也要优于传统的DOA估计方法。
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公开(公告)号：CN103412294A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310374747.9
申请日：2013-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于双重直积分解的机载雷达空时三维杂波抑制方法，主要解决机载雷达空时三维杂波抑制计算复杂度高，样本需求量大，阵元误差导致检测性能明显下降的问题。其实现过程是：1）将空时三维滤波器权矢量进行一次直积分解；2）将空域权矢量组进行二次直积分解；3）通过截断处理，得到空时三维滤波器权矢量的双重直积分解形式；4）用双重双迭代算法，求解时域权矢量组、空域方位维权矢量组和空域俯仰维权矢量组；5）根据所求的时域权矢量组、空域方位维权矢量组和空域俯仰维权矢量组，恢复出空时三维滤波器权矢量，进行杂波抑制。本发明计算复杂度低，样本需求量小，具有良好的误差稳健性，能提高动目标检测性能。
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公开(公告)号：CN103401824A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310331363.9
申请日：2013-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于修正牛顿法的频率选择性MIMO系统空时盲均衡器方法。包括如下步骤：首先结合多模方法和软决策导向方法建立代价函数；然后采用批处理方式，选择训练序列长度，从已知发射数据和相应的观测数据由经典最小二乘法估计出盲均衡器初始值；利用新提出的修正牛顿法从观测样本中计算出最优均衡器；最后利用均衡器均衡接收信号，消除信号间干扰及码间干扰，恢复源信号。本发明方法克服了现有修正牛顿法应用于MIMO系统计算量大和现有盲均衡算法均衡精度低的缺点。并且与现有方法相比，MNM+MMA+SDD只需要很少的训练样本数据就能确保均衡器正确的收敛到最佳MMSE均衡器。
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