合成孔径雷达（SAR）在成像过程中由于固有成像机制的缺陷导致图像被乘性噪声污染，图像噪声对后续目标检测识别等处理过程造成了阻碍。现有的去噪算法存在不能自适应估计噪声大小和对边缘保持效果不理想的问题，如何自适应处理不同噪声水平的图像是一个研究难点。提出一种基于盲估计和双边滤波的SAR图像稀疏去噪算法。首先利用双边滤波得到具有良好边缘保持特性的预处理图像；接着利用盲估计获取图像全域噪声水平，将其充当稀疏重建过程中的残差阈值；最后利用稀疏编码和字典学习算法，用尽可能少的原子信息来表示图像，达到图像去噪的目的。实验结果表明，结合了盲估计的稀疏重建算法不仅有效去除了图像噪声，使等效视数获得了显著提升，而且峰值信噪比和边缘保持指数也有良好的表现，有效保留了原图的细节纹理信息。

为了解决存在定频干扰时跳频信号的参数盲估计问题,提出了一种基于时频能量值对消的定频干扰去除算法, 并且利用最小二乘法实现跳频信号的参数盲估计。首先,利用K-means算法对能量对消差值聚类选取自适应阈值, 同步去除噪声和定频干扰; 其次,提取重构时频矩阵每一时刻频率轴的能量最大值, 得到周期震荡的包络图; 最后,利用最小二乘法对包络图每一极值时刻线性拟合, 实现跳频信号参数的盲估计。仿真结果表明,与同类算法相比, 该算法有效去除定频干扰, 实现了更低信噪比条件下跳频参数的高精度估计, 并使估计参数的相对精度维持在较高水平。

针对传统无线电导航定位系统中需要2个发射台进行精测定位距离的问题, 利用最小频移键控(MSK)信号谱线的特点, 可以测量接收设备与单个发射台的距离; 针对无线电定位系统受信号质量和信道环境的影响而定位精确度不高的问题, 本文对单一发射台的MSK信号频谱做平方处理, 利用2根谱线的相位差与空间传输距离的线性关系来提高定位精确度。该方法不依赖于信号的同步, 可做到盲估计巷道内的宽度。仿真结果表明, 在信噪比大于0 dB的信道环境下, 测量精确度达到150 m以内。

文章在载波恢复的初始环节讨论了一种基于非线性变换的载波频偏盲估计算法，通过分析估计出了最小均方误差，提出了一种适用于中、高信噪比(SNR)下的简化算法，之后再用锁相环(PLL)技术跟踪细微的频偏和相位偏移。仿真结果证实了该算法的可信性和有效性，从而获得了一种简易的对高阶正交幅度调制(QAM)的载波恢复方法。