基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

联合互协方差矩阵的快速波达方向估计

针对常规子空间类波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计中存在的子空间分解计算量过大问题,提出了基于均匀线阵的联合互协方差矩阵(joint cross covariance matrix,JCCM)DOA估计算法。基于阵列划分和矩阵重构思想,将均匀线阵划分成两个子阵,在求得这两个子阵接收数据互协方差矩阵后,重构一个新的矩阵即JCCM,利用JCCM的部分数据进行线性运算即可得到等价的信号子空间,然后构造多项式并求根,最终实现波达角估计。理论分析和仿真实验证明,算法避开了对协方差矩阵的特征值分解运算,在保证估计精度可接受的同时,有效降低了计算量,取得了更高的估计速度。     

一种时变移动信道中的相干多径来波方向估计算法

基于菲涅尔区平板聚焦多波束天线模型 ,提出一种联合子空间平滑和子阵波束空间处理的来波方向估计算法。该算法可以解决时变移动信道环境中相干多径信号的来波方向估计问题 ,并克服了空间平滑方法的来波数目限制 ,同时具有较低的处理复杂度。对该算法进行计算机仿真 ,结果表明 ,在低信噪比门限和小样本数条件下 ,该算法还具有较好的估计精度和分辨力。     

一种改进的米波雷达低仰角处理算法

由于多径效应的存在,使得米波雷达在低仰角工作时接收到的回波是两组相干信号,即直达信号和反射信号的矢量叠加.提出了一种米波雷达在低仰角环境下DOA(波达方向)估计的新方法,先对各子阵的接收数据进行线性变换,然后对线性变换后的数据和实测数据的差分结果应用阵列旋转不变性实现米波雷达低仰角的波达方向估计.算法对信号所处环境不敏感,可以有效地克服多径效应,而且运算量小.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

基于双模天线阵列的ESPRIT波达方向估计

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

独立信号和相干信号DOA估计新方法

传统的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least squareestimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。     

MIMO雷达最大似然波达方向估计方法

根据MIMO雷达的工作原理和回波模型,在传统最大似然算法的基础上,提出了MIMO雷达波达方向估计的最大似然方法。通过理论分析,给出了波达方向估计的一致性证明和估计方差的计算公式。理论分析表明,MIMO雷达的最大似然估计方差比传统的相控阵雷达要小,估计性能优于传统相控阵雷达。最后通过蒙特·卡罗实验对不同信噪比、快拍数和接收阵元数等情况下波达方向估计的方差进行了仿真,证实了理论分析的正确性。     

改进的稀疏约束波达方向估计方法

基于观测数据矢量形式的稀疏约束波达方向估计方法一般通过正则化处理抑制噪声，未能利用有关信号子空间的约束信息。在均匀线阵条件下，研究了一种新的基于观测数据矩阵形式的稀疏约束迭代单次快摄波达方向估计方法，能够利用数据矩阵的维数信息，并能自动保持Hankel结构约束，在较低信噪比条件下，改善了波达方向估计性能。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

采用信号子空间稀疏表示的DOA估计方法

利用目标辐射源空间分布的稀疏性,提出了一种基于稀疏表示的多快拍联合波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法。该方法首先利用采样数据矩阵大奇异值对应的左奇异向量估计信号子空间,然后采用加权迭代最小方差方法对信号空间进行稀疏表示。与传统的角度高分辨估计方法不同,该方法没有利用样本的统计信息,因而对具有任意相关性的信号源能进行有效的波达方向估计,不需要进行去相关处理,且具有很高的分辨力及估计精度。实验表明在该方法能准确的对目标源方位进行估计,且极大地降低了稀疏表示的计算量。     

基于虚拟孔径扩展的子带信息融合宽带DOA估计

如何有效地利用宽带信号各频点所提供的信息实现高精度波达角(direction of arrival, DOA)估计一直是热点问题,针对宽带DOA估计问题,提出一种基于孔径扩展的子带信息融合(subband information fusion, SIF)DOA估计方法。该方法在宽带信号的频域模型基础上,结合虚拟阵列方法实现孔径扩展,并联合各子带信息统一处理,从而提高DOA估计的精度。与其他SIF方法相比,该方法利用二阶统计量将数据转化为单快拍模型,不仅提高了可估计信源数目,而且极大程度地降低了运算复杂度,同时在小快拍、低信噪比条件下仍能得到DOA估计结果。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

虚拟波束四阶累积量DOA估计方法

为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant, FOC)波达方向(direction of arrival, DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤：一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。     

基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法

针对传统宽带阵列信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法中由入射角预估带来的DOA估计偏差及其在多径效应等环境下的应用问题,提出基于特征向量空间聚焦的宽带阵列DOA估计方法。首先,考虑多径干扰等对DOA估计算法的影响,对接收信号自相关矩阵进行平滑处理。然后,以平滑自相关矩阵特征向量空间过渡性为基础,构造聚焦矩阵,并证明其完美聚焦性。理论分析及仿真结果表明,该方法无需对入射信号角度值进行预估,有效避免了聚焦误差,算法复杂度较低,提高了估计精度及效率。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival,DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法.首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplit...     

基于焦面场的多波束反射面天线二维DOA估计

利用致密焦面阵列馈源，通过二维来波方向（direction of arrival，DOA）估计算法判别干扰信号的方向，是多波束反射面天线设计中的一个重要环节。由于阵列馈源接收的信号由源信号在反射面焦平面上的电场决定，其阵列流形与常规DOA估计平面阵列的阵列流形不相同；焦面场一般是不均匀的，因此选用的阵列单元接收的信号幅度也不相同，部分阵列单元接收的信号会比较微弱；不同的焦面场选用的阵列单元不同，对应的阵列结构也不相同，且其往往是不规则的；源信号经过反射面反射后，阵列单元接收的信号之间的相关性会降低。这些因素决定了阵列馈源的DOA估计具有特殊性。因此结合焦面场，设计了多波束反射面天线二维DOA估计方法，并进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

基于最小冗余线阵的二维传播算子DOA估计

针对二维DOA (direction of arrival)估计所需阵元数量较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余度的阵列模型,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计领域,降低了阵列冗余度。同时,利用传播算子算法估计二维波达方向,该算法无需谱峰搜索,且避免了大矩阵的特征分解,在解决计算量问题上有着巨大优势。最小冗余线阵的设置方式,用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径,从而弥补了传播算子算法在低信噪比条件下性能下降的缺点,具有了更好的低信噪比适应能力。该文从理论上论证了三平行最小冗余线阵设置的合理性,仿真实验证明了该方法的有效性。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

基于特征分解的多目标定位系统仿真实验研究

基于特征分解的高分辨方位估计（DOA）算法是一类性能良好的目标定位方法,具有良好的工程应用前景。针对水下阵列信号处理的实际应用,在多目标定位的多处理器硬件系统中,实现了阵元域和波束域两类高分辨DOA算法,在VisualDSP＋＋仿真环境中对水池实验数据进行了仿真实验研究,对算法的运算时间和方位估计的性能进行了分析。结果表明,该系统能够较好的完成各种高分辨方位估计算法,具有良好的方位估计性能和实时处理能力,波束域方法性能优越,满足了工程技术要求。     

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization-diversity,PD),信源方位参数与极化状态的“耦合”是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。