基于双基地频率和方位联合估计算法研究

提出一种基于双基地频率和方位联合估计的新算法,是基于UN-ESPRIT方法和两个阵列之间的互相关DOA矩阵法,称之为UN-DOAa-ESPRIT算法。该算法可以同时估计目标信号的频率和两个基地(即两个阵列天线)方位角。所估计的参数自动配对,不需要额外的配对运算,而且在不知道的相关噪声环境下同样可以有效地进行估计。数值仿真结果证明了算法的有效性。     

基于累量域的近场源三维参数联合估计算法

提出了一种无须参数配对的近场源三维参数联合估计算法。通过对阵列输出信号的四阶累积量构造矩阵进行一定的变换构造处理得到一个新的矩阵,仅需一次特征分解并利用其相应的特征值及特征向量就能估计出距离、方位、频率等三维参数。该算法无须谱峰搜索,适于任意高斯噪声环境,参数估计结果能自动配对。并且该算法无须利用阵列的中心对称结构,因而有效地避免了阵列孔径损失。最后,计算机仿真结果证实了该方法的有效性。     

锥面共形阵列天线相干信源盲极化DOA估计算法

针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo仿真实验验证了算法的有效性。     

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。     

双基地MIMO雷达二维方位角及多普勒频率联合估计

提出了一种新的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达二维方位角及多普勒频率联合估计算法。该算法基于m-Capon方法将目标波离方向(direction of departure, DOD)与波达方向(direction of arrival, DOA)相“去耦”,得出了对目标DOD和DOA的估计;然后,在对目标二维方位角的估计的基础上,算法可进一步估计出目标的多普勒频率。因此,其估计出的目标二维方位角与多普勒频率可自动配对。该算法无需预判目标数及对数据协方差矩阵特征值分解,且对目标二维方位角与多普勒频率的联合估计不涉及高维的非线性优化搜索,具有较小的计算量。此外,该算法可适用于发射和接收阵列为任意阵列结构的双基地MIMO雷达系统。计算机仿真结果证明了本文方法的正确性和可行性。     

宽频程电侦阵列设计与二维DOA估计方法

在宽频程条件下,针对传统均匀阵列无法实现大角度范围内目标参数无模糊估计问题,提出宽频程电侦阵列设计及二维波达方向估计方法。该方法首先将平行互质阵列在垂直方向上扩展为双平行互质阵列;然后分别对两平行互质阵列进行虚拟阵列扩展,利用虚拟均匀线阵对目标来波方向余弦分量进行估计;最后采用方向余弦解模糊算法对模糊余弦分量进行解模糊处理,实现多目标角度参数的高精度无模糊估计。相对于传统宽频程阵列测向算法而言,所提方法无需参数配对,可实现宽频程范围内多目标参数的高精度无模糊估计。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种双L型阵列DOA估计参量的精确配对方法

针对配对算法中可能出现的配对错误及运算量较大的问题,提出一种基于双L型阵列的三角函数配对法。首先用一维波达方向(direction of arrival, DOA)算法得到由仰角和方位角三角函数组成的向量,而后利用双L型的阵形特点和三角函数之间的关系完成配对过程,有效地解决了不同信源之间的仰角和方位角之差较接近时所出现的配对错误。此方法在不依赖于信号形式和一维估计方法的前提下,提高了配对检测概率和估计精度,同时大大降低了运算量。仿真结果证实了算法在配对成功率和估计性能上的提高。     

基于ESPRIT的均匀互耦线阵DOA及互耦参数估计

利用均匀线阵的特殊结构及其互耦矩阵,提出了一种阵列互耦存在下基于ESPRIT的DOA和互耦参数估计方法.首先通过ESPRIT法中子阵的选取,无需阵列互耦任何信息,直接得到方位估计,即对互耦参数稳健的DOA估计方法;接着在方位估计的基础上,基于真实导向矢量的最小方差拟合得到均匀线阵的互耦系数估计.与已有算法相比,该算法同时利用了天线阵列结构及其互耦特点,一方面将信号角度与互耦系数估计相互分离,使角度估计精度不受互耦估计的制约;另一方面,方位和互耦系数估计均可通过表达式求解,因此算法运算量小.计算机仿真证明该算法的有效性和正确性,并从仿真角度研究了算法分别在幅相误差和互耦矩阵误差下的性能.     

基于聚焦预处理的累量域空间平滑算法

针对传统累量域波达方向估计算法对各重复位置处虚拟阵元利用不充分的问题,提出了一种基于聚焦预处理的累量域相干信号波达方向估计算法。首先分析了直接平滑原物理阵列和四阶累积量产生的虚拟阵列不能解相干的原因;然后推导了基于累量域聚焦技术解相干的原理;最后提出了直接累量域聚焦、前后向累量域聚焦和二次前后向累量域聚焦算法,并对其进行了性能分析,指出聚焦预处理技术不但不损失阵列孔径,而且充分利用了累量域各虚拟阵列的数据,提高了角度估计精度。理论分析和仿真结果都表明了算法的有效性。     

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival (DOA) estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the coherent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.     

空间谱估计算法结构及仿真分析

在对高分辨空间谱估计算法研究的基础上,提出了空间谱估计算法的基本结构,这种结构包含两个组成部分预处理算法和波达方向估计(DirectionofArrival,DOA)算法.同时对多种预处理算法和DOA估计算法进行了分类说明.最后通过大量的计算机仿真实验比较了各种算法的性能.     

基于矩阵重构的非相干分布源参数估计方法

针对现有非相干分布源参数估计算法计算量大等问题,提出了一种新的DOA和角度扩展估计算法.该算法利用空间频率近似模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点.协方差矩阵可分为相位信息矩阵和幅度信息矩阵.对相位信息矩阵进行重构,对重构后的协方差矩阵利用MUSIC等传统方法即可实现DOA的估计;对幅度信息矩阵的各主次对角线上的元素均进行平滑得到幅度信息平滑向量,估计得到的DOA代入幅度信息中即可得到角度扩展的估计,从而实现非相干分布源DOA和角度扩展分离估计.计算机仿真验证了算法的性能.     

冲击噪声环境中求根类DOA估计方法研究

在介绍冲击噪声的性质及其造成传统求根类算法性能下降原因的基础上,提出利用分数低阶矩(FLOM)和ScreenedRatio原理来构造阵列相关矩阵的两类求根类算法。最后通过计算机仿真对算法进行了分析和比较,结果表明该算法在性能上优于传统的算法,基于ScreenedRatio原理的算法的性能略好于基于FLOM的算法。     

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.     

一种DOA估计新算法及其求根形式

由于受到实际中所用阵列孔径的限制,现有DOA算法所能分辨的信源数以及能达到的谱分辨率一直不高。在入射信号具有非圆对称特性的时候,证明可以利用信号的该种特性,对原阵列进行有效的扩展,并且在此基础上提出了一种新的DOA估计算法及其求根形式。指出在相同的条件下,所提出的新算法及其求根形式有着比MUSIC算法更好的DOA估计性能,并且能对更多的信号进行DOA估计。计算机仿真试验进一步证明了这一结论。