基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

利用单次快拍实现相干信源二维测向的新算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源二维波达方向的快速估计问题,根据垂直阵列系统特点,利用单次快拍数据在3个不同维度构造了数据矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法实现了二维DOA的快速估计. 该算法仅利用单次快拍数据,不需要进行协方差矩阵的计算,并将二维DOA估计问题转化为3个一维DOA估计,可同时在3个维度并行处理,因此运算量大大降低,利于工程实现. 针对算法存在阵列孔径损失和仅采用一次快拍数据量导致的估计误差偏大问题,利用非圆信号特征和同相位数据叠加,改善了算法的估计性能,提高了阵列自由度. 数值仿真验证了本文算法及提高估计精度对策的有效性.      

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.     

基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

一种新的相干信源互耦自校正算法

针对互耦效应下相干信源的波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥离,且该矩阵的秩与信源相关性无关,仅与信源个数相等,即实现了信源的解相干及互耦自校正,因此通过对重构矩阵进行一次特征分解即可实现DOA估计.此外,对算法的子空间估计性能及由互耦系数导致的测角模糊性进行了分析,结果表明该算法实现过程简单,计算量小,在低信噪比和短快拍数时仍具有很高的估计性能.仿真结果验证了算法的有效性.      

强干扰背景下基于局部空间差分算法的相干目标DOA估计

针对传统算法对强干扰背景下相干目标的波达方向(direction of arrival, DOA)估计效率低、精度不高等问题,在构造干扰阻塞矩阵消除特定方向强干扰的基础上,基于局部空间差分算法进行相干目标的DOA估计。首先通过接收信号矩阵的角度信息构造阻塞矩阵来剔除协方差矩阵的强干扰信息,然后利用局部空间差分算法将协方差矩阵划分为若干子阵,从而充分提取有效信息并实现解相干,最后利用线性算子算法完成对目标的DOA估计,避免高复杂度的谱峰搜索。结果表明：该算法有效提高了数据利用率,有较好的解相干效果,能够在不同的信噪比和快拍数条件下获得比传统算法更低的估计偏差和更高的成功概率。     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

单快拍数据预处理的相干信号波达方向估计

针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于均匀圆阵的信号源DOA估计方法

该文研究了基于均匀圆阵阵列的信号波达方向向估计问题，对一维角度估计采用MUSICK算法，通过谱峰搜索得到信号的方位角；对二维角度估计采用模式激励法，对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励，其使阵列流形具有类似于均匀线性阵列的列式，在此基础上，对波达矩阵进行分解，由各特征值对应的特征向量处理得到对应信号的到达方向，给出的计算机仿真结果证实了它们的有效性。     

Toeplitz化技术在舰载圆阵波束形成算法中的应用

把Toeplitz技术应用于舰载环境的均匀圆阵，首先通过预处理技术把阵元空间的均匀圆阵转换为模式空间的均匀线阵，然后对模式空间中均匀线阵的相关矩阵进行Toeplitz化处理，再利用ESB算法进行波束形成．理论分析表明该算法可得到较快的收敛速度，并可实现均匀圆阵的抗相干干扰，计算机仿真证实了方法的有效性．     

一种色噪声背景下的信源方位估计快速算法

针对实际环境中相干信源普遍存在的情况,提出一种基于对称均匀线阵的波达方向(DOA)分步估计方法。该算法在未知噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz(色噪声)结构的情况下,利用空间差分方法和相干信源Toeplitz矩阵重构方法相结合,来处理同时存在相干(或相关)和独立信源的情况。首先利用常规谱估计算法估计独立信源;然后用差分的方法将其排除掉,同时可以排除色噪声信息;然后用Toeplitz重构的方法将剩下的相干信源恢复为满秩,进而可以利用传播算子的方法进行DOA估计。与传统的去噪、解相干算法相比,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,可明显减小算法的运算量。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题,提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先,将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列,构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式,提高了系统的自由度、降低了阵元互耦,并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计;其次,向量化样本协方差矩阵,将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵;最后,结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计,有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。