强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

基于噪声圆形特性的宽带相干信号DOA估计方法

针对色噪声下基于差分去噪的宽带相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对相干信源数有限制的问题，提出一种基于噪声圆形特性去噪和Toeplitz矩阵重构的估计算法。首先，对接收到的信号求取协方差矩阵，利用噪声的圆形特性消除噪声。为达到对协方差矩阵进行Toeplitz矩阵重构的要求，通过协方差矩阵相乘来构造新的数据协方差矩阵。然后，通过Toeplitz矩阵重构来解相干。最后，利用旋转子空间算法准则构造聚焦矩阵，使用传播算子算法实现DOA估计。理论分析及仿真实验验证了该算法的有效性，该算法对相干信源数的奇偶没有限制，同时该算法也适用于高斯白噪声下宽带相干信号DOA估计的场景。     

分布式信源二维波达方向快速跟踪算法

在无线通信、雷达和声纳等许多实际应用场合,存在大量的移动分布式信号源,跟踪其二维波达方向（direction-of-arrival, DOA）非常重要。针对相干分布源,利用两个平行的均匀线阵,提出了一种二维DOA快速跟踪算法。该算法利用逼近幂迭代子空间跟踪算法更新分布源的信号子空间,并由新的信号子空间估计分布源的中心方位角和中心俯仰角。该算法跟踪性能良好,计算复杂度低且满足全局收敛。此外,算法能够跟踪多个分布源并且与分布源的具体角分布形式无关。仿真结果证实了算法的有效性。     

基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计

为提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计

针对机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计问题,提出了一种基于复四元数估计方法,该算法利用四元数建立机载电磁矢量传感器阵列信号处理模型,然后利用四元数联合矩阵的特征分解得到阵列数据相关矩阵的特征分解,一方面使得计算过程中数据的贮存量大大减少,另一方面通过推导得到信号子空间和噪声子空间在四元数域上的正交性从而使DOA和极化参数估计的精度更高,仿真证实了本算法的有效性。     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

基于子空间的后验稀疏约束迭代DOA估计方法

子空间波达方向 (DOA)估计方法的一个缺点是在子空间分解过程中难以利用信号的相关信息或有关DOA估计的先验信息改善DOA估计的性能。结合子空间方法和协方差矩阵拟合方法 ,利用信号相关信息和DOA估计的稀疏约束信息 ,研究了一种新的不相关窄带信号DOA估计方法。理论分析和仿真实验结果表明 ,这种迭代DOA估计方法一般经过几次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计。     

一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

基于四阶累积量和时间平滑的相干信号DOA估计

高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M－1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

双基地MIMO雷达多目标高精度跟踪算法

针对双基地多输入多输出(multiple input multiple-output,MIMO)雷达自适应非对称联合对角化(adaptive-asymmetric joint diagonalization,AAJD)跟踪算法在低信噪比时失效的问题,提出一种双基地MIMO雷达高精度跟踪算法。首先,针对低信噪比时AAJD算法信号子空间扩展问题,利用主成分顺序估计原理求出特征值,根据特征值的大小对导向矢量进行排序,得到更加精确的信号子空间。其次,根据跟踪状态的不同,将多目标分类(multiple signal classification,MUSIC)算法分为两步:第一步全空域大步长扫描,对应跟踪非稳定状态;第二步小空域小步长扫描,对应跟踪稳定状态,空域范围由上一时刻估计角度和运动速度确定,并将峰值搜索过程变为取最大值操作,降低了计算量。算法解决了低信噪比时信号子空间扩展问题,提高了跟踪性能,且采用了性能更高的MUSIC算法,并对其进行改进,降低了计算量。仿真结果证明了算法的有效性。     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

基于四元数理论的时延估计方法

针对同一信号到达两个传感器的时延问题,首先提出用两路传感器将接收到的信号构造一个四元数信号模型;接着,构造该四元数模型的自相关函数;之后,构造该四元数模型自相关函数的Toeplitz矩阵,并对其进行分析,提出估计时延的核心思想。最后利用四元数矩阵右特征值分解方法,构造基于四元数的噪声子空间,并在已知信号频率参量的基础上,用四元数MUSIC方法估计出两个传感器接收到的时延。仿真实验证明了方法的有效性。     

基于去特征处理的信源数估计算法

在实际测向系统中,由于阵列中各阵元的相互干扰,阵列接收的噪声为空域相关色噪声,由于系统热噪声和散弹噪声的存在,导致阵列接收的噪声同时包含空域相关色噪声与白噪声。传统针对空域相关色噪声的信源数估计算法在白噪声背景下的估计性能往往下降。针对这一问题,提出了一种基于去特征处理的信源数估计方法。该方法对数据协方差矩阵进行去特征处理,得到一组与特征值相对应的新数据协方差矩阵,利用新数据协方差矩阵在信号和噪声子空间上的投影矩阵构造判决函数,进而实现信源数估计。仿真实验及对比数据表明该方法在包含有白噪声成分的色噪声背景下能够有效进行信源数估计,其突出优势表现在小快拍数、低信噪比条件下仍能准确估计信源数,而没有明显增加算法的运算量。     

用于有虚载波OFDM系统的信道估计算法

提出了一种适用于有虚载波的正交频分复用系统的改进信道估计算法。由于传统的信道估计器无法估计虚载波处的信道传输函数,从而逆离散傅里叶变换导致信道能量泄漏,使得时域滤波方法不能直接应用。为了解决这个问题,利用信道冲激响应的有限性,推导了以最小二乘法(least square, LS)来估计虚载波处的信道传输函数。进一步观察信号子空间和噪声子空间中噪声的相关性,使用最大后验概率准则估计出信号子空间的噪声并消除其带来的估计误差。该算法不仅可在训练模式下应用,也可推广应用于基于判决反馈的跟踪模式。仿真结果表明,改进算法无误符号率平台效应,且其误符号率较传统LS算法有2 dB的信噪比增益。     

基于特征子空间投影的信源数估计方法

为了适应实际测向系统的环境,针对常规信源数估计方法在色噪声背景下估计性能变差的问题,提出了基于特征子空间投影的信源数估计方法。首先对特征向量分组,获得只含有噪声部分和既含有噪声又含有信号部分的特征子空间。阵列的导向矢量阵与噪声子空间正交,而与信号子空间张成的是同一个空间。根据这个原理,将协方差矩阵在不同特征子空间上进行投影,得到存在差异的投影数据。最后对投影数据进行求方差处理,得到投影方差,将其作为信源数估计的依据,进而实现信源数估计。仿真实验和实测数据测试表明了该算法的正确性和有效性。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。