非平稳噪声背景下多径信号DOA估计方法

针对目标信号传输过程中的多径现象或电磁干扰引起的同时存在独立和相干信源(多径信号)的情况,提出了一种非平稳噪声背景下的混合信源DOA分步估计方法。该算法利用常规谱估计算法估计独立信源,在利用广义协方差差分方法排除掉非平稳噪声信息后,然后根据斜投影算子的性质排除独立信源,对剩余的相干信源则可采用修正空间平滑算法恢复为满秩,进而可以用MUSIC算法进行DOA估计。相比较传统的广义差分方法,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,避免了对独立信源的平滑运算,计算复杂度降低,并且适用于更广泛的未知噪声背景及低信噪比环境。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

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。     

基于分数低阶矩的空时最大似然DOA估计

为了提高现有基于分数低阶空时矩阵类算法的估计精度和其在低信噪比时的解相干性能,在对称α稳定分布噪声条件下,提出改进分数低阶空时矩阵用于独立信源DOA估计,基于分数低阶矩的空时最大似然算法用于相干信源DOA估计.仿真结果表明:针对独立信源,改进的分数低阶空时矩阵进行DOA估计的成功概率高于分数低阶空时矩方法;针对相干信源,分数低阶矩的空时最大似然算法的估计成功概率比SS-FLOM算法高,均方根误差比SS-FLOM算法小;新方法克服了空间平滑类算法严重损失阵列孔径的弊端,节省阵元.     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

冲击噪声背景下的虚拟空间平滑算法

为解决在冲击噪声背景和相干信源条件下,高斯白噪声的相干信源DOA(Direction-Of-Arrival)估计算法失效的问题,提出了基于虚拟空间平滑共变系数矩阵(ROC-VSS:RObust Covariation-Based Virtual Spatial Smoothing)的DOA估计算法.该算法以虚拟空间平滑...     

基于矩阵重构和酉变换的DOA估计

为了提高重构相干信号测向算法的估计性能,降低算法运算量,提出了一种基于矩阵重构和酉变换方法的酉矩阵重构算法。该算法首先通过酉变换将阵列接收数据从复值计算转换为实值计算,使计算量大大降低;然后计算阵列协方差矩阵并进行特征值分解得到信号子空间,再将信号子空间重构为Toeplitz矩阵实现解相干并再次进行酉变换;最后通过特征值分解得到信号子空间并使用最小二乘法实现波达方向(direction of arrival, DOA)估计。相比于改进的旋转不变性的信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques-like, ESPRIT-Like)算法和空间平滑处理算法,由于消除了噪声影响、构造了Toeplitz矩阵以及充分利用了数据的共轭信息,该算法的估计精度更高、具有更高的运算效率且在ESPRIT-Like算法失效的条件下新算法仍能有效估计DOA。本文算法的运行时间是ESPRIT-Like算法的71.2%,实验结果证明了该方法的有效性和真实性。     

基于改进多重Toeplitz矩阵重构算法的二维DOA估计

针对相干信号源在二维波达方向（2-Dimensional Direction-of-arrival, 2D-DOA）估计中，多重Toeplitz矩阵重构方法在小信噪比时估计性能较差的问题，文章采用一种基于时空延迟的多重Toeplitz矩阵重构方法进行二维波达方向估计。该方法选用L型阵列结构，首先利用信号在时域和空间域内的强相关性以及噪声的弱相关性构造时空相关矩阵，然后结合多重Toeplitz矩阵重构方法重构时空延迟的多重Toeplitz矩阵达到去相干的目的，最后利用ESPRIT(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques)方法进行两次特征分解进而通过自动匹配来得到2D-DOA估计结果。通过在Matlab平台仿真，将该算法与多重Toeplitz矩阵重构算法，前后向空间平滑算法，ESPRIT算法以及前后向部分Toeplitz重构算法基于均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和分辨概率（Probability of Resolution, POR）进行对比分析。结果表明本文提...     

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.     

一种高精度低复杂度的改进Root-MUSIC算法

针对目前多数低复杂度Root-MUSIC算法的精度损失问题，研究并提出了一种具备精度补偿能力的低复杂度Root-MUSIC算法.该算法依据有限快拍数得到的近似数据观测矩阵首行重构具有Toeplitz形态的自相关矩阵，使重构的自相关矩阵具备Hermitian性;对重构的自相关矩阵特征值分解后获得噪声子空间，并将噪声子空间翻转拆分，重构新的求根多项式，进而通过求根方法得到DOA估计值.本文算法通过Toeplitz矩阵重构及求根多项式降阶，不但有效提高了改进Root-MUSIC算法的DOA估计精度，同时改进算法的时间复杂度不高于前人算法;在不同的入射信源及采样快拍数下，本文算法表现出更强的鲁棒性和稳定性.     

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.     

基于协方差矩阵重构的DOA估计方法

针对空间信号的波达方向估计,提出了协方差矩阵重构测向算法。由数据协方差矩阵的特征分解求得信号特征值及其对应的信号特征向量,根据各个信号特征向量构造相应的子协方差矩阵,算法定义一个新协方差矩阵。从理论上证明了新协方差矩阵在信号相干时仍然满秩,新算法在解除信号相干性的同时没有造成阵列孔径的损失。与空间平滑类算法相比,估计同样相干信号数,新算法能节省更多阵元。仿真实验证实了新算法优越的分辨能力和估计性能。     

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．     

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。     

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ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。