基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

对数周期天线方向图的矩量法估计

在宽带二维波达方向估计系统中 ,天线阵列的方向图估计将直接影响波达方向估计的算法及精度。该文从天线辐射的积分算子方程出发 ,采用矩量法和快速多极算法(FMA) ,计算并分析了对数周期天线的方向图和阻抗矩阵 ,计算机仿真及天线外场实测表明 :理论计算方向图与实测天线方向图数据在 E面有较好的一致性 ,而在 H面 ,仿真方向图和实测方向图数据有一些差别 ,这些差别主要由矩量法的物理模型所引起。对数周期天线方向图矩量法估计的完成 ,为宽带二维空间波达方向 (DOA)估计系统天线阵列的工程设计提供了理论基础     

智能天线的MUSIC算法研究

智能天线系统是具有自适应信号处理能力的天线阵列,利用数字信号处理技术对多个不同的用户产生多个空间波束,每个波束各自自动地对准不同用户的来波方向,把零陷方向对准干扰方向,从而消除多址干扰,提高移动通信系统的性能。智能天线应用的一个关键问题是对用户的入射角度进行估计,即波达方向(DOA)估计问题,MUSIC算法是DOA估计的一种,是利用输入协方差矩阵的特征结构,具有高分辩能力的多重信号分类技术。通过对MUSIC算法的仿真,验证了MUSIC算法具有稳定、高分辨、高精度和计算量较小的优点。     

阵列信号处理中多重信号分类算法的仿真研究

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,多重信号分类（MUSIC）算法是一种经典有效的DOA方法。概述了阵列信号处理研究的主要内容,详细介绍了多重信号分类算法的原理,并用MATLAB进行仿真实现该算法,研究了MUSIC算法的性能。     

基于均匀圆形阵列的方位角与仰角二维估计

建立了二维DOA估计圆形阵列的数学模型;构建了以MUSIC算法为核心的二维DOA估计测向仿真系统;仿真实验证明该测向仿真系统的有效性与准确性.     

基于频率不变性的改进MUSIC算法的DOA估计

针对传统的波达方向估计（DOA）精度较低的问题，文章提出了一种基于频率不变性的改进多重信号分类方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法。该算法利用均匀同心圆阵列先将阵列接收到的数据进行预处理，再使用本文中所提出的改进的MUSIC算法来估计波达方向。改进MUSIC算法是在传统MUSIC算法的原噪声子空间的基础上，依次向信号子空间多取一个特征向量，形成一系列的子空间，加入原来的空间谱估计公式当中，构成新的空间谱估计公式。仿真结果表明，使用改进的MUSIC算法得到的空间谱图的波峰值比传统MUSIC算法增大了85.47 dB，提高了系统的分辨率。     

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

为解决极化MUSIC算法运算量大的问题,提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法。在极化MUSIC算法的基础上,通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数,大大降低了谱峰搜索过程中的运算量,同时保证了波达方向(DOA)估计精度。在获得入射信号的DOA之后,通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数,具有较低的运算量。通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度,并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比,可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性,在入射信号相同并含有极化信息的条件下,秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级。     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

无线传感器网络基于测距的节点定位算法研究

在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。本文利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC也进行了仿真,得到了信号相对于天线阵列的角度估计值,实验中取不同的snr值得到了不同的结果,其中信噪比SNR越大时得到的角度估计值越精确,并对两种基本测距算法进行比较。在得到距离估计值的基础上利用三边测量定位算法对监测事件进行仿真得出估计位置。     

宽带CDMA系统上行链路天线阵列信号到达角估计

在多径时变信道环境中研究宽带CDMA天线阵列接收机基础上，应用MUSIC和二阶ESPRIT算法进行阵列信号最强径到达角估计，同时，提出了一种基于阵列收敛条件的导频辅助到达角估计算法，该算法利用自适应阵列收敛条件下正确跟踪期望信号方向的特点，搜索信号最强接收方向，并可将结果直接应用于下行链路波束成形权重计算，仿真结果表明，提出的导频辅助到达角估计算法与MUSIC和二阶ESPRIT算法相比，估计精度有较为明显的提高。     

A Novel Algorithm for DOA Estimation in Asynchronous DS-CDMA Systems

A novel algorithm for DOA estimation using linear antenna array in the asynchronous DS-CDMA systems is presented in the presence of channel mismatches or signal fading between the sensors. Code-matched filters and parallel MUSIC algorithms are proposed to overcome the restriction that the number of array elements must exceeds the number of the sources for subspace-based direction of arrival. It can be shown that multiple access interference throughout the code-matched filter is asymptotically Gaussian in the asynchronous DS-CDMA systems. A relevant performance analysis is derived. Computer simulation proved the efficiency of the proposed algorithm.     

应答着陆系统目标角度估计与识别

针对应答着陆系统（transponder landing system,TLS）在复杂地形下对进场飞机辨别困难的问题,提出一种基于相对能量大小的目标识别方法.采用S模式的回答信号来代替原始的3/A模式回答信号,利用基于MUSIC算法的空间平滑技术实现高相关多目标信号的方向估计,采用重构阵列流形的方式,通过能量最大匹配原理进行目标角度的正确识别,并进行仿真分析.仿真结果表明：该识别技术稳定性较好,在较低信噪比条件下基本能够准确地进行飞机角度估计和识别,达到了系统方位角度测量的精度要求.     

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。     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法.和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小,分辨信噪比门限低的优点,文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法.仿真计算表明,这种改进算法降低了信号的分辨信噪比门限.     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法。和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小、分辨信噪比门限低的优点。文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法。仿真计算表明,这种改进算法改进了信号的分辨信噪比门限。     

一种基于分数阶傅里叶变换域加权MUSIC算法的移动单站多目标无源定位方法

针对多个线性调频信号目标源存在的情况,通过分析接收信号的多普勒频移,建立移动单站上天线阵列对多分量线性调频（LFM）信号的接收模型,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）域加权MUSIC算法的无源定位方法,实现了低信噪比下多目标的信号检测与方位估计.仿真结果表明,该算法可以分辨多个频率及空间相近的目标源,且精度很高.     

采用时-空阵列流形的ESPRIT算法--联合角度-频率估计

考虑入射到天线阵上多个窄带信号源的角度和频率同时估计问题．虽然常规ESPRIT算法是一种快速的一维高分辨率方向估计算法，但不能直接用于信号频率和角度的同时估计．通过构造一种特殊阵列结构，引出时-空阵列流形概念，利用该流形，将ESPRIT算法扩展到时-空二维情形，提出采用时-空阵列流形的联合角度-频率估计算法．该算法不仅给出自动配对的角度-频率估计值，而且其性能随着抽头延迟线数的增加而提高．仿真计算表明，该算法不仅具有很高的分辨率和精度，而且在低信噪比条件下，其性能优于其他现有的方法．     

一种基于超分辨的二维信号参量估计方法

研究了阵列信号的二维谱估计问题,将MUSIC算法用于均匀线性阵列的二维谱估计中,实现目标信号的频率和入射角联合估计。针对相关信号条件下传统的二维MUSIC算法失效的问题,将MMUSIC算法推广到二维信号处理,通过接收数据进行虚拟平滑,实现对相关信号的频率和角度联合估计。仿真结果表明了该方法的有效性。