用一次快拍数据实现二维完全解相干和解互耦

针对相干信源背景和考虑二维阵列互耦效应时的二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计问题,提出了一种只利用一次快拍数据即可实现二维完全解相干和解互耦的快速算法--互耦效应下的单次快拍波达方向矩阵(single snapshot DOA matrix method in the presence of mutual coupling, MC-SS-DOAM)法。该算法仅利用特殊阵列的单次快拍数据构造等效的接收数据协方差矩阵,避免了传统算法需要多次快拍累积的弊端,将其分解后得到了具有对角阵形式的等效信号协方差矩阵,因此实现了完全解相干,此时互耦系数已经从阵列流型矩阵中剥离,归入至对角元素中,即实现了完全解互耦。文中进一步对互耦系数可能导致的二维盲角进行了分析。仿真结果表明,该算法能够完全实现解互耦和解相干,且仅利用一次快拍的本文算法二维估计性能接近50次快拍的DOAM算法,明显优于40次快拍的DOAM算法。     

单次快拍波达方向矩阵法

提出了一种新的基于阵列系统单次快拍数据的相干信源二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计方法--单次快拍波达方向矩阵法(single snapshot DOA matrix method, SS-DOAM)。该方法保持了原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对的优点,利用阵列系统结构特点,构建单次快拍数据矩阵,通过对单次快拍波达方向矩阵进行特征分解,解决了二维DOA估计问题并实现了相干信源完全解相干。由于该算法只利用一次快拍数据,不需要快拍累计和进行相关运算,计算复杂度大幅降低,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景。针对单快拍算法在低信噪比时估计误差较大的问题,进一步提出了利用同相数据叠加来改善估计精度的对策。仿真结果证明了该方法的有效性。     

单快拍相干信号自适应波束形成方法

针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

空时矩阵组三迭代DOA估计新方法

利用平移不变结构阵列信号子空间的旋转不变性,构造一组具有对角结构的空时相关矩阵组。给出一种高精度的信号子空间估计方法,利用估计的信号子空间做降维矩阵处理空时相关矩阵组,从而减少计算量并加快收敛速度。基于非线性最小二乘建立代价函数,提出一种三迭代算法求解代价函数进而估计波达方向DOA。仿真结果证实该算法收敛速度较快,估计精度显著高于TLS-ESPRIT算法,尤其在低信噪比和小快拍数据下估计精度显著增强。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。     

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。     

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing, PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法--加权极化平滑(weighted polarization smoothing, WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。     

一种非平滑相干干扰鲁棒的自适应波束形成器

针对文献报道的鲁棒自适应波束形成(robust adaptive beamforming, RAB)算法,分析了在存在相干干扰时其性能严重下降甚至失效的原因：通过将接收信号协方差矩阵分解为阵列流形矩阵左和共轭右乘一个矩阵P的描述形式,在存在相干干扰时,P为非对角阵,其非对角元素表征了信号与干扰间的互相关,该成分造成了RAB算法的失效;另表明：快拍数有限可视为特殊的相干干扰情况。为此,提出了一种构建P为对角阵的协方差矩阵拟合方法;并据拟合的协方差矩阵,给出了对非平滑相干干扰RAB方法。仿真验证了分析的有效性,所提方法在相干干扰时仍能实现非相干干扰时的性能,且收敛速度优于报道方法。     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

Direction-of-arrival estimation based on direct data domain （D3） method

A direction-of-arrival (DOA) estimation algorithm based on direct data domain (D3) approach is presented. This method can accuracy estimate DOA using one snapshot modified data, called the temporal and spatial two-dimensional vector reconstruction (TSR) method. The key idea is to apply the D3 approach which can extract the signal of given frequency but null out other frequency signals in temporal domain. Then the spatial vector reconstruction processing is used to estimate the angle of the spatial coherent signal source based on extract signal data. Compared with the common temporal and spatial processing approach, the TSR method has a lower computational load, higher real-time performance, robustness and angular accuracy of DOA. The proposed algorithm can be directly applied to the phased array radar of coherent pulses. Simulation results demonstrate the performance of the proposed technique.     

一种不依赖超参数的稀疏信号单快拍DOA估计方法

基于传感器阵列输出模型的稀疏重构, 研究了利用单快拍数据进行相干信号波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的问题。定义一个干扰协方差矩阵作为权矩阵, 通过加权最小二乘(weighted least squares, WLS)准则的迭代自适应求解, 实现单快拍DOA高精度估计算法, 简称WLS-IAE算法。详细分析了算法的计算复杂度, 并与经典的稀疏估计类算法进行比较。结果表明作为一种稀疏表示类估计方法, WLS-IAE算法不仅保持了在低信噪比、单快拍、信号相干、信号DOA角度间隔小等非理想条件下的良好估计性能, 而且无需选取超参数, 计算复杂度更低, 具有更强的实时性, 适用于快变目标信号DOA的实时跟踪测量, 具备潜在的工程实用价值。仿真实验验证了提出算法的有效性。     

基于迭代连续匹配追踪的高频地波雷达单次快拍DOA估计方法

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。     

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.