子带分解在ESPRIT算法中的应用

ESPRIT算法是一种用于信号到来角(DOA)估计的直接求解方法,其性能在低信噪比(SNR)和信号相关时会严重削弱.基于此提出了一种多分辨率DOA估计算法基于子带分解的ESPRIT算法(SB-ESPRIT),通过对全带信号进行子带分解,并对每个叶节点分别应用ESPRIT算法,最后通过映射算法将估计所得的DOA映射到全带信号.对于子带分解后旋转不变性的证明为其应用提供了理论依据.仿真结果证明,SB-ESPRIT不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当的情况下,具有一定的信号去相关能力,并且其均方误差(RMSE)小于ESPRIT算法.     

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

一种新的单次快拍二维ESPRIT算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源的二维波达方向快速估计问题,从减小协方差矩阵计算量角度,提出了一种新的单次快拍二维ESPRIT算法(SS-ESPRIT). 该算法仅用一次快拍数据构造4个等效的协方差矩阵,进一步构造扩展的等效协方差矩阵,通过对其一次特征分解,即可实现完全解相干和二维波达方向估计. 为进一步提升该算法估计性能,提出了同相位数据叠加的对策. 数值仿真验证了SS-ESPRIT算法在提升实时性的同时,不会造成估计性能的下降,仅利用一次快拍数据的该算法估计性能优于快拍数为50次的空域平滑波达方向矩阵算法(DOAM),且接近快拍数为100次的DOAM算法,叠加8次同相数据后的该算法性能明显优于200次快拍的DOAM算法. 结果表明新算法适用于小数据样本估计或对实时性要求高的应用背景.      

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。     

双基地FDA-MIMO雷达角度、距离及速度联合估计方法

在传统的相控阵雷达中,由于受到脉冲重复周期(PRF)的限制,距离估计精度和速度估计精度往往难以同时得到提高。该文将频控阵(FDA)和双基地多输入多输出(MIMO)雷达相结合,提出了一种基于双基地FDA-MIMO雷达的角度、距离及速度联合估计方法。由于采用了FDA技术,雷达的发射矢量中包含了目标的角度、距离甚至速度信息。考虑到发射矢量中距离-速度的耦合现象,该文提出了基于子阵的波形设计和相应的解耦合方法。然后利用ESPRIT算法和基于FDA的解模糊方法,对目标的发射角(DOD)、接收角(DOA)、距离和速度进行无模糊估计。另外,该文推导了该方法下参数估计的克拉美罗界(CRB)并分析了其性能。最后,仿真结果验证了所提出方法的能够对目标的角度、距离和速度进行无模糊的联合估计。     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。     

任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法.该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计.与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能.计算机仿真实验证明了所提算法的有效性.     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。     

基于互相关矩阵的二维传播算子实值算法

为提高传播算子算法在低信噪比下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计性能,降低计算复杂度,提出了一种基于互相关矩阵的二维传播算子DOA估计实值算法（UC-PM）.该算法通过构造新的互相关矩阵代替阵列接收数据矩阵,抑制了噪声分量的影响,并且保持了传播算子算法计算量小的优点,利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵.同时,为进一步降低算法计算量,利用酉变换思想构建新的实数域旋转不变关系,将特征分解和最小二乘问题实数化.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法在低信噪比下的估计性能优于传统二维传播算子算法,接近于二维ESPRIT算法,且其计算复杂度远小于二维ESPRIT算法,实时性好,具有良好的实用价值.      

Experimental determination of significant waveheight by OSMAR071: Comparison with results from buoy

OSMAR071 is the latest product of the OSMAR (ocean state monitor and analysis radar) series of high frequency surface wave radar (HFSWR), which was developed by the Radiowave Propagation Laboratory of Wuhan University. It adopts a modified Barrick waveheight inversion model. The modifications are introduced to improve the model’s performances under the effect of noises and interferences and in the case of broad beam radar detection. The two unknown coefficients in the modified model are figured out by fitting the HFSWR significant waveheight results to those output from a wave buoy located in the radiating coverage of the radar site. The model is applied to inverse the waveheights from radar data for the duration from Dec. 1st, 2008 to Feb. 25th, 2009, and then the radar waveheights are compared with the buoy measurements. Results show that the rms difference between radar-derived significant waveheights and those from the buoy is 0.38 m and the correlation coefficient between the two series is 0.66. This study describes OSMAR071 observation of significant waveheight with relatively satisfactory accuracy during about three months.     

基于聚焦矩阵的毫米波信号DOA估计

针对毫米波信号源的到达角(DOA)估计随频率变化、导致估计误差较大的问题,提出毫米波信号向窄带信号转化的DOA估计算法.该算法通过在频域内建立毫米波信号接收模型,将接收信号看成多个不相关的窄带信号,并将其“聚焦”在某一参考频率下,减少波束因频率变化带来的影响,进而利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行毫米波DOA估计.仿真结果表明:该算法可有效降低中等信噪比下的DOA估计误差,当阵元数达到70时,可实现相对稳定的DOA估计,随频率变化估计效果保持整体稳定,从而提升毫米波系统定向传输时的链路质量.     

基于改进空间平滑技术的ESPRIT探地雷达时延估计算法

该文针对探地雷达地下回波时延估计问题,在详细论述ESPRIT探地雷达时延估计数据预处理过程的基础上,提出一种基于改进空间平滑技术的ESRPIT探地雷达超分辨率时延估计算法。基于FDTD的层状模型仿真数据验证了所提算法的有效性和可靠性。     

TR MIMO雷达低空目标DOA估计算法

为解决雷达对低空目标角度估计精度不高的问题,提出一种基于时间反转(TR)多输入多输出(MIMO)雷达的低空目标波达方向估计算法。该算法先利用TR技术的聚焦性能,获得回波信号矩阵;然后根据MIMO雷达波形的分集特性,推导出TR MIMO雷达的虚拟阵列形式;再通过行列复用,采用双向空间平滑(FBSS)算法解相干,有效地提高了低空目标的DOA估计精度。实验仿真结果表明:在信噪比为-10dB的条件下,该算法比传统MIMO雷达DOA估计算法的均方根误差平均减少了0.3°。     

扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析

在对扫描体制雷达高分辨参数估计算法研究的基础上,提出了适于各种扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一框架,从而把多重信号分类(MUSIC)、多维多重信号分类(MDMUSIC)、最大似然(ML)和加权子空间(WSF)等典型算法有机统一起来,构建了扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一理论基础,推导了该类算法的克拉美—罗界(CRB)。通过仿真实验比较了各种算法的性能,结果表明各算法对角度和多普勒频率估计的精度较高,具有较强的角度和多普勒频率的超分辨特性,这一特性是传统波束扫描雷达参数测量算法所不能企及的。     

基于旋转不变子空间原理的共形阵列DOA与极化状态联合估计

利用交叉电偶极子天线单元在锥面共形载体上构造极化敏感阵列,推导并建立了其快拍数据模型.在此基础上,利用锥面共形载体的单曲率特性构造满足旋转不变关系的成对子阵,根据旋转不变子空间思想提出一种信源方位和极化参数的联合估计算法.Monte Carlo仿真实验表明,该算法能够很好地解决锥面共形阵列应用中的多参数联合估计问题.
     

基于压缩感知的智能天线 DOA 估计算法

波达方向（direction of arrival,DOA）估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪（matching pursuit,MP）算法和子空间追踪（subspace pursuit,SP）算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。     

一种无需特征值分解的快速ESPRIT算法

ESPR IT算法是一种用于估计到达角(DOA)的参数类超分辨算法,由于这种算法在有效性和稳定性方面都有非常突出的表现,所以其受到了广泛的研究,并成为主要的超分辨算法.但是,在运用ESPR IT算法时不可避免的要进行特征值或奇异值分解(EVD/SVD),这使得其无法运用于实时系统.基于实时性方面的考虑,提出了一种无需特征分解的快速算法(VESPR IT).此算法有效性和稳健性方面虽然要比标准的ESPR IT算法稍差一些,但是其节约了计算时间使得此算法可以运用于实时处理.     

基于智能天线DOA估计方法

主要研究了基于智能天线的几种DOA估计方法，即旋转不变信号参数估计（ESPRIT）算法、多重信号分类（MUSIC）算法、加权子窨拟合9WSF）算法、最小范数（Min-norm）算法等。第三代移动通信已将智能天线技术作为其关键技术之一。通过理论和仿真实验相结合，将各算法与克拉美－罗限（Cramer-Rao Bound）比较，分析了基于智能天线DOA估计方法的性能。研究结果不仅有利于智能天线的研究与开发，而且有利于智能天线在移动通信中的应用。     

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.      

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.