一种基于L型阵列的改进的二维DOA估计方法

二维DOA估计在电子侦察、智能天线、雷达等方面都有广泛应用.二维DOA估计的方法有很多,主要用水平面L型阵列和ESPRIT算法进行二维DOA估计.提出用水平线阵和垂直线阵构建L型阵列,分成四个子阵,计算四个互相关矩阵,四个互相关矩阵构造一个特殊的大矩阵,对该矩阵进行特征值分解获得信号子空间估计,再用ESPRIT算法进行方位角和仰角的估计.该方法可以直接得到目标仰角,不需要换算,简化了计算,通过子空间估计,提高了DOA估计的分辨率并可以估计更多目标的DOA.仿真结果表明本文的改进二维DOA估计方法提高了DOA估计的精度.     

双基地MIMO雷达多参数联合估计及目标三维定位

多输入多输出(Multiple-input multiple-output,MIMO)雷达具有波形分集、空间分集和极化分集等优势,在抗目标"闪烁"、反干扰、提高分辨力方面有很大的潜力.提出了一种双基地MIMO雷达多参数联合估计及目标三维定位方法.对接收信号的协方差矩阵作特征值分解,提取大特征值对应的特征矢量,构建选择矩阵,基于ESPRIT算法估计出目标的波达角.在求解均匀圆阵时,为将导向矢量中耦合的俯仰角和方位角分开,采用模式激励法解耦合,再分别利用UCA-MUSIC和UCA-ESPRIT算法估计目标俯仰角和波达角.基于MIMO雷达空间结构,利用估计到目标的俯仰角、发射角和波达角,计算得到目标的三维空间坐标信息.该算法可实现角度间的自动配对,可以有效识别同一距离单元内的多个目标.仿真实验表明,提出的估计方法估计精度高,处理速度快.     

非均匀双圈圆阵互耦自校正

为克服互耦误差对阵列测向性能的严重影响,提出一种新的互耦自校正方法.首先分析非均匀双圈圆阵的结构特点,将互耦矩阵按照非均匀线阵内部互耦和非均匀线阵之间互耦的原则进行分块,将非均匀双圈圆阵的互耦问题转换到非均匀线阵的互耦问题.然后利用矩阵的加法运算法则,将分块后的矩阵分解成几个具有特殊特性的矩阵之和的形式,方便实现角度与互耦系数的解耦合,从而依次获得信号角度和互耦系数.实验仿真结果表明:提出的算法具有很强的角度分辨力,能较好估计互耦误差系数,可有效解决非均匀双圈圆阵的互耦问题.     

基于块稀疏的频率分集阵MIMO二维参数估计

针对导向矢量时变导致频率分集阵列-多输入多输出(MIMO)雷达参数估计误差增大的问题,提出一种基于块稀疏的距离和角度参数联合估计方法.首先,就导向矢量时变性对参数估计性能的影响进行了理论分析;然后,通过公式推导证明了块稀疏理论在频率分集阵MIMO雷达参数联合估计中的适用性,并提出了基于块稀疏的参数联合估计方法,给出了参数估计的具体流程;最后,通过仿真对参数估计性能进行了分析.理论分析及仿真结果表明:基于块稀疏的参数联合估计方法可实现单次快拍下多目标距离和角度参数的联合估计,估计能力优于传统谱估计方法;在单目标和单快拍条件下,所提算法精度与二维ESPRIT和二维MUSIC算法相比,基于稀疏字典估计的参数精度优于两算法,而基于系数向量估计的参数精度介于两算法之间.     

基于四阶累积量的MIMO雷达空间平滑角度估计算法

针对MIMO雷达系统的多目标DOA估计问题,本文提出了一种基于四阶累积量的双向空间平滑算法。当目标数多于发射阵元数,接收信号发生相干现象使普通子空间类算法可估计DOA数受到限制。本文提出的算法通过对接收信号构造四阶累积量矩阵,并对构造的矩阵做子阵空间平滑处理,在接收阵元足够多的情况下,可估计比发射阵元数更多的目标,并且在高斯白噪声下和高斯色噪声背景下均具有有良好的DOA估计性能。     

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。     

未知互耦条件下相干与非相干混合信号的波达方向估计

针对阵列互耦对导向矢量的扰动,以及信号相干性对数据协方差矩阵造成的秩损致使超分辨波达方向(DOA)估计算法性能变差甚至失效的问题,提出了一种在相干与非相干信号混合状态下无需阵列互耦补偿的DOA估计算法.其中:仅截取部分阵元的接收数据,即可达到阵列互耦自抑制的目的;对数据协方差矩阵进行特征分解,利用所得特征矢量重构等效协方差矩阵,并对等效协方差矩阵进行奇异值分解,基于多重信号分类法或信号参数估计的旋转不变子空间技术完成混合信号的DOA估计;并利用计算机进行数值仿真以验证算法的有效性.结果表明,在阵列互耦未知的条件下,所提出的算法能够正确估计信号的DOA,无需互耦参数的估计或补偿.     

均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计

研究均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计问题.基于数据矩阵的重新排列、信号子空间的实数化处理、复数移不变方程以及联合特征值估计,推导出联合估计参数的ESPRIT类算法,该算法将参数估计问题转化为3个具有实特征值的实数矩阵的联合特征值估计问题.通过同时对角化算法估计矩阵的联合特征值,获得了参数联合估计的强可辨识性,即允许信号参数在任何一维任意重复,并可以使估计参数实现自动配对.理论分析和仿真证明了所提算法的有效性.     

频率分集阵列MIMO多目标二维参数联合估计

针对频率分集阵列MIMO(多输入多输出)雷达中的距离、角度参数联合估计问题,在区分导向矢量非时变、时变两种情况下展开研究.在非时变情况下,提出基于阻塞ESPRIT(旋转不变子空间)修正算法的谱估计方法,在保证估计精度的同时实现了参数自动配对.在导向矢量时变情况下,理论分析了导向矢量时变性对谱估计性能的影响,有针对性地提出了分区估计策略,较好解决了时变条件下的参数估计问题.理论分析及仿真结果表明:所提算法能有效估计频率分集阵MIMO雷达的距离角度参数,且在估计精度、参数自动配对等性能上优于其他降维估计算法.     

非合作源MIMO雷达的多目标定位与参数估计

研究多输入多输出(MIMO)雷达系统,在收发非合作的情况下,通过两个阶段的处理对空间多目标定位和对非合作源MIMO雷达的发射信号与衰落矩阵进行估计.第一阶段中利用加权MUSIC算法来估计目标来波的方向角(DOA),第二阶段中则利用盲分离(BSS)算法对衰落矩阵及发射信号完成估计,仿真实验结果证明了估计算法的性能.     

双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO 雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。     

一种宽带信号方位估计算法

针对多种宽带信号方位估计算法在不同程度上受到阵元数目、预角度估计、多次求逆矩阵、多次特征值分解或奇异值分解等因素的制约,文章提出了一种在传感器阵列存在误差的情况下,基于统计方法的宽带信号方位估计算法.该算法先将传感器阵列接收的宽带信号转换到频率域内,并考虑在阵列互耦的情况下,采用统计的方法,推导出阵列流形与噪声子空间正交的结论;最后,利用统计结果和窄带方位估计的方法对宽带信号进行方法估计.仿真试验表明,统计方法具有较好的方位角分辨率、噪声不敏感性和较低的计算复杂度.     

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°。     

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。     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

ESPRIT算法广义逆矩阵求解的快速FPGA实现

在基于旋转不变子空间的信号参数估计（estimating signal parameter via rotational invariance techniques,ESPRIT）算法中涉及到求解信号子空间矩阵的逆矩阵,针对常用方法计算复杂度高,实时性差等问题,提出使用广义逆公式对信号子空间矩阵进行求解的方法. 在FPGA平台上设计并实现了由复数矩阵乘法、矩阵LU分解、下三角矩阵求逆等子模块构成的广义逆矩阵求解系统. 利用该系统求解广义逆矩阵所用的时间约为2.18 ms,与在MATLAB上对同样矩阵进行广义逆求解的平均用时15.7 ms减少了7.2倍. 使用该系统的结果在MATLAB上完成后续仿真,对ESPRIT算法最终所得角度进行误差分析,最终所得角度的平均估计误差约为0.04°. 结果表明,该系统能在保证结果精确度的同时有效减少运算时间.      

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.     

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°。     

一种新的相干信源互耦自校正算法

针对互耦效应下相干信源的波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥离,且该矩阵的秩与信源相关性无关,仅与信源个数相等,即实现了信源的解相干及互耦自校正,因此通过对重构矩阵进行一次特征分解即可实现DOA估计.此外,对算法的子空间估计性能及由互耦系数导致的测角模糊性进行了分析,结果表明该算法实现过程简单,计算量小,在低信噪比和短快拍数时仍具有很高的估计性能.仿真结果验证了算法的有效性.      

基于未知互耦模型的波达方向估计

在阵列信号处理中,传感器间的互耦效应会对参数估计产生不利影响.为了降低互耦影响,提出了一种用于未知互耦模型下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该算法运用了迭代的思想,利用全部阵列估计初步的DOA.之后基于子空间理论估计角度依赖系数（angularly dependent coefficients,ADCs）,并用得到的ADCs进一步提升DOA估计精度通过求解最小二乘问题确定互耦参数,将新的DOA值作为初始值开始下一轮迭代.仿真结果证实了在未知互耦模型下,相较于其他DOA估计,提出的方法有更好的性能并且更加鲁棒,特别是在小尺寸阵列或低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）情况下.