基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

基于神经网络的相干信源稳健DOA估计

目前基于神经网络的DOA估计主要是针对理想情况下的均匀线阵,且信源非相干,可估计的信源数较少.针对阵列误差和相干信源同时存在的问题,在理想数据集中引入互耦误差、阵元幅度误差、阵元相位误差以及阵元位置误差,并设计了一个多通道CNN+DNN网络和目标函数生成方法,用于相干信源的稳健DOA估计.引用B-band互耦模型和相关误差模型合成阵列输出信号,通过提取阵列输出信号的协方差矩阵的实部、虚部与相位角,构建网络的输入信号.对理想条件下的MUSIC算法DOA估计结果进行拟合,根据拟合公式生成多信源从不同角度入射时的空间谱,作为网络的目标信号.使用相同的数据集对本文DOA估计网络与其它文献中的DOA估计网络进行训练和测试.结果显示,在不同信噪比、不同误差大小以及不同信源数的情况下,本网络的稳健性和解相干能力都更优.     

基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

用于二维角度估计的新型阵列结构及性能分析

为提高天线在低信噪比情况下的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计能力和估计精度,基于柱形多层均匀圆阵,提出了一种新型锥形多层均匀圆阵。将该阵列在锥面各条母线上的阵元等效为均匀线阵,并将各线阵上接收的数据构成新的阵列流形矩阵。对比分析2种阵列流形的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB),得出该阵列在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、大仰角情况下相对柱形多层均匀圆阵可以获得更高的估计精度和估计成功概率。在仿真中,用二维多重信号分类(Two-Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法验证了该阵列在多信源、低信噪比和大仰角时的优越性,同时给出了空间角对该阵列DOA估计性能的影响。     

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.      

一种新的虚拟均匀线阵的构造方法

基于四阶累积量的DOA估计具有阵列孔径扩展的功能,在基于四阶累积量的均匀线阵基础上,提出一种新的虚拟均匀线阵的构造方法,真实阵元上形成特定的非均匀线阵的排布,使阵列扩展后的四阶累积量矩阵冗余项转化为有用项.仿真结果表明,新算法不但降低了基于四阶累积量的均匀线阵算法的运算量,而且增加了虚拟阵元个数,也带来了阵列孔径扩展的好处.     

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。     

多径条件下基于辅助阵元的阵列幅相误差自校正

针对多径环境中均匀线阵（uniform linear array, ULA）的幅相误差的校正问题,在不破坏阵列幅相误差矩阵的前提下,提出了一种多径条件下基于辅助阵元的波达方向（direction of arrival,DOA）估计及幅相误差自校正算法。利用阵列平移的方法对相干信号进行解相干预处理,再利用辅助阵元依据子空间原理构建代阶函数实现相干信源的方位估计, 进而对阵列幅相误差进行估计。计算机仿真结果表明,该算法对多径环境下的相干信源具有准确的方位估计与幅相误差自校正性能。     

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。     

增元通道增益不一致情况下一种新的DOA快速估计算法

提出一种在阵元通道增益不一致情况下多个空间窄带信号波达方向(DOA)的快速估计算法。与传统DOA估计算法完全不同,该算法通过对阵列输出数据的快速傅立叶变换(FFT),建立了FFT频谱与波达方向角的关系;利用这一关系并通过对FFT谱峰的搜索,从而实现了对波达方向的快速估计。讨论接收阵列阵元通道增益不一致对算法的影响,计算机模拟实验验证了算法的可行性。     

基于非圆信号的互质阵列欠定DOA估计方法

针对欠定波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.      

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.     

阵列信号建模和波达方向估计方法

建立了均匀线阵和均匀圆阵模型,构造阵列接收信号的自相关矩阵,并用MUSIC算法得到来波方向估计.分别以1个信号、2个信号和3个信号的均匀线阵和均匀圆阵为例,通过MATLAB编程进行仿真实验.结果表明,来波方向的估计值与真实值之间的误差很小,证明了MUSIC算法用于来波方向估计的实用价值.总结了阵列信号处理中的几个关键技术和存在的问题.     

非规则部分校准阵列下的宽带LFM信号二维DOA估计

提出了一种宽带线性调频（LFM）信号的二维波达方向（DOA）估计新方法.该方法在空域和时域同时对信号进行采样,并利用观测样本的分数阶Fourier域峰值构造出新的时频空DOA矩阵,进而通过特征值分解的方法实现多个LFM信号的DOA估计.该方法充分地挖掘了观测信号所包含的时频信息,降低了对阵列结构和阵元一致性的约束,使其适用于阵元几何分布不规则且大部分阵元未经校准的阵列.此外,该方法无需谱峰搜索和二维参数配对,计算简单且估计精度较高.仿真结果显示,在DOA估计的均方根误差（RMSE）相同时,与传统方法相比,该方法可获得6～8 dB的信噪比增益.     

基于内插阵列变换的相干源测向方法研究

利用内插阵列变换和前/后向空间平滑技术在阵列信号处理中的优点,提出了一种对相干信源进行超分辨测向的有效方法.该方法首先在不同的内插区间将均匀圆阵虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式,然后使用基于前/后向空间平滑技术的MUSIC算法对相干信号的波达方向进行有效地估计.该方法的主要优点在于,当相干信源数多于阵元数时仍可有效地估计出相干信源的二维波达方向,并且可实现全方位、无模糊的角度估计.计算机仿真证明了其有效性.     

一种基于均匀圆形阵的宽带相干信号二维波达方向估计方法

提出一种宽带相干信号方位角与仰角二维波达方向估计方法.该方法利用相干信号子空间法对带宽内各个频点的信号子空间进行聚焦,然后用均匀圆形阵建立数学模型,来进行二维波达方向的估计.仿真实验结果验证了方法的有效性.同时研究了信噪比,快拍数,相对带宽对方向估计误差的影响.此外,与现行的方法相比具有较小的计算复杂度.