多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计

在对称α稳定分布噪声的假设下,现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC（即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC）方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向（DOA）估计.为了解决这一问题,基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想,结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法,实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.仿真实验验证了该方法的有效性.     

CDMA通信信号的波达方向估计

通信信号或雷达信号的波达方向估计常采用MUSIC算法,但是传统的MUSIC算法不能适用于相关信号处理.针对CDMA通信信号的DOA估计问题,采用一种空时二维平滑处理算法,在空间平滑技术的基础上,结合时间平滑处理.该算法在确保估计准确性的前提下能有效减小计算量,更适合实时处理.仿真结果验证了这种改进算法的有效性.     

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.     

双向虚拟平滑阵列解相干信号的MUSIC算法的研究

本文首先对经典MUSIC算法的基本原理进行介绍,然后提出了基于这种算法的双向虚拟平滑阵列方法,计算机模拟结果证明了本文提出的方法能够克服经典MUSIC算法的缺点,对相干信号源的DOA能够进行准确的估计。     

分数阶Fourier域宽带相干LFM信号的DOA估计

针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性.     

MUSIC及其改进算法的DOA估计

MUSIC算法是一种有效的DOA(Direction of arrival)估计方法,但它仅能估计非相关信源,不能估计相关信源。前后向空间平滑技术(Forward/Backward Spatial Smoothing Technique)是一种改进的MUSIC算法,对相关信源有很高的分辨率。分析了它的基本原理及优缺点,仿真了它的分辨性能。     

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.     

基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计方法

针对MUSIC归一化算法在低信噪比时波达方位(DOA)估计性能下降的问题,提出了基于支持向量机(SVM)可控功率响应的MUSIC-DOA算法。该算法首先对宽带信号进行快速傅里叶变换,然后用MUSIC算法进行DOA估计,最后通过SVM对每个子带信号的DOA估计结果进行分类,选择分类后DOA估计结果较为准确的子带信号进行融合,得到宽带信号的DOA估计。该文方法有效解决了MUSIC归一化算法在低信噪比时定位精度不高的问题,提高了定位系统的稳定性。     

基于MUSIC算法的信号DOA估计

本文利用一种改进MUSIC算法——空间平滑法来估计相干信号的DOA,该算法将天线阵列划分为均匀子阵,通过求各个子阵的协方差矩阵的均值实现对相干信号解相干,并对此进行了计算机仿真。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

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。     

二维DOA估计中麦克风阵列优化设计

在DOA估计中,往往事先假设麦克风阵列的结构,然后通过改进DOA估计方法来提高定位精度,忽视了麦克风的摆放位置对 DOA 估计性能的影响。基于此,针对二维 DOA 估计,提出改进遗传优化算法,将空时滤波器系数和麦克风阵列结构分开,构造由二维 MUSIC空间谱函数欧式距离和优化后阵元个数共为变量的适应度函数,以 DOA 估计精度为停止条件,对均匀矩形阵、均匀圆形阵和均匀同心圆阵开展优化设计。仿真结果表明,采用所提方法优化后的阵列取得了较好的DOA估计性能。     

一种稳健的未知信源数目的DOA估计算法

现有的DOA估计算法都是基于较为理想的模型提出的,在实际工程中,这些算法的性能受快拍数少、阵列误差的影响会严重恶化.针对这一问题,文中提出一种稳健的未知信源数目的 DOA估计算法.该算法先利用投影变换技术对阵列接收数据进行预处理,抑制模型误差并降低数据维数,从而提高算法的稳健性并减少计算量,然后根据变换后的m-Capon算法空间谱函数估计DOA.仿真结果表明:该方法在快拍数少、系统误差不大(小于10%)的情况下依然具有一定的方位"超分辨"能力,而且有较强的稳健性,性能远优于现有的MUSIC算法和对角加载m-Capon算法.     

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.     

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。