基于LPFT-MUSIC的窄带多项式相位信号波达方向估计方法

基于局部多项式傅里叶变换（local polynomial Fourier transform, LPFT）,提出了一种新颖有效的窄带多项式相位信号波达方向估计算法。虽然LPFT比Wigner-Ville分布运算复杂,但该变换具有更优的瞬时频率估计能力、较低的交叉项影响,及处理多项式相位信号的能力。理论分析表明,本文方法的信噪比提升能力优于基于Wigner-Ville分布的传统时频子空间多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）法。仿真实验验证该方法的性能。     

基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。     

基于FFT与MUSIC的改进DOA估计算法

针对MUSIC算法在进行信号波达方向(DOA)估计时谱峰搜索运算量大的问题,提出了一种基于FFT多波束算法与MUSIC算法的联合DOA估计方法。该方法采用FFT多波束算法形成多个波束,近似估计信号DOA,获得对应波束指向,再利用MUSIC算法实现对信号DOA的精确估计。这样就只需在该波束指向对应的空域范围内搜索,减小了DOA估计的运算量。     

一种DOA估计新算法及其求根形式

由于受到实际中所用阵列孔径的限制,现有DOA算法所能分辨的信源数以及能达到的谱分辨率一直不高。在入射信号具有非圆对称特性的时候,证明可以利用信号的该种特性,对原阵列进行有效的扩展,并且在此基础上提出了一种新的DOA估计算法及其求根形式。指出在相同的条件下,所提出的新算法及其求根形式有着比MUSIC算法更好的DOA估计性能,并且能对更多的信号进行DOA估计。计算机仿真试验进一步证明了这一结论。     

基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法

针对多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC)算法、旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种基于导向矢量信号的未知信源数波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。该算法通过引入导向矢量信号,以自适应波束形成中最大信噪比准则下最优权矢量对应的准最大信噪比作为来波方向估计参数,从而避免了大多数空间谱估计算法中的信源数估计并实现了各个信号来向的准确估计。对该方法进行了计算机仿真验证,仿真实验结果表明该算法是有效的。     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

基于CS的脉冲压缩雷达单快拍DOA估计

在脉冲压缩雷达系统中估计目标波达方向（direction of arrival, DOA）的主要问题之一是：脉压前信号的信噪比低、目标没有在距离域分开;脉压后的信号虽然信噪比得到了改善且目标已按距离分开,但是快拍数却非常有限。为了解决这一矛盾,提出了基于压缩感知的单快拍DOA(single-snap DOA, SSDOA)估计方法。与传统DOA方法相比,该方法具有更高的估计精度和分辨能力,并且能处理相干信号,且无需已知目标数目。仿真表明,本文提出的SSDOA算法在估计精度上和分辨能力上都优于多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法,并为雷达系波达方向估计; 压缩感知; 单快拍处理; 脉冲压缩雷达统的实时分析提供了保障。     

一种有效的二维MUSIC超分辨SAR成像算法

多重信号分类(MUSIC)方法是一种高分辨率到达角(DOA)估计方法,将MUSIC方法应用于合成孔径雷达(SAR)可以很好地提高图像质量。提出了一种简单有效的2D MUSIC超分辨成像算法,该方法对已聚焦的SAR图像进行处理,减小了处理过程的复杂性,并结合幅度估计完成超分辨率图像重建。实验结果验证了这种超分辨率方法的有效性。     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题, 传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干, 导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象, 首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径, 使用Toeplitz算法进行预估计, 根据预估计值构建加权矩阵, 通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩, 消除信号的相干性, 结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息, 改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明, 所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度, 在低信噪比时鲁棒性较好。     

基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计

为提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

基于级联MUSIC的面阵中的二维DOA估计算法

提出了适用于面阵中的基于级联多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)方法的二维波达方向(direction of arrival,DOA) 估计算法。该算法仅采用级联的一维搜索即可实现二维DOA的联合估计,避免了经典二维MUSIC算法的复杂计算量,复杂度大大降低,同时角度估计性能非常接近经典二维MUSIC算法。此算法可以实现二维角度的自动配对,角度估计性能优于传播算子算法(propagator method,PM)以及借助于旋转不变技术的信号参数估计算法。同时,该算法可以很好地估计出相同方位角(或仰角)的信源。结合算法的高性能及低复杂度,该算法拥有更广泛的适用范围,其优越性得到验证。     

低截获MIMO雷达改进MUSIC算法

在军事领域中,机载多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达既要探测机动目标,又要防止被截获接收机侦收.针对这一问题,提出了低截获的单基地非均匀阵列MIMO雷达改进多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法.通过对MIMO雷...     

基于root-RARE算法的非同构分布式阵列高精度方向估计

针对非同构分布式阵列无法使用旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotation invariant technique algorithm, ESPRIT),同时为了提高非同构分布式阵列的角度估计精度,提出基于求根降秩算法(root rank reduction estimator, root-RARE)的目标波达方向估计方法。由于分布式阵列的基线长度远大于半波长,合成方向图出现栅瓣,导致测角模糊。算法以root-RARE与多重信号分类算法(multiple signal classification, MUSIC)联合解模糊,以root-RARE得到的粗估计为参考,解整个非同构分布式阵列MUSIC谱估计的模糊,从而得到高精度无模糊的估计。推导非同构分布式阵列方向估计的克拉美罗界,分析算法的波达方向估计性能,同时分析分布式阵列方向估计时的基线模糊门限与信噪比门限之间的关系。仿真结果验证所提算法方向估计的正确性及有效性。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先，利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后，用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。     

基于CS-MUSIC算法的DOA估计

多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）方法在少快拍数或者存在相干信源的情况下不能准确估计信号的波达方向,而压缩感知(compressive sensing, CS)方法在多快拍数或低信噪比情况下分辨性能不稳定,估计准确率受限。提出了一种基于CS的MUSIC方法,简称CS-MUSIC,该方法针对不同的快拍数,建立二者之间的联系,构造出新的正交空间,获得尖锐的谱峰。理论分析和仿真结果表明,所提方法在不同快拍数条件下,具有较高的估计精度,克服了传统方法存在的缺陷,并且对噪声具有鲁棒性。