基于高阶累积量的空间特征估计方法及其应用

以均匀直线阵为基础,提出了一种基于阵列输出四阶累积量的信号空间特征估计方法,并将其用于相干多径环境下的多用户信号空间特征的估计。利用阵列输出四阶累积量构造了一种空间特征矩阵,证明了对其作特征分解可以得到各用户的空间特征。然后在空间特征估计基础上,结合前向/共轭后向空间平滑技术对相干多径的波达方向(DoA)进行了估计。该算法是一种不依赖于信号具体特征的全盲估计方法,适用于任意加性高斯噪声,且各DoA与信源自动配对。理论分析和仿真结果说明了算法的有效性和稳健性。     

虚拟阵列下的相干信号测向算法

大多数解相干测向算法只能应用于均匀线阵,而不能用于均匀圆阵。针对这一问题提出了一种基于虚拟均匀线阵的快速解相干波达方向估计算法,该算法对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励,使其成为虚拟均匀线阵,在色噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz结构的情况下,利用空间差分方法和矩阵重构相结合来估计相干信号,并且去除非相干信号以及色噪声。该算法提高了阵列的信源过载能力,不需要进行高阶累积量的计算以及特征分解,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

均匀圆阵相干信源二维波达方向估计

提出一种基于弹载双均匀圆阵（uniform circular array, UCA）的相干信源二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间（uniform circular array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, UCA-ESPRIT）算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

独立信号和相干信号DOA估计新方法

传统的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least squareestimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。     

基于矢量传感器阵列的“矢量-空间”预处理算法

首先建立了位于反射界面附近的三维圆柱形矢量传感器阵列的数学模型;基于此阵列的“矢量-空间”域,提出了一种新的相干信号预处理算法,并分析了算法的性能。数值仿真验证了在不同的阵列参数下算法的有效性。理论推导和数值仿真表明此算法具有减少整个阵列空间孔径的损失,增加平滑相干信号的数目等优点。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival,DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法.首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplit...     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。     

阵列通道不一致条件下波达方向估计及其校正

现有的基于特征分解类的角度超分辨算法在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,算法的估计性能会严重下降,甚至失效.针对此问题,提出了一种波达方向估计和通道误差校正的新算法,先对各子阵接收信号预处理,使得通道误差对每个子阵的影响一致,这样阵列旋转因子就与通道误差无关,再利用阵列旋转不变性,实现波达方向估计和阵列通道误差的校正.无需校正源,也不需要知道通道误差的先验信息,无需多维搜索寻优和迭代.理论分析和计算机仿真都表明新算法的优越性.     

Approach for wideband direction-of-arrival estimation in the presence of array model errors

The presence of array imperfection and mutual coupling in sensor arrays poses several challenges for development of effective algorithms for the direction-of-arrival (DOA) estimation problem in array processing. A correlation domain wideband DOA estimation algorithm without array calibration is proposed, to deal with these array model errors, using the arbitrary antenna array of omnidirectional elements. By using the matrix operators that have the memory and oblivion characteristics, this algorithm can separate the incident signals effectively. Compared with other typical wideband DOA estimation algorithms based on the subspace theory, this algorithm can get robust DOA estimation with regard to position error, gain-phase error, and mutual coupling, by utilizing a relaxation technique based on signal separation. The signal separation category and the robustness of this algorithm to the array model errors are analyzed and proved. The validity and robustness of this algorithm, in the presence of array model errors, are confirmed by theoretical analysis and simulation results.     

虚拟波束四阶累积量DOA估计方法

为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant, FOC)波达方向(direction of arrival, DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤：一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。     

用一次快拍数据实现二维完全解相干和解互耦

针对相干信源背景和考虑二维阵列互耦效应时的二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计问题,提出了一种只利用一次快拍数据即可实现二维完全解相干和解互耦的快速算法--互耦效应下的单次快拍波达方向矩阵(single snapshot DOA matrix method in the presence of mutual coupling, MC-SS-DOAM)法。该算法仅利用特殊阵列的单次快拍数据构造等效的接收数据协方差矩阵,避免了传统算法需要多次快拍累积的弊端,将其分解后得到了具有对角阵形式的等效信号协方差矩阵,因此实现了完全解相干,此时互耦系数已经从阵列流型矩阵中剥离,归入至对角元素中,即实现了完全解互耦。文中进一步对互耦系数可能导致的二维盲角进行了分析。仿真结果表明,该算法能够完全实现解互耦和解相干,且仅利用一次快拍的本文算法二维估计性能接近50次快拍的DOAM算法,明显优于40次快拍的DOAM算法。     

单次快拍波达方向矩阵法

提出了一种新的基于阵列系统单次快拍数据的相干信源二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计方法--单次快拍波达方向矩阵法(single snapshot DOA matrix method, SS-DOAM)。该方法保持了原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对的优点,利用阵列系统结构特点,构建单次快拍数据矩阵,通过对单次快拍波达方向矩阵进行特征分解,解决了二维DOA估计问题并实现了相干信源完全解相干。由于该算法只利用一次快拍数据,不需要快拍累计和进行相关运算,计算复杂度大幅降低,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景。针对单快拍算法在低信噪比时估计误差较大的问题,进一步提出了利用同相数据叠加来改善估计精度的对策。仿真结果证明了该方法的有效性。     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

基于冗余阵元优化的双基地嵌套MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法

针对传统双基地嵌套多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达进行目标参数估计时精度差、角度分辨率低和自由度低等问题, 提出了一种基于利用虚拟冗余阵元的重建Toeplitz矩阵算法对目标的波离方向角(direction of departure, DOD)和波达方向角(direction of arrival, DOA)开展参数估计的方法。首先, 将两个嵌套阵列空间分置后分别形成双基地MIMO雷达的接收阵列和发射阵列, 阵列经处理后的虚拟接收信号存在大量冗余虚拟阵元。其次, 将冗余虚拟阵元对应的协方差数值进行平均处理替代原值, 形成新的虚拟接收信号。然后,通过利用两个选择矩阵在虚拟接收阵列和虚拟发射阵列中分别构建空间平滑子阵的方法重构Toeplitz矩阵, 来重组虚拟接收信号。最后, 利用常规子空间类算法对等效虚拟信号开展空间谱估计, 实现DOD和DOA的相互匹配, 所提算法在估计性能和自由度性能方面与其他算法对比效果更好。     

基于虚拟孔径扩展的子带信息融合宽带DOA估计

如何有效地利用宽带信号各频点所提供的信息实现高精度波达角(direction of arrival, DOA)估计一直是热点问题,针对宽带DOA估计问题,提出一种基于孔径扩展的子带信息融合(subband information fusion, SIF)DOA估计方法。该方法在宽带信号的频域模型基础上,结合虚拟阵列方法实现孔径扩展,并联合各子带信息统一处理,从而提高DOA估计的精度。与其他SIF方法相比,该方法利用二阶统计量将数据转化为单快拍模型,不仅提高了可估计信源数目,而且极大程度地降低了运算复杂度,同时在小快拍、低信噪比条件下仍能得到DOA估计结果。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

空时二维线性预测谱估计算法

线性预测是时间序列分析中常用方法,针对传统一维线性预测谱估计算法只能估计信号源角度或信号频率问题,提出空时二维线性预测算法。采取对空时二维阵列接收到的数据进行数据抽取和排列,和对数据协方差矩阵进行重新构造的方法,求取空时二维线性预测权值并进行谱峰搜索。重点分析了空时二维的前向预测、后向预测和双向预测算法的原理,着重研究了构造的空时二维线性预测协方差矩阵的数据结构,讨论了前向、后向和双向预测的相互关系以及二维与一维的关系,并与空时二维最小方差算法、空时二维多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法进行了对比与分析。理论分析与仿真表明,一维空域、一维时域算法的前向、后向和双向预测为空时二维预测算法的特例,同时空时二维预测算法不仅克服了空时二维最小方差算法、空时二维MUSIC算法不能解相干信号源的缺点,还具有很好的测向测频能力。