子带分解在ESPRIT算法中的应用

ESPRIT算法是一种用于信号到来角(DOA)估计的直接求解方法,其性能在低信噪比(SNR)和信号相关时会严重削弱.基于此提出了一种多分辨率DOA估计算法基于子带分解的ESPRIT算法(SB-ESPRIT),通过对全带信号进行子带分解,并对每个叶节点分别应用ESPRIT算法,最后通过映射算法将估计所得的DOA映射到全带信号.对于子带分解后旋转不变性的证明为其应用提供了理论依据.仿真结果证明,SB-ESPRIT不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当的情况下,具有一定的信号去相关能力,并且其均方误差(RMSE)小于ESPRIT算法.     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

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。     

利用求根MUSIC算法进行快速波达方向估计

针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是对协方差矩阵分块,得到传播算子构建噪声子空间,结合求根MUSIC算法估计出Do A.多级维纳滤波器不需要估计协方差矩阵,通过滤波器的前向递推,求解维纳-霍夫方程,得到信号子空间,根据正交投影原理,计算出噪声子空间与其共轭转置的乘积,结合求根MUSIC算法估计出Do A.这2种算法都不需对协方差矩阵奇异值分解和谱峰搜索,通过数学分析,复杂度明显降低.     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

基于频率不变性的改进MUSIC算法的DOA估计

针对传统的波达方向估计（DOA）精度较低的问题，文章提出了一种基于频率不变性的改进多重信号分类方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法。该算法利用均匀同心圆阵列先将阵列接收到的数据进行预处理，再使用本文中所提出的改进的MUSIC算法来估计波达方向。改进MUSIC算法是在传统MUSIC算法的原噪声子空间的基础上，依次向信号子空间多取一个特征向量，形成一系列的子空间，加入原来的空间谱估计公式当中，构成新的空间谱估计公式。仿真结果表明，使用改进的MUSIC算法得到的空间谱图的波峰值比传统MUSIC算法增大了85.47 dB，提高了系统的分辨率。     

结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

基于角信号子空间的波达方向估计方法

常规多信号分类(MUSIC)在估计信号或噪声子空间时未利用阵列的方向矢量信息.为改善波达方向(DOA)估计性能,提出一种新的角信号子空间概念.首先,由Gram行列式和超维空间中多面体体积公式,给出常规MUSIC方法的几何解释.其次,利用阵列响应矢量扩展观测数据矩阵,在每个搜索方向由增广数据矩阵的奇异值分解获得角信号子空间估计.理论分析表明,常规MUSIC零谱相当于超维空间中由阵列观测数据矢量和搜索方向矢量决定的多面体体积.仿真实验表明,利用角信号子空间能够较明显地改善DOA估计性能,特别是信号相关、信噪比较低以及快摄数较小的情况.     

基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

探地脉冲雷达回波信号波达方向估计方法的研究

估计探地脉冲雷达目标回波方向是探地雷达信号处理的一个重要内容，针对脉冲探地雷达回波信号的超宽带特点，提出了将探地雷达阵列信号经过高频带通滤波器分解成几个窄带信号后，再利用窄带子空间方法进行波达方向估计。通过对实验数据的处理发现，低频信号的分辨率较低，误差较大。在实际处理过程中，并不需要对所有频带信号进行处理，只需要用几个较高频率的窄带信号，就可以准确估计出超宽带脉冲探地雷达信号的回波方向。     

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。     

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。     

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.     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

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.     

基于ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。