一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.     

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.     

一种高精度的近场与远场混合源定位算法

提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性．     

基于ICA与MUSIC相结合的未知源数目DOA估计算法

从阵列入射信号具有统计独立和空域独立这两个方面出发,利用ICA和MUSIC算法相结合,进行未知源信号数目的DOA估计,在算法迭代的过程中,得到源信号数目的同时也得到了源信号的DOA．通过仿真实验表明,该算法能对未知源数目的信号进行DOA估计,并且在低信噪比和存在弱信号的情况下仍然有效．     

基于未知互耦模型的波达方向估计

在阵列信号处理中,传感器间的互耦效应会对参数估计产生不利影响.为了降低互耦影响,提出了一种用于未知互耦模型下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该算法运用了迭代的思想,利用全部阵列估计初步的DOA.之后基于子空间理论估计角度依赖系数（angularly dependent coefficients,ADCs）,并用得到的ADCs进一步提升DOA估计精度通过求解最小二乘问题确定互耦参数,将新的DOA值作为初始值开始下一轮迭代.仿真结果证实了在未知互耦模型下,相较于其他DOA估计,提出的方法有更好的性能并且更加鲁棒,特别是在小尺寸阵列或低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）情况下.      

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.     

基于四阶累积量的近场源多参数联合估计

提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境．与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效．仿真综合结果表明了新方法的有效性．     

一种色噪声背景下的信源方位估计快速算法

针对实际环境中相干信源普遍存在的情况,提出一种基于对称均匀线阵的波达方向(DOA)分步估计方法。该算法在未知噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz(色噪声)结构的情况下,利用空间差分方法和相干信源Toeplitz矩阵重构方法相结合,来处理同时存在相干(或相关)和独立信源的情况。首先利用常规谱估计算法估计独立信源;然后用差分的方法将其排除掉,同时可以排除色噪声信息;然后用Toeplitz重构的方法将剩下的相干信源恢复为满秩,进而可以利用传播算子的方法进行DOA估计。与传统的去噪、解相干算法相比,该算法在提高阵列信源过载能力的同时,可明显减小算法的运算量。计算机仿真结果证明了新算法的有效性和正确性。     

基于深度卷积神经网络的DOA估计

针对现有均匀线阵远场窄带非相干多目标估计算法对低信噪比、少快拍情况适应性差、运算复杂度高，以及现有深度学习方法难以有效提取数据复值特征的问题，提出基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法。该方法将波达方向估计问题转换为阵列输出协方差矩阵到目标到达角度的逆映射问题，利用阵列输出协方差矩阵的Hermitian特性，提取其上三角阵的实部、虚部及相位特征，构造网络的输入数据，搭建包含三维卷积层的深度卷积神经网络用来提取数据特征，网络的标签对应目标的到达角度，从而实现多个信源的波达方向估计。试验仿真表明:该方法可以充分提取空间特征，提高波达方向估计精度并降低算法复杂度。所提方法在低信噪比、少快拍数的情况下，其估计精度明显优于MUSIC、ESPRIT以及ML算法。     

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.     

一种新的近场源定位算法

给出了一种近场源的到达角（DOA）和距离的二维参数联合估计算法.该算法利用四阶累积量矩阵的特征值估计DOA,通过在估计的DOA下进行有限的一维搜索得到距离估计.该算法将二维搜索降低为一维有限搜索,并提高了直接使用高阶累积矩阵估计信源位置的方法的距离估计精度.计算机仿真证实了该方法的有效性.     

DOA估计的可靠性评判及多阵列三角定位

提出了一种DOA（derection of arrival）估计可靠性评判准则，试验数据验证了该可靠性评判准则的有效性。DOA估计误差分析表明，目标信号信噪比、传感器失效和采集系统故障等原因均可能导致传感器信号相关性下降或者丢失，而使得DOA估计出现重大偏差；利用可靠性条件，能够方便判定估计DOA的可靠程度。将DOA估计算法及可靠性条件，应用到多DOA三角定位试验中，定位结果表明，该可靠性条件能够有效避免目标位置估计出现野值。     

基于传播因子的分布式信源中心波达方向估计

采用传播因子估计分布式信源中心波达方向的算法,尤其是对于不相干分布式信源,利用泰勒级数将其方向向量进行一阶近似,得到形式上与点信源类似的分布式信源方向向量,再利用传播因子算法来估计其中心波达方向,有效地解决了角度扩散较小且角度信号密度不同的相干和不相干分布式信源中心波达方向估计问题.不仅计算简单,而且适用于多个分布式信源中心波达方向的估计.仿真实验验证了所提算法的有效性,与MUSIC算法相比,本文提出的算法有更好的信噪比性能.     

基于子空间旋转的信号频率和波达方向同时估计方法

针对宽频段窄带信号,利用时间平移构造伪数据矩阵,同时,将伪数据矩阵信号子空间进行旋转,并通过对构造的信号空间矩阵进行特征分解,提取导向矢量矩阵和旋转因子中所包含的角度和频率信息,从而直接获得频率和波达方向（DOA）的同时估计,计算机仿真表明,该方法在中等信噪比下是有效的,且无需搜索过程和配对处理。     

基于正交性检测的宽带DOA快速估计算法

基于子空间的正交特性,给出了一种宽带信号波达方向(DOA)快速估计算法.应用正交性检测获得方向估计,无需预处理,成功避免了预处理误差给估计结果带来的影响;通过频谱分析只选取能量集中的少数窄带频段数据进行角度估计,大大降低了奇异值分解的矩阵规模,可做到快速实时;在对信号能量比较充分利用的同时也保证了算法的高分辨率.计算机仿真验证了该算法的有效性和快速性.该算法可以应用于任意阵列.     

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。     

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。     

阵列误差下宽带信号DOA估计自回归迭代算法

本文基于MMSE准则提出一种新的在随机阵列误差条件下宽带信号波达方向(DOA)估计算法,并分析了随机阵列误差对算法的影响。将含有阵列误差的宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号,在MMSE准则下采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示,由此得到信号源个数和DOA估计。新算法不仅有超分辨率能力,而且不需要预先知道信号源个数,此外还能对相干信号进行DOA估计,对阵列误差有比相干子空间法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性和稳健性。