任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法.该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计.与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能.计算机仿真实验证明了所提算法的有效性.     

基于改进平滑 l 0 范数的 DOA 估计算法

为提高现有基于压缩感知的 DOA(Direction of Arrival)估计算法估计精度, 提出一种基于改进平滑 l 0 范数 的 DOA 估计算法。 该算法在构造一个恰当的平滑连续函数后根据接收数据的初始解确定一个合适的递减{δ} 序列[δ1 ,δ 2 ,…,δ J ], 并对每个δ 值, 采用最速下降法求解 l 0 范数逼近函数 Fδ (S)的最小值; 然后将该δ 值作 为下一次迭代的初始值, 并通过多次的迭代获得逼近函数的最小解, 即逼近的最小 l 0 范数。 同时通过仿真实 验对该算法进行了验证。 结果表明, 该算法在单快拍条件下即可对 DOA 进行有效估计, 与 OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法相比, 运算过程简单、 精度较高, 具有更好的估计性能。     

一种基于L型阵列的改进的二维DOA估计方法

二维DOA估计在电子侦察、智能天线、雷达等方面都有广泛应用.二维DOA估计的方法有很多,主要用水平面L型阵列和ESPRIT算法进行二维DOA估计.提出用水平线阵和垂直线阵构建L型阵列,分成四个子阵,计算四个互相关矩阵,四个互相关矩阵构造一个特殊的大矩阵,对该矩阵进行特征值分解获得信号子空间估计,再用ESPRIT算法进行方位角和仰角的估计.该方法可以直接得到目标仰角,不需要换算,简化了计算,通过子空间估计,提高了DOA估计的分辨率并可以估计更多目标的DOA.仿真结果表明本文的改进二维DOA估计方法提高了DOA估计的精度.     

基于解耦原子范数最小化的二维DOA估计

近年来,原子范数最小化算法成为DOA估计领域的重要工具.针对二维DOA估计中解耦原子范数最小化DANM算法只适用于单快拍的场景,提出一种适用于多快拍场景的改进DANM算法.首先,通过改变DANM算法中的优化模型结构,进一步将基于矢量化的传统2D ANM求解模型解耦为2个一维ANM求解模型,使其适用于多快拍的场景;其次,为了避免大快拍所带来的高维度计算,将接收数据及其转置的协方差矩阵分别作为2个维度ANM求解模型的计算数据用于模型求解,使该维度的ANM求解模型维数限定于有限的传感器数目;最后,通过M USIC算法求出每个维度的DOA,并利用简单的2D配对方法进行配对得到2D DOA估计.数值仿真结果证明该算法保持了ANM类算法的估计性能优势,与DANM算法相比提高了估计精度和稀疏恢复能力,与基于对偶的2D ANM算法相比显著缩短了计算时间.     

未知信源数条件下基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法

针对强弱信号并存时信源数和弱信号波达方向难以准确估计的问题,提出了一种基于合成空间谱的弱信号DOA估计方法.该方法将阵列的特征波束通道输出进行加权叠加,并用其对噪声子空间逼近法的空间谱函数进行方位加权,得到合成空间谱对弱信号DOA进行估计.本方法无需信源数目已知的先验信息.相比于已有的基于特征波束形成的弱信号DOA估计法,本方法在多个弱信号来波方向较接近时具有更好的估计性能,仿真结果证实了本方法的有效性和优势.     

基于L1范数的总变分正则化超分辨率图像重建

设计了一种基于L1范数的总变分正则化超分辨率图像序列重建算法.采用L1范数对重建图像保真度进行约束,利用总变分正则化克服重建问题的病态性,有效地保持了图像的边缘并且提高了运算速度;运用设计的算法对模拟的低分辨率图像序列进行重建,分别从主观效果和客观衡量指标两方面与基于L2范数的总变分正则化的超分辨率重建结果进行比较,实验结果表明该算法在保持图像边缘的同时,提高了超分辨率重建算法的运算速度.     

基于低秩矩阵近似的鲁棒DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向（DOA）估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.      

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计

分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.     

基于智能天线DOA估计方法

主要研究了基于智能天线的几种DOA估计方法，即旋转不变信号参数估计（ESPRIT）算法、多重信号分类（MUSIC）算法、加权子窨拟合9WSF）算法、最小范数（Min-norm）算法等。第三代移动通信已将智能天线技术作为其关键技术之一。通过理论和仿真实验相结合，将各算法与克拉美－罗限（Cramer-Rao Bound）比较，分析了基于智能天线DOA估计方法的性能。研究结果不仅有利于智能天线的研究与开发，而且有利于智能天线在移动通信中的应用。     

分数阶Fourier域宽带LFM信号DOA估计的克拉美·罗界

针对宽带LFM信号的DOA估计问题,从宽带LFM信号模型的描述入手提出且详细分析了在该模型下基于分数阶Fourier变换的DOA估计算法.并以计算机仿真实验结果为依据,表明该算法与时频-相干信号子空间算法相比,该算法具有较高的估计精度,且随着信号源信噪比的增加,算法的估计方差越来越接近其克拉美·罗下界.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.     

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。     

基于量子遗传算法的子空间拟合测向

针对子空间拟合算法对独立信源和相干信源求解过程中,多维搜索运算量大的问题,通过采用实数编码的量子位表示染色体和用量子旋转门更新量子位的方法,提出一种实数编码的量子遗传方法(RC-QGA)来实现加权信号子空间拟合(WSSF)测向,从而有效地降低传统算法的计算量.还研究了WSSF算法的一维解相干性能和二维波达方向(DOA)估计性能.实验仿真表明,RC-QGA方法在进化代数为10时就可以达到收敛,有效提高了传统遗传算法的收敛性能,并且具有计算量小和估计性能优良的特点.     

基于电磁矢量阵列的非相关分布源DOA估计

提出了一种基于电磁矢量阵列(EMVSA)的非相关分布源(UD)DOA估计算法.建立了电磁矢量阵列非相关信号源模型(EMVSA-UD),同时考虑了分布源空域和极化域的分布特性,从而充分利用了分布源的信息.提出基于电磁矢量阵列的非相关分布源近似子空间算法(EMVSA-UD-ASSE),近似利用了信号子空间和噪声子空间的正交性,算法不需要进行特征值分解,避免了对UD确定有效信号子空间维数Me的困难.计算机仿真结果表明,EMVSA-UD合理,EMVSA-UD-ASSE稳定有效.     

基于改进SST算法的宽带信号DOA估计

信号子空间变换算法(SST)的聚焦矩阵是利用各频率点与参考频点之间信号子空间的关系导出的。针对传统的宽带DOA算法存在的计算复杂度高和估计偏差大的问题,利用聚焦的本质,提出了SST改进算法。改进后算法的性能分析优于传统算法,能正确的分辨出信号的方位,降低了运算量。     

结合子空间投影的幅度相位估计波束形成算法

在医学超声成像中,幅度相位估计(APES)波束形成算法能够更稳健地估算期望信号幅度,但其以牺牲较少量分辨率为代价.针对此问题,提出基于幅度相位估计并融合子空间投影技术的自适应波束形成算法.首先通过幅度相位估计算法初步计算加权向量,然后将加权向量向回波信号的期望信号子空间投影,以此来抑制噪声和干扰,改善成像的分辨率和对比度.经仿真分析,所提出的子空间投影与幅度相位相融合的算法在成像的分辨率、对比度和稳健性方面均优于原始的幅度相位估计算法.     

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.