MIMO雷达多目标角度估计的空间平滑改进算法

针对基于阵列协方差矩阵特征分解的子空间类算法存在的问题,提出了一种基于改进空间平滑的新方法。首先介绍了"等效信源"的概念,在此基础上分析了当目标数多于发射阵元数时,一些基于子空间类算法失效的原因;从理论上推导说明了在接收阵元数足够多的情况下,本文算法可突破发射阵元数对可估计目标数的限制的机理,从而使得MIMO雷达在发射阵元数较少时能估计更多的目标。仿真结果表明:本文所提方法具有比TDS算法更好的估计性能。     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

空间平滑和盖氏半径变换的宽带相干信源数估计

采用空间平滑处理和不同信源数估计准则进行宽带相干信源数估计。该方法针对宽带相干信号,不需要聚焦处理,直接对宽带信号阵列采样输出分段并进行快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT),得到不同频点处的窄带采样协方差矩阵,然后采用空间平滑处理技术进行解相干处理,接着利用信源估计准则进行信源数估计,对每个频点处的结果进行加权处理得到宽带信源数目。仿真结果表明,通过对信息论准则、基于盖氏半径的似然准则、盖氏圆估计准则的性能的对比,进而得到了一种在色噪声下估计宽带相干信源数的方法。     

基于自适应对角加载的源数估计算法

为解决对角加载技术用于信源数估计时对角加载量确定困难的问题,提出了一种新的基于自适应对角加载接收信号协方差矩阵的信源数估计算法。首先,分析接收信号协方差矩阵与噪声信号功率的之间的协同变化关系,基于协方差矩阵的对角元素特征值分布特点,给出一种自适应的对角加载量确定方法。然后,将对角加载处理后的接受信号协方差矩阵与信息论准则结合,得到改进后的估计信源数算法。仿真实验结果表明：在白噪声与色噪声环境中,本文算法能在不同信噪比与不同快拍数条件下较好的估计信源数;相较于基于信息论准则与盖氏圆盘估计法则的源数估计算法,本文算法在估计正确率以及稳定性上得到了不同程度的提升,具有较好的估计性能。     

采用特征向量夹角联合概率密度函数的信源个数估计方法

针对传统信源数估计算法如基于Akaike信息论准则方法、最小描述长度准则方法及盖氏圆盘方法等存在低信噪比时性能下降甚至完全不能正确估计信源个数的问题,提出一种基于协方差矩阵特征向量之夹角联合密度函数的信源数估计方法.该方法采用样本协方差矩阵特征分解后噪声子空间的一特征向量与其他特征向量求夹角余弦,然后求这些特征向量之夹角余弦的联合概率密度函数值,最后将两相邻密度函数值相除与阈值比较确定信源个数.数值模拟与水池实验表明该方法在低信噪比时性能远远好于以往算法,在阵列信号处理中具有一定的应用价值.     

基于延时处理的对角加载信源数估计方法

为了解决在有色噪声背景下信息论准则算法估计信源数失效以及盖氏圆方法在低信噪比下性能下降的问题,提出了一种利用接收信号延时信息的协方差矩阵对角加载技术估计信源数的方法.首先构造接收信号的延时协方差矩阵,抑制色噪声的影响,然后对延时协方差矩阵做出变换处理,得到抑制噪声后的协方差矩阵特征值,最后对得到的特征值进行对角加载技术处理,利用信息论准则进行信号源数目的估计.仿真结果表明了该算法的正确性和有效性.     

利用极化敏感阵列特性的信源数估计技术研究

针对极化敏感阵列多参数联合估计中的信源数估计问题,提出一种基于去特征处理的信源数估计方法。首先,对极化敏感阵列接收数据矢量的协方差矩阵进行特征分解,得到的特征值的个数为阵元数的2倍,将求得的特征值降序排列,其中后半部分小特征值对应的特征矢量张成的子空间包含于噪声子空间,利用这一特点构造投影矩阵;其次,通过去特征处理,重构新的协方差矩阵,求这些新协方差矩阵在投影矩阵上的投影;最后,根据投影结果构造判决函数,估计信源数。研究结果表明:入射角间隔和极化状态角间隔对算法估计性能有影响。通过与盖氏圆盘法的对比实验验证算法的有效性。     

基于双阵元的宽带相干信源数估计

不同噪声条件下,宽带相干信源数估计是阵列信号处理中的难点问题.本文针对宽带信号的特点,利用虚拟阵列扩展技术,将宽带信号的不同频率成分虚拟为不同间距的虚拟阵元,通过空间平滑削弱信号之间的相干性.但由于噪声的功率谱非严格平坦,虚拟阵列协方差矩阵的噪声特征值发散程度严重,经典的信息论方法完全失效.基于对角加载技术,提出了一种新的加载量,有效地平滑了噪声特征值,减弱了其发散程度,并在此基础上利用比率准则改进了信息论方法,实现了两阵元对多个信源的数目估计.仿真实验表明,改进后的方法在白噪声和色噪声条件下均具有较好的性能,优于盖氏圆方法.     

一种基于少快拍数的稳健信源数估计方法

在雷达阵列信号处理中,信源数估计是空间谱分析的基础.传统的信源数估计方法多是基于采样快拍数无限多的假设,采样快拍数较多时,这些方法可以发挥良好的估计性能.在采样快拍数有限的情况下,传统的信源数估计方法性能下降,甚至不能发挥作用.本文针对阵元数较多而采样快拍数有限的情况,利用矩阵加权算法对雷达回波信号的协方差矩阵进行加权优化,减小样本协方差矩阵与实际协方差矩阵间的均方误差(Mean Square Error,MSE),然后结合一种基于随机矩阵的估计方法在少快拍数下进行信号源数目预测,得到一种稳定的信源数估计.仿真结果表明,在阵元数较多而采样快拍数有限的情况下,本文所提出的方法可以有效并且稳定地提高信源数估计的准确率.     

基于均匀圆阵的信源相干结构的估计

提出了一种估计均匀圆阵信源相干结构的方法,该方法首先利用空间预处理技术将阵元空间内的均匀圆阵变换成模式空间内的均匀线阵,然后在模式空间内对该均匀线阵进行平滑处理,形成平滑子阵序列,获得平滑秩图。该平滑秩图与信源相干结构有着特定的对应关系,利用该关系以及信源估计准则可最终估计出信源相干结构。实验证明该方法是一种较为有效的检测方法,可基于均匀圆阵成功地估计出信源的相干结构。     

基于协方差矩阵的空间平滑解相干算法

空间平滑是相干信号DOA估计中的一种有效算法,但平滑不仅造成了阵列孔径的减小,而且不能灵活地调整子阵的长度,对于不同的子阵,均需要计算协方差矩阵然后求平均,运算量较大。通过分析协方差矩阵的结构,指出在协方差矩阵中包含了所有子阵协方差矩阵的信息,从而可以通过对协方差矩阵的处理,构成前后向子阵的协方差矩阵,避免了子阵协方差矩阵的运算,可以灵活地实现平滑算法。计算机仿真证明了该处理的有效性.     

基于协方差矩阵重构的DOA估计方法

针对空间信号的波达方向估计,提出了协方差矩阵重构测向算法。由数据协方差矩阵的特征分解求得信号特征值及其对应的信号特征向量,根据各个信号特征向量构造相应的子协方差矩阵,算法定义一个新协方差矩阵。从理论上证明了新协方差矩阵在信号相干时仍然满秩,新算法在解除信号相干性的同时没有造成阵列孔径的损失。与空间平滑类算法相比,估计同样相干信号数,新算法能节省更多阵元。仿真实验证实了新算法优越的分辨能力和估计性能。     

空间特征的累量域估计算法与共信道相干源波达方向估计

提出了一种基于累积量的多用户空间特征估计算法,并将该算法用于智能天线系统中的多用户相干源波达方向（ＤＯＡ）估计。该算法构造了累量域空间特征矩阵,通过对空间特征矩阵的特征分解得到用户信号的空间特征估计,基于空间特征的估计,利用前后向平滑空间特征协方差矩阵估计共信道多用户信号的ＤＯＡ,并将各用户的ＤＯＡ自动分组,仿真实验验证了算法的有效性。     

基于非圆信号的互质阵列欠定DOA估计方法

针对欠定波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.      

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。     

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.     

基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题,提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先,将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列,构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式,提高了系统的自由度、降低了阵元互耦,并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计;其次,向量化样本协方差矩阵,将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵;最后,结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计,有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。