基于信号前后向循环相关函数的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。Cyclic-MUSIC算法利用此特性在传统MUSIC算法的基础上提高了对信号波达方向的检测能力和估计精度。在Cyclic-MUSIC的基础上,SC-SSF算法将适用模型从窄带信号扩展到了包括宽带信号的广义信号模型上,并在其中构造了伪快拍以及相应的伪数据矩阵。从广义信号模型出发,对其前后向循环相关函数进行离散傅立叶变换和频域聚焦变换——利用宽带相干信号子空间算法(CSM)中的聚焦矩阵,从而得到一个频域上的伪快拍形式;并由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对此伪快拍应用传统的MuSIC算法时,可分别比SC-SSF和Cyclic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果表明方法的有效性。     

一种用于宽带信号测向的改进TCT算法

宽带测向是雷达与电子对抗领域中的一个重要研究课题.在基于信号子空间算法中的双边相关变换（TCT）算法的基础上,对其进行改进,提出了一种新的构造聚焦矩阵的方法.实验证明,新方法在低信噪情况下表现出很强的优越性,相比传统TCT算法,改进后算法具有更高的分辨率和精度.     

改进信号子空间结合维纳滤波的语音增强算法

针对现有语音增强算法噪声残留和语音失真,不能同时达到最小这一问题,提出了一种改进的信号子空间结合维纳滤波法,进行两级语音增强。第一级利用听觉掩蔽参数改进信号子空间的增益矩阵,经处理后,可以有效降低语音失真度,并初步提高信噪比。然后利用维纳滤波算法对增强后的语音信号进行加强。实验结果表明,相比传统的信号子空间算法、维纳滤波算法,可以有效地减少语音信号中的残留噪声、降低语音信号的失真度、提升语音信号的整体质量。     

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。     

基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

宽带信号DOA估计的一种快速算法

CSM(Coherent Signals-subspace Method)算法需要构造聚焦矩阵和进行预估计,运算量大且估计精度容易受预估计的影响,很难达到信号实时处理的目的。为此,提出了一种基于前后向平均的改进非相干信号子空间算法(ISM:Incoherent Signals-subspace Method)。该算法通过把宽带信号分解为若干个窄带信号,对每个窄带信号先用前后向平均法进行去相关处理,再利用ISM算法对宽带非相干信号和相干信号进行DOA(Direction Of Arival)估计。该算法不需要进行预估计,且去相关处理简单容易实现,对宽带相干信号的估计虽然性能不如相干信号子空间算法,但运算量比CSM算法减小很多,是一种快速的宽带信号DOA估计算法。通过实验仿真和性能分析,验证了该算法的有效性。     

基于FFT变换的空间重采样宽带Root-Music算法

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法（root—music）相结合的宽带信号测向算法．算法利用了空间重采样算法的优点，利用空间的FFT变换，根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出，从而达到聚焦的效果，基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力，克服了RSS算法对预估计角度的依赖性．同时采用了求根的Music算法，使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量．仿真实验通过与RSS和Music算法结果进行比较，验证了该算法的有效性．     

海洋锋面统计模型检测法的改进与验证

统计模型检测法为检测海表温度(SST)锋面和提取SST锋面的结构提供了有利的工具,但其在陆架区的检测成功率和检测精度仍有待提高.本研究对该算法进行如下改进:1)在数据预处理阶段,通过梯度场拟合计算不同水团之间过渡区的边界,并利用边界处的温度数据重构过渡区两侧的温度场;2)利用遗传算法为锋面参数的迭代求解提供初值.理想实验结果表明:上述改进能有效地改善统计模型检测法在陆架区的稳定性和检测精度.最后,利用实测SST数据和遥感SST数据检验了算法在实际应用中的改进效果,以及改进后算法在陆架区的有效性.     

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.     

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.     

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。     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

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。     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

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。     

基于聚焦矩阵的毫米波信号DOA估计

针对毫米波信号源的到达角(DOA)估计随频率变化、导致估计误差较大的问题,提出毫米波信号向窄带信号转化的DOA估计算法.该算法通过在频域内建立毫米波信号接收模型,将接收信号看成多个不相关的窄带信号,并将其“聚焦”在某一参考频率下,减少波束因频率变化带来的影响,进而利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行毫米波DOA估计.仿真结果表明:该算法可有效降低中等信噪比下的DOA估计误差,当阵元数达到70时,可实现相对稳定的DOA估计,随频率变化估计效果保持整体稳定,从而提升毫米波系统定向传输时的链路质量.     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。