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.     

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.     

一种基于改进空间平滑的信源数估计算法

针对基于信息论准则信源数估计算法不适用于相关信源情况,提出了一种基于改进空间平滑的信源数估计算法。算法对子阵阵元进行新的组合,使得每个子阵阵元数和原阵阵元数相同,取每个子阵协方差矩阵的算术平均,形成一个新的阵列输出协方差矩阵,然后对该协方差矩阵利用信息论准则估计信源数。仿真分析表明,算法在相关信源存在情况下,能正确估计出信源个数,提高了阵元利用率,在低信噪比和低快拍数时,性能优于空间平滑信息论算法。     

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。     

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.     

非均匀广义对角加载稳健波束形成算法

为解决阵列天线在信号接收过程中利用一般对角加载算法在抑制噪声影响的同时降低干噪比、使零陷变浅的问题,提出了一种非均匀广义对角加载稳健波束形成算法。该算法首先根据接收数据协方差矩阵的特征值,对不同的信号自适应地选择不同加载因子,并利用选择的加载因子通过矩阵重构构造广义对角加载矩阵对接收数据进行加载处理,最后通过Capon算法得到波束形成向量。仿真结果表明:该算法在消除噪声影响的同时,可以有效展宽零陷并使零陷深度达到-50dB,而且通过非均匀加载降低输入信号的信噪比,在期望信号波达方向误差为2°时,比一般对角加载算法输出信号的干噪比高10dB,具有较好的稳健性。     

基于支撑矢量机的信源数估计

为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线...     

一种新的宽带波束形成算法

基于对角加载思想,针对宽带信号空时处理结构,将空时接收协方差矩阵进行特征值分解,并利用矩阵求逆定理推导出空时结构对角加载值的范围,得到空时结构对角加载波束形成算法的优化方程以及最优权向量的解.仿真结果表明,算法有效地对协方差矩阵估计进行了修正,增强了空时波束形成算法的鲁棒性.     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

基于协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计算法的高分辨到达角估计

为进行高分辨到达角(DOA)估计的同时避免稀疏类算法的不足,提出了协方差拟合旋转不变子空间信号参数估计(ESPRIT)算法.首先将协方差拟合准则转换成半正定规划问题,利用凸优化进行求解,得到更接近理论值的信号协方差矩阵;然后对估计的信号协方差矩阵进行特征分解,利用信号子空间和噪声子空间特征值的差异估计信源个数;最后利用子空间旋转不变性反解出未知DOA.仿真实验从DOA估计精度、分辨率等方面验证了该算法的有效性,较传统ESPRIT算法具有更高的DOA估计分辨率并且受相干信源影响小;与稀疏类算法相比,不依赖先验信息以及避免了网格失配问题.