基于快速数据投影法的多目标角跟踪

提出了一种新的多目标波达方向（direction of arrival, DOA）跟踪方法。首先利用可靠且低复杂度的快速数据投影法(fast data projection method, FDPM)自适应更新阵列接收信号的时变信号子空间,再采用高斯〖CD*2〗牛顿法在更新后的信号子空间中,估计多个目标实时变化的DOA观测值,最后采用卡尔曼滤波获得当前时刻多个目标的最优DOA估计值。仿真多个交叉运动目标的情况,验证了该方法具有跟踪速度快、精度高的特点,并且可以避免数据关联。     

一种自适应ESPRIT算法

运用特征子空间方法的关键在于信号或噪声子空间的估计.实际上有些信号的统计特性通常随时间变化,为得到参数的实时估计值,需要随时根据新的阵列接收数据对信号或噪声子空间进行更新.首先建立了用于信号到达主向(DOA)估计的SVD-ESPRIT算法,然后利用受限摄动分析提出了一种子空间跟踪算法.将该跟踪算法与SVD-ESFRIT算法相结合,得到的自适应ESPRIT算法可用于对时变的信号DOA进行跟踪估计.仿真计算结果验证了该算法的有效性.     

MIMO雷达嵌套平行阵下基于子空间的目标二维波达角估计

研究了多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达中的二维波达角(direction of arrival, DOA)估计问题,并提出了一种嵌套平行阵下基于子空间的二维DOA估计算法。利用存在嵌套关系的双平行阵(two parallel uniform linear array, TPULA)作为收发阵列,大大增加了自由度(degree of freedom, DOF)。在DOA估计方面,算法利用数据重构增加虚拟脉冲数,并利用酉变换降低运算复杂度,然后分别基于信号子空间和噪声子空间获得了自动配对的二维DOA估计的闭式解。算法复杂度低,而且相比MIMO雷达中传统TPULA下的算法,该算法拥有更好的角度估计性能,并可辨别空间相干目标。仿真结果验证了算法的有效性。     

强信号背景下基于噪声子空间扩充的弱信号DOA估计方法

针对强信号背景下弱信号波达方向(direction of arriaval,DOA)估计问题,提出了一种基于噪声子空间扩展的弱信号DOA估计算法。该算法提出并使用了噪声子空间扩充的思想,其先将强信号导向矢量所在空间纳入噪声子空间进而构造出扩展噪声子空间,再在该扩展噪声子空间基础上利用常规多信号分类(multiple signalclassification,MUSIC)算法得到弱信号的DOA估计。通过噪声子空间的扩充有效地抑制了强信号谱峰,算法无需已知强信号方向及导向矢量,运算量与常规MUSIC相当。理论分析表明该算法对弱信号DOA估计性能不劣于对应的强信号阻塞类算法,仿真实验证实了其有效性和可行性。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。     

基于遗传算法的均匀圆阵宽频段二维WSF算法

基于多圈均匀圆阵 (UCA)构造了二维加权子空间拟合 (WSF)算法的代价函数 ,用遗传算法进行了优化 ,从而得到了对宽频段内多个独立源或相干源的高精度、高分辨率和强鲁棒性的二维波达方向估计 (DOA)。计算机仿真表明了该算法的有效性。     

空时矩阵组三迭代DOA估计新方法

利用平移不变结构阵列信号子空间的旋转不变性,构造一组具有对角结构的空时相关矩阵组。给出一种高精度的信号子空间估计方法,利用估计的信号子空间做降维矩阵处理空时相关矩阵组,从而减少计算量并加快收敛速度。基于非线性最小二乘建立代价函数,提出一种三迭代算法求解代价函数进而估计波达方向DOA。仿真结果证实该算法收敛速度较快,估计精度显著高于TLS-ESPRIT算法,尤其在低信噪比和小快拍数据下估计精度显著增强。     

无源系统中时间差和角度变换跟踪算法

在使用时间差方法对目标进行无源跟踪时,跟踪系统中的各站点有时无法同步截获目标的信号,使跟踪过程中误差增大。提出基于时间差与角度切换的跟踪算法。该算法利用时间差和角度测量的结果,使用扩展卡尔曼滤波对目标跟踪,通过对每个周期各站截获信号和对目标跟踪精度的情况,选择输出两种方法对目标位置估计结果。算法比仅利用时间差的方法有更强的适应性,同时精度并没有下降。给出了算法的具体步骤,通过仿真实验验证该算法的有效性。     

基于二维干涉式APES算法的分布式相参阵盲DOA估计

结合干涉雷达的天线结构和二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法,提出一种基于二维干涉式幅相估计的分布式相参阵盲DOA估计算法。利用二维干涉式幅相估计算法的空间谱和模型阶数选择准则获得目标个数和目标方向余弦的粗估计;使用子阵间的相位中心偏移来获得目标方向余弦的精估计;针对分布孔径带来的测角模糊问题,采用双尺度解模糊算法实现分布式阵列的高精度方向估计。仿真结果验证了分布式相参阵的高精度测角性能及所提算法的有效性,也验证了分布阵DOA估计中存在基线模糊门限。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

相干分布式信源参数估计算法

针对目前分布式信源参数估计算法多采用二维联合搜索导致计算复杂度较大的问题,提出了基于中心波达方向预估计的波束形成一维搜索算法.通过将中心波达方向与角度扩散进行分离,把二维联合搜索简化为一维搜索,降低了计算复杂度.利用方向向量与信号子空间之间的特征结构预估计中心波达方向,缩小了参数搜索范围,提高了算法运行速度.该算法参数估计精度较高,鲁棒性较好,适用于角度扩散较大的场合.仿真实验验证了所提算法的有效性,与DSPE算法和传播因子算法相比,所提算法性能具有明显的优势.     

单次快拍波达方向矩阵法

提出了一种新的基于阵列系统单次快拍数据的相干信源二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计方法--单次快拍波达方向矩阵法(single snapshot DOA matrix method, SS-DOAM)。该方法保持了原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对的优点,利用阵列系统结构特点,构建单次快拍数据矩阵,通过对单次快拍波达方向矩阵进行特征分解,解决了二维DOA估计问题并实现了相干信源完全解相干。由于该算法只利用一次快拍数据,不需要快拍累计和进行相关运算,计算复杂度大幅降低,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景。针对单快拍算法在低信噪比时估计误差较大的问题,进一步提出了利用同相数据叠加来改善估计精度的对策。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种相干信号源分布式目标波达方向估计方法

针对相干信号源分布式目标,在具体的空间信号分布函数形式未知的情况下,提出了一种基于盲辨识的分布式目标波达方向(DOA)估计方法。它不用进行多维参数搜索,并且适用于非均匀线阵和点目标与分布式目标同时存在或空间信号分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况。理论分析和仿真实验结果表明,这种高分辨的分布式目标DOA估计方法的估计性能对相干分布式目标信号源的分布特性是不敏感的。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于均匀圆阵时频干涉仪的LFM信号二维测向算法

提出了一种基于均匀圆阵时频干涉仪的线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号二维波达方向估计算法。首先利用LFM信号时频聚集性非常好的特点,对阵元的输出进行互维格纳〖CD*2〗威尔分布(Wigner-Ville distribution, WVD)计算,然后提取互WVD时频冲激点的相位,从而得到包含信号到达角的方程组,解算出信号的到达角。通过选取不同的阵元对组,采用模糊数搜索的算法进行解模糊运算,最终完成信号到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

用一次快拍数据实现二维完全解相干和解互耦

针对相干信源背景和考虑二维阵列互耦效应时的二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计问题,提出了一种只利用一次快拍数据即可实现二维完全解相干和解互耦的快速算法--互耦效应下的单次快拍波达方向矩阵(single snapshot DOA matrix method in the presence of mutual coupling, MC-SS-DOAM)法。该算法仅利用特殊阵列的单次快拍数据构造等效的接收数据协方差矩阵,避免了传统算法需要多次快拍累积的弊端,将其分解后得到了具有对角阵形式的等效信号协方差矩阵,因此实现了完全解相干,此时互耦系数已经从阵列流型矩阵中剥离,归入至对角元素中,即实现了完全解互耦。文中进一步对互耦系数可能导致的二维盲角进行了分析。仿真结果表明,该算法能够完全实现解互耦和解相干,且仅利用一次快拍的本文算法二维估计性能接近50次快拍的DOAM算法,明显优于40次快拍的DOAM算法。     

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列，提出一种新的宽带信号二维波达方向（DOA）和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形，对宽带信号和窄带信号均有效，而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索，二维DOA以及极化参数自动配对，具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。