二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

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.     

基于斜投影算子的混合信号DOA估计算法

为了提高混合信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计精度并降低其阵列孔径损失,提出一种基于斜投影算子的高精度DOA估计算法.所提算法将混合信号中独立信号与相干信号分两个阶段进行估计,首先利用ESPRIT(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)算法处理阵元接收数据的协方差矩阵,得到混合信号中独立信号的DOA估计值;而后利用斜投影算子去除混合信号中独立信号的信息,得到新的协方差矩阵;利用新得到的协方差矩阵的信号子空间进行去相干处理;最后结合ESPRIT算法计算得到相干信号的DOA估计值.仿真结果表明,相较传统的混合信号DOA估计算法,所提算法在低信噪比情况下以及信号入射间隔较小的情况下有较高精度,有效地降低了阵列孔径的损失.在不同的采样快拍数下,本文算法也表现出更强的鲁棒性.     

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。     

信号频率-方向联合估计中的双旋转子空间法

提出了一种基于子空间2次旋转变换的频率-方向联合估计方法．该方法可同时估计空间信号频率和到达方向，其阵列由M个阵元组成，避免了复杂的阵列结构．计算机模拟结果表明，该方法不仅阵列结构简单，在中等SNR时具有良好的分辨性能，而且运算速度较快。     

基于正交性检测的宽带DOA快速估计算法

基于子空间的正交特性,给出了一种宽带信号波达方向(DOA)快速估计算法.应用正交性检测获得方向估计,无需预处理,成功避免了预处理误差给估计结果带来的影响;通过频谱分析只选取能量集中的少数窄带频段数据进行角度估计,大大降低了奇异值分解的矩阵规模,可做到快速实时;在对信号能量比较充分利用的同时也保证了算法的高分辨率.计算机仿真验证了该算法的有效性和快速性.该算法可以应用于任意阵列.     

一种基于时频分布的DOA估计方法

提出了一种基于信号时频分布波达方向估计的新方法。该方法根据信号的时频特征来构造阵列的时频相关矩阵Wxx和Wxy，再利用旋转不变技术对信号的波达方向(DDA)进行估计。由于充分利用了信号的时频域特征，此方法既适用于时不变的、平稳信号又适用于时变的、非平稳信号，与传统的一维ESPRIT方法比较，改善了DOA估计的性能，尤其是在低信噪比和空间近角度时，性能的改善是明显的。数值仿真的结果证明了上述结论。     

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。     

基于TSVD的在线相干DOA估计算法

对信号波达方向估计中的解相干问题,提出一种新的去相关信号波达方向估计方法。利用阵列实时接收的快拍数据迭代得出协方差矩阵的最大特征矢量,然后通过最大特征矢量建立一个新的Toeplitz矩阵实现去相关,最后对新得到矩阵进行奇异值分解得到信号的波达方向。通过仿真实验证明该方法能够实现对相干信源的有效估计,并且具有很好的实时性,能够有效的降低算法的复杂性。它在低信噪比和小快拍数的情况下有着比TSVD算法更加优良的估计性能。     

一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

基于Cyclic-Music算法MIMO雷达的DOA估计

在具有循环平稳特性的信号环境中, 传统DOA（Direction Of Arrival）估计算法精度很差,甚至失效。为此,将Cyclic-Music算法运用在MIMO（Moltiple Inpat and Multiple Output)雷达系统中,利用循环统计量理论计算接收信号间的循环相关函数,基于此构造循环互相关矩阵,并对其进行奇异值分解和谱峰搜索,从而得到信号的波达方向角。理论推导和仿真结果均表明,该方法可以有效估计具有循环平稳特性的人工信号波达方向,从有效性和精度两个方面改善了MIMO雷达的估计性能。     

一种新的单个宽带点源到达角估计方法

基于宽带点源入射波的阵列输出相关矩阵与窄带分布源入射波的阵列输出相关矩阵的结构相似性 ,论文提出了可利用窄带分布源角度估计技术估计宽带点源到达角的新方法 ,并给出了协方差匹配技术处理宽带点源的算法和仿真 .仿真结果证实新方法有效性 .     

移频算法在加速子空间迭代法中的应用

基于子空间迭代法,采用移频加速算法,开发了一个高效、稳定、内存消耗低的移频子空间迭代特征值求解器SSubspace. 给出了详细的移频子空间迭代法求解广义特征值问题的步骤及关键参数的选取. 对刚度矩阵奇异时特征值的求解进行了探讨,实现了对刚体模态的求解. 与Intel MKL特征值求解器(FEAST v2.1)相比,SSubspace的求解效率高于FEAST,且内存消耗低于FEAST. SSubspace理论上可以求解出所有阶的特征值,且计算时间随特征值数的增加近似成线性增长关系,可用于求解大阶数特征值问题、大型矩阵的全特征值问题.