机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计

针对机载电磁矢量传感器阵列DOA和极化参数估计问题,提出了一种基于复四元数估计方法,该算法利用四元数建立机载电磁矢量传感器阵列信号处理模型,然后利用四元数联合矩阵的特征分解得到阵列数据相关矩阵的特征分解,一方面使得计算过程中数据的贮存量大大减少,另一方面通过推导得到信号子空间和噪声子空间在四元数域上的正交性从而使DOA和极化参数估计的精度更高,仿真证实了本算法的有效性。     

基于非圆信号特征的实值张量ESPRIT算法

基于最大非圆率非圆信号特点,提出一种实值张量旋转不变子空间(estimation signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法。首先,通过研究张量与矩阵之间的转化关系,将阵列接收数据矩阵推广到张量空间;然后,利用欧拉公式将阵列接收数据张量转化成余弦与正弦数据张量,根据阵列维数将其分别在各维上加以拼接,并对拼接的实值数据张量做高阶奇异值分解,获取信号子空间;最后,通过构造选择矩阵和进行特征分解,来联合估计阵列各维相位差,实现波达方向估计。实验仿真结果表明,此算法具有良好的分辨力和测角精度。     

基于双模天线阵列的ESPRIT波达方向估计

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于子空间的后验稀疏约束迭代DOA估计方法

子空间波达方向 (DOA)估计方法的一个缺点是在子空间分解过程中难以利用信号的相关信息或有关DOA估计的先验信息改善DOA估计的性能。结合子空间方法和协方差矩阵拟合方法 ,利用信号相关信息和DOA估计的稀疏约束信息 ,研究了一种新的不相关窄带信号DOA估计方法。理论分析和仿真实验结果表明 ,这种迭代DOA估计方法一般经过几次迭代就能获得稳定的高分辨率DOA估计。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。     

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。     

联合互协方差矩阵的快速波达方向估计

针对常规子空间类波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计中存在的子空间分解计算量过大问题,提出了基于均匀线阵的联合互协方差矩阵(joint cross covariance matrix,JCCM)DOA估计算法。基于阵列划分和矩阵重构思想,将均匀线阵划分成两个子阵,在求得这两个子阵接收数据互协方差矩阵后,重构一个新的矩阵即JCCM,利用JCCM的部分数据进行线性运算即可得到等价的信号子空间,然后构造多项式并求根,最终实现波达角估计。理论分析和仿真实验证明,算法避开了对协方差矩阵的特征值分解运算,在保证估计精度可接受的同时,有效降低了计算量,取得了更高的估计速度。     

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。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

Low-complexity method for DOA estimation based on ESPRIT

A low-complexity method for direction of arrival (DOA) estimation based on estimation signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT) is proposed. Instead of using the cross-correlation vectors in multistage Wiener filter (MSWF), the orthogonal residual vectors obtained in conjugate gradient (CG) method span the signal subspace used by ESPRIT. The computational complexity of the proposed method is significantly reduced, since the signal subspace estimation mainly needs two matrixvector complex multiplications at the iteration of data level. Furthermore, the prior training data are not needed in the proposed method. To overcome performance degradation at low signal to noise ratio (SNR), the expanded signal subspace spanned by more basis vectors is used and simultaneously renders ESPRIT yield redundant DOAs, which can be excluded by performing ESPRIT once more using the unexpanded signal subspace. Compared with the traditional ESPRIT methods by MSWF and eigenvalue decomposition (EVD), numerical results demonstrate the satisfactory performance of the proposed method.     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

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。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival (DOA) estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the coherent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.     

均匀圆阵互耦自校正的级联估计方法

为了校正阵元间的互耦误差,提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法的性能,针对均匀圆阵,提出一种互耦自校正的级联估计方法。首先利用互耦矩阵的结构特点,从构成互耦矩阵的每个互耦系数入手,重新表示阵列流形;然后利用变换矩阵,构造目标函数,求解线性约束下目标函数最小时所对应的互耦矩阵;最后由互耦矩阵校正阵列流形,进行谱峰搜索,得到入射信号DOA,实现互耦自校正。该算法不需要多维循环迭代,对DOA和互耦矩阵的估计精度较高,计算机仿真和实际测向系统测试验证了该方法的有效性。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性