结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

平行因子技术在波达方向估计中的应用研究

基于PARAFAC技术,结合最小二乘误差准则,对三维数学模型进行求解来估计波达方向.该方法不需要进行常规MUSIC算法的谱峰搜索和ESPRIT算法的广义奇异值分解过程,对噪声形式没有严格限制.计算机仿真结果验证了该算法的可行性.     

宽带CDMA系统上行链路天线阵列信号到达角估计

在多径时变信道环境中研究宽带CDMA天线阵列接收机基础上，应用MUSIC和二阶ESPRIT算法进行阵列信号最强径到达角估计，同时，提出了一种基于阵列收敛条件的导频辅助到达角估计算法，该算法利用自适应阵列收敛条件下正确跟踪期望信号方向的特点，搜索信号最强接收方向，并可将结果直接应用于下行链路波束成形权重计算，仿真结果表明，提出的导频辅助到达角估计算法与MUSIC和二阶ESPRIT算法相比，估计精度有较为明显的提高。     

基于混合遗传算法的随机结构可靠性优化设计

遗传算法（GA）是一种具有随机搜索技术的进化算法,但在运用过程中出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点。对遗传算法中的遗传算子进行了改进,提出了遗传算法和最佳矢量法相结合的混合遗传算法,并引入了小生境技术。分析表明,基于小生境的混合遗传算法即发挥了最佳矢量法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中局部最优解的出现,提高收敛速度。具体算例表明该混合遗传算法是一种高效的结构优化方法。     

基于约束最小冗余线阵的TLS-ESPRIT快速算法

在各种高分辨测向算法中，TLS—ESPRIT估计精度较高，因不需要谱峰搜索而具有更小的运算量．提出一种利用约束最小冗余线阵的快速TLS—ESPRIT算法，在不降低阵列孔径利用率前提下，进一步减小了运算量，分析表明，该算法不仅降低了运算量，而且在一定条件下，性能优于常规TLS—ESPRIT算法，所得结论通过计算机仿真得到了验证．     

文化鱼群算法的广义MUSIC测向技术

针对现有的测向算法测相干信号源会损失天线阵列孔径的问题,在引入广义导向矢量和广义导向矩阵的基础上,建立了一种通用的阵列数据模型,提出了一种基于四阶累积量的广义MUSIC测向算法。为求解所提的广义MUSIC测向算法,在文化算法中使用人工鱼群进化机制,引入了一种多维搜索的文化鱼群算法。仿真结果证明了所设计的测向算法在不损失四阶累积量所扩展阵列孔径的情形下,可有效测相干信源与独立信源的方向,与现有一些经典算法相比,所提算法有较大的优势和较广的应用范围。     

通道相位失配对空间谱测向算法的影响

分析了通道相位失配对MUSIC算法、ESPRIT算法和极大似然算法的影响,比较了这3种算法对相位失配的适应性。计算机仿真结果表明,极大似然算法对通道相位失配有较好的适应性,MUSIC算法次之,ESPRIT算法受影响比较大。     

宽带循环平稳近场源定位算法

提出一种基于极化敏感阵列的宽带循环平稳近场源方向角和距离二维参数估计算法.采用均匀线阵,根据阵列偶极子对的输出数构造循环自相关矩阵,通过传播算子理论分解子空间,估计噪声子空间的最小二乘解,进而构造MUSIC空间谱函数,通过谱峰搜索估计信源的位置信息.仿真试验证明了本文算法的有效性.     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法

针对矢量水听器阵列多重信号分类(MUSIC)算法分辨率低这一缺点,提出了矢量水听器阵列矩阵空域预滤波MUSIC算法.该算法充分利用矩阵空域滤波器输出数据保留阵元域的特性,通过设计一个空域矩阵滤波器对矢量水听器阵列数据进行预处理,抑制阻带扇面的干扰与噪声,且尽量保证通带扇面的信号无失真通过,然后利用MUSIC方位估计进行处理.仿真结果表明:该算法可以抑制通带扇面外干扰与噪声,通带内目标分辨信噪比门限可提高3dB.     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

一种基于超分辨的二维信号参量估计方法

研究了阵列信号的二维谱估计问题,将MUSIC算法用于均匀线性阵列的二维谱估计中,实现目标信号的频率和入射角联合估计。针对相关信号条件下传统的二维MUSIC算法失效的问题,将MMUSIC算法推广到二维信号处理,通过接收数据进行虚拟平滑,实现对相关信号的频率和角度联合估计。仿真结果表明了该方法的有效性。     

利用单次快拍实现相干信源二维测向的新算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源二维波达方向的快速估计问题,根据垂直阵列系统特点,利用单次快拍数据在3个不同维度构造了数据矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法实现了二维DOA的快速估计. 该算法仅利用单次快拍数据,不需要进行协方差矩阵的计算,并将二维DOA估计问题转化为3个一维DOA估计,可同时在3个维度并行处理,因此运算量大大降低,利于工程实现. 针对算法存在阵列孔径损失和仅采用一次快拍数据量导致的估计误差偏大问题,利用非圆信号特征和同相位数据叠加,改善了算法的估计性能,提高了阵列自由度. 数值仿真验证了本文算法及提高估计精度对策的有效性.      

双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO 雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。     

二维DOA估计中麦克风阵列优化设计

在DOA估计中,往往事先假设麦克风阵列的结构,然后通过改进DOA估计方法来提高定位精度,忽视了麦克风的摆放位置对 DOA 估计性能的影响。基于此,针对二维 DOA 估计,提出改进遗传优化算法,将空时滤波器系数和麦克风阵列结构分开,构造由二维 MUSIC空间谱函数欧式距离和优化后阵元个数共为变量的适应度函数,以 DOA 估计精度为停止条件,对均匀矩形阵、均匀圆形阵和均匀同心圆阵开展优化设计。仿真结果表明,采用所提方法优化后的阵列取得了较好的DOA估计性能。     

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.     

智能天线UCA-ESPRIT算法的仿真

首先介绍了用于均匀圆阵的UCA—ESPRIT测向算法,并对其进行了改进和简化．将二维角度估计问题简化为一维的方位角估计问题,然后比较了该算法与MUSIC算法在智能天线中的仿真结果,最后给出了相应的结论和改进思路。     

一种新的单次快拍二维ESPRIT算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源的二维波达方向快速估计问题,从减小协方差矩阵计算量角度,提出了一种新的单次快拍二维ESPRIT算法(SS-ESPRIT). 该算法仅用一次快拍数据构造4个等效的协方差矩阵,进一步构造扩展的等效协方差矩阵,通过对其一次特征分解,即可实现完全解相干和二维波达方向估计. 为进一步提升该算法估计性能,提出了同相位数据叠加的对策. 数值仿真验证了SS-ESPRIT算法在提升实时性的同时,不会造成估计性能的下降,仅利用一次快拍数据的该算法估计性能优于快拍数为50次的空域平滑波达方向矩阵算法(DOAM),且接近快拍数为100次的DOAM算法,叠加8次同相数据后的该算法性能明显优于200次快拍的DOAM算法. 结果表明新算法适用于小数据样本估计或对实时性要求高的应用背景.      

阵列天线阵元位置误差的校正算法

天线阵元位置误差会对接收信号相位有很大的影响。接收信号相位误差会使高精度的信号波达方向估计性能恶化甚至失效,因此在实际系统中对阵元位置误差进行校正是非常有必要的。该文提出了一种基于多重信号分类算法的不需已知准确信号源方位的校正算法。该算法适用于任何形式的阵列,稳健性较好。实验仿真分析证实了该算法的有效性,并根据实际测向系统取得的数据对系统的天线位置进行了校正,实验取得较好的结果。