改进的稀疏约束波达方向估计方法

基于观测数据矢量形式的稀疏约束波达方向估计方法一般通过正则化处理抑制噪声,未能利用有关信号子空间的约束信息。在均匀线阵条件下,研究了一种新的基于观测数据矩阵形式的稀疏约束迭代单次快摄波达方向估计方法,能够利用数据矩阵的维数信息,并能自动保持Hankel结构约束,在较低信噪比条件下,改善了波达方向估计性能。     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

稀疏阵列的鲁棒矩阵填充DOA估计算法

稀疏阵列布阵灵活,增大阵列孔径的同时还能减少阵元间耦合,但基于稀疏阵列的传统波达方向估计会导致角度模糊混叠,带来估计精度差和稳健性不足的问题。针对以上问题,提出一种适用于稀疏阵列波达方向估计的加权截断奇异值投影(weighted truncated singular value projection, WT-SVP)的鲁棒矩阵填充算法。在填充迭代过程中根据奇异值的大小分配权重,突出大奇异值包含的阵列信息,减少小奇异值中不必要的噪声信息,从而优化传统奇异值投影算法。该算法可以实现稀疏阵列的孔洞信息恢复,对不连续阵元充分利用,同时WT-SVP填充算法实现了稀疏阵列波达方向估计的高精度、高分辨以及在低信噪比、低快拍时的高鲁棒性。     

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     

基于迭代连续匹配追踪的高频地波雷达单次快拍DOA估计方法

高频地波超视距雷达在一个相参积累时间内只能获得空域的单次快拍,在单次快拍条件下进行波达方向估计常常性能很差。针对该问题,本文以压缩感知理论为基础,并根据目标信号在探测方位分布的稀疏性,提出单次快拍下目标方位估计方法。该方法首先利用稀疏变换字典将位于连续方位空间的目标信号变换到满足稀疏条件的离散网格点上;然后采用正交匹配追踪方法获得粗略的方位信息;最后根据迭代最小二乘连续匹配追踪算法得到目标的精确方位。理论分析与仿真证明,该方法可以提高在单次快拍下对低信噪比相干信号的方位估计精度,并且完全适用于阵元数较少的小规模高频地波雷达系统。     

准平稳信号的Khatri-Rao积联合稀疏分解DOA估计方法

针对准平稳信号的波达方向估计,提出一种基于Khatri-Rao（KR）积的联合稀疏分解算法。该算法借助KR积将阵列接收数据表示成多个虚拟联合稀疏测量矢量模型,通过求解联合稀疏反问题实现波达方向估计,给出了联合稀疏反问题的唯一性条件,解决了当前稀疏分解方位估计不能处理欠定情况的问题。仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下获得了更高的分辨率。     

基于分离式电磁矢量传感器阵列的相干信号波达方向估计

目前,分离式电磁矢量传感器相干源估计问题研究处于起步阶段,现有方法最多只能解6个相干信号源。研究空间平滑算法在分离式电磁矢量传感器阵列中的应用,以解决该问题。首先对平面阵列进行两维子阵划分,然后通过选择矩阵对该划分子阵进行抽取,最后对各抽取子阵进行空间平滑处理。完成两维空间平滑后,利用子空间旋转不变技术和矢量叉积算法完成目标的两维波达方向估计。所提方法在解决共点式电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的同时,采用稀疏阵列提高了波达方向测量精度,且该方法不受制于6个相干入射信号源。计算机仿真结果证明了所提空间平滑方法在均匀分离式电磁矢量传感器平面阵中解相干的有效性。     

独立信号和相干信号DOA估计新方法

传统的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法在独立信号和相干信号同时存在时往往失效或者性能下降;因而寻求可以同时估计独立信号和相干信号的测向算法具有重要意义。基于均匀线阵接收到信号的特点,提出了一种简单有效的独立信号和相干信号DOA估计新方法。该方法首先利用求根多重信号分类(root-mutiple signal classification, root-MUSIC)算法进行DOA估计,并根据相干源对应根的特点来消除相干信号的干扰,从而获得独立信号的波达方向;然后利用阵列接收数据协方差矩阵中独立信号的托普利兹(Toeplitz)特性,从中去除独立信号的数据分量,再利用改进矢量重构和总体最小二乘-旋转不变子空间(total least squareestimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)算法来估计相干信号的波达方向。理论分析和实验仿真结果表明,所提方法具有一定的阵列扩展能力,且计算量小、估计性能好。     

基于压缩感知的米波雷达低空测角算法

为解决多径环境下米波雷达对低空目标探测问题,本文结合信号空域稀疏性和多径模型下的复合导向矢量提出了一种多径环境下高分辨的低空测角方法,能够有效地克服多径效应问题。该方法首先利用多径模型下的先验信息产生复合导向矢量,然后利用该导向矢量构造压缩感知矩阵,此时的感知矩阵是整合了多径衰减系数和回波角度关系等先验信息,同时通过对多快拍数据矩阵的奇异值分解获得较高信噪比的信号数据矩阵,继而利用感知矩阵和信号数据矩阵建立最优化L1范数约束求解模型,最后利用凸优化工具求解稀疏空间谱,估计直达波和反射波入射角度值。该方法能够增强信息矢量稀疏性,在较低信噪比下可获得高分辨的角度估计性能。仿真实验证明了该方法的优越性。     

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。     

塔克张量域正则极化ESPRIT

针对极化敏感阵列信号波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计问题,提出了一种基于塔克张量域序贯截断高阶奇异值分解的正则极化旋转不变参数估计(Tucker tensor based regularized polarimetric estimation of signal parameters via rotational invariance technique, trpESPRIT)方法。首先对阵列接收信号进行塔克张量建模,之后通过序贯截断高阶奇异值分解获得塔克张量域信号子空间,最后利用多旋转不变子空间幅相关系获得信号DOA估计。相比于传统矩阵建模方法,塔克张量建模更便于组织多维数据结构,实现高维的数据匹配操作,而序贯截断高阶奇异值分解则可以获得更高的信号子空间估计精度以及后续的DOA估计。仿真结果表明,trpESPRIT方法较之常规矩阵方法和矢量方法可以更好地抑制噪声,具有更高的信号DOA估计精度,在低信噪比和低快拍条件下仍然具有良好的分辨能力。     

基于MUSIC对称压缩谱的快速DOA估计

为提高波达方向（direction of arrival, DOA）估计的速度、降低运算量,在分析多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）算法原理的基础上,利用噪声子空间降维的思想构造一维MUSIC对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)。MSCS通过构造共轭噪声子空间并对噪声子空间及其共轭子空间的交集进行奇异值分解得到,其物理实质等效于在空间辐射源的对称位置添加相同数目的镜像辐射源。理论分析和仿真实验表明,MSCS不受实际阵型的限制,能将DOA估计的计算量降至传统MUSIC算法的50%,并具有与MUSIC相当的估计精度。     

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。     

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。     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

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.     

基于焦面场的多波束反射面天线二维DOA估计

利用致密焦面阵列馈源，通过二维来波方向（direction of arrival，DOA）估计算法判别干扰信号的方向，是多波束反射面天线设计中的一个重要环节。由于阵列馈源接收的信号由源信号在反射面焦平面上的电场决定，其阵列流形与常规DOA估计平面阵列的阵列流形不相同；焦面场一般是不均匀的，因此选用的阵列单元接收的信号幅度也不相同，部分阵列单元接收的信号会比较微弱；不同的焦面场选用的阵列单元不同，对应的阵列结构也不相同，且其往往是不规则的；源信号经过反射面反射后，阵列单元接收的信号之间的相关性会降低。这些因素决定了阵列馈源的DOA估计具有特殊性。因此结合焦面场，设计了多波束反射面天线二维DOA估计方法，并进行了仿真，仿真结果证明了该方法的有效性和实用性。     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

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。