基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

基于矢量传感器阵列空间谱DOA估计

研究了两种典型的空间谱估计方法在水声矢量传感器阵列定向中的应用，推导了空间谱的解析表达式，与标量传感器阵相比，基于矢量传感器阵列空间谱的DOA估计方法对阵列定向性能有明显改善，数值算例证明了这一点。     

海杂波背景下基于四元数电磁矢量阵列DOA估计

针对复杂多变的海杂波常伴随待测信号混入雷达系统而严重干扰目标信号的波达角度估计的问题, 提出一种新的基于电磁矢量阵列的四元数模型, 通过分数低阶统计量特性抑制海杂波噪声的二维波达角度估计方法。首先推导出电磁矢量阵列的四元数导向矢量, 然后利用分数低阶概念得到四元数分数低阶协方差矩阵,最后根据奇异值分解MUSIC(Multiple Signal Classification)算法得到谱估计公式。仿真实验结果表明, 与标量阵列和非四元数电磁矢量阵列MUSIC 算法相比较, 该方法可较好地抑制海杂波噪声, 且能提高估计精度。     

基于主特征矢量的相干信号DOA估计算法

为了进一步提高相干信号DOA估计的精度,提出了一种基于主特征矢量的相干信号DOA估计改进算法。算法选取了信号子空间对应的主特征向量,将其进行反向共轭变换得到增广主特征矢量,再构造线性预测方程,利用加权最小二乘法求解预测方程中的多项式系数,最后求根得到信号的DOA估计。改进算法克服了PUMA算法在信号完全相干条件下性能恶化的缺陷,当信号完全相干以及部分相干时都具有良好的性能,并且提高了最大可分辨信号数,当信噪比较低、快拍数较少时仍保持较高精度。相比于PUMA算法,当信号部分相干时,文中算法的均方根误差约降低了0.2°;当信号完全相干时,均方根误差约降低了0.8°。通过与多种解相干算法进行比较,算法性能得到了验证。     

一种新的非对称分布源模型及方位估计

提出了一种空间非对称分布源信号模型和参数估计方法.利用多种连续分布函数,采用空间分段的方式描述相干分布源的角信号密度和非相关分布源的角功率密度,从而更加符合实际分布源的非对称特性.将DSPE方法推广到分段非对称分布源模型中,通过对分段非对称的相干和非相关分布源的计算机仿真,与对称高斯模型的对比结果验证了给出模型的有效性和估计算法的鲁棒性.     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

线性阵列DOA估计方法的研究

比较了不同阵列类型的优缺点,阐述了MUSIC算法在全角域搜索时存在的不足,分析了互质线性阵列中基于子阵列法的DOA估计存在的不足,把互质线性阵列分解成两个子阵列会丢失自由度和互信息量。最后,对三种不同阵列结构下使用Root-MUSIC获取DOA估计的方法,从精确度和复杂性两方面进行了仿真并对仿真结果进行了分析。     

基于中心对称圆阵的不相关源和相干源的DOA估计

基于中心对称的圆阵,提出了一种针对不相关源和成对相干源的波达方向(DOA)估计方法.这是一种分两步估计的方法,首先利用阵列流形的唯一性条件估计出不相关源;然后通过构造中心对称的阵列流形来去除不相关源的干扰,同时达到去除成对相干源相干性的目的.这种方法简单有效,由于直接在阵元空间进行估计而不需要进行波束变换,因此具有较高的估计精度.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

紧致麦克风阵列压缩采样与DOA估计方法

针对紧致麦克风阵采样信号大量冗余的问题,提出了一种ΣΔAD压缩采样方法.该方法将软硬件相结合,在ΣΔAD转换器内部进行压缩采样.压缩采样中采用自适应过程,去除信号中的冗余分量,并将压缩后的信号进行稀疏编码.仿真结果表明,使用该方法对紧致麦克风阵接收信号进行压缩编码时,通过选取合适的稀疏化阈值,可使源数据的压缩比达到10%~30%.压缩采样后的信号可以用于DOA估计等应用.针对八元紧致麦克风圆阵和DSP实时系统的DOA估计实验结果表明:这种DOA估计方法在阵元间距低至2 cm时仍能正常工作;当阵列尺寸减小时,相比经典MUSIC算法和PHAT-GCC算法,该方法定位精度更高,噪声鲁棒性更强.     

冲激噪声背景下基于虚拟阵列变换的DOA估计

目前,大多数的DOA(direction of arrival)估计算法是应用在高斯噪声环境下的.随着冲激噪声的应用越来越广泛,利用虚拟阵列变换的方法,解决了在冲激噪声背景下对任意阵列进行DOA估计的问题.该方法将任意阵列虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式.然后结合分数低阶矩的特点,利用FLOM-MUSIC算法对来波方向进行有效的估计.经计算机仿真,证明了该方法的有效性.     

四四元数域低秩逼近及其在矢量阵列波达方向和估计中的应用

提出了新的多元数概念——四四元数,以及四四元数框架下特征分解和奇异值分解等信号处理领域常用的矩阵运算新规则.在此基础上提出了四四元数矩阵的一种低秩逼近算法,并将其用于矢量传感器阵列信号建模及波达方向(DOA)估计中.结果表明,四四元数特征分解及奇异值分解能获得比现有方法更好的低秩逼近性能,基于四四元数模型的矢量传感器阵列信号DOA估计算法,在资源占用、子空间逼近以及对模型误差的鲁棒性等方面均明显优于传统算法.     

基于L阵的分布式信源二维波达方向估计算法

研究了将相干分布式信源积分形式的方向向量化简为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积的方法,提出了一种基于L阵的相干分布式信源二维波达方向分离估计算法.利用阵列结构的特点首先估计仰角,然后构造基于Schur-Hadamard积的二阶统计量估计方位角,所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能.该算法将二维波达方向联合估计简化为两步一维估计,有效降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于传播因子的分布式信源中心波达方向估计

采用传播因子估计分布式信源中心波达方向的算法,尤其是对于不相干分布式信源,利用泰勒级数将其方向向量进行一阶近似,得到形式上与点信源类似的分布式信源方向向量,再利用传播因子算法来估计其中心波达方向,有效地解决了角度扩散较小且角度信号密度不同的相干和不相干分布式信源中心波达方向估计问题.不仅计算简单,而且适用于多个分布式信源中心波达方向的估计.仿真实验验证了所提算法的有效性,与MUSIC算法相比,本文提出的算法有更好的信噪比性能.     

基于MUSIC算法的圆柱共形阵DOA估计

柱面共形阵由于其载体曲率的影响,导致在利用经典MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行DOA(Direction-of-Arrival)估计时,导向矢量与噪声子空间不正交,算法性能严重下降甚至失效。在考虑载体遮挡效应的同时,结合阵元的方向性,通过对导向矢量进行重构,解决了导向矢量与噪声子空间不正交这一问题。对比子阵分割MUSIC算法,进行了Monte Carlo仿真验证,分析了有向阵元MUSIC算法的估计性能。最后以多层圆柱阵为例对4个从不同方向入射的信源进行了DOA估计仿真验证。仿真结果表明：该方法具有分辨力高,估计精度高的优点,证明了该方法的有效性和高估计性能。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

一种基于声矢量传感器阵列的二维来波方向和阵列增益联合估计算法

基于声矢量传感器阵列的二维来波方向估计是水声通信的关键技术,但阵列增益的不一致性将影响来波方向估计性能.基于子空间分解,提出一种阵列增益和来波方向的联合估计算法,其中来波方向利用旋转不变性求解,阵列增益利用子空间正交性求解.来波方向和阵列增益以迭代方式求解.仿真结果显示了算法的有效性.     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.