四阶累积量 ESPRIT 波达方向估计算法研究

ＥＳＰＲＩＴ是一种基于阵列数据相关矩阵信息的广义特征值分解的高分辨率波达方向（ＤＯＡ）估计算法．由于空间噪声的相关性，这种基于自相关的高分辨率算法将出现极大的偏差．本文针对自相关算法的局限性，提出一种基于高阶累积量的ＥＳＰＲＩＴ算法．实验结果表明，借助高阶累积量方法，不仅能有效地抑制高斯色噪声，而且还能获得高精度、高分辨率的渐进无偏估计．     

一种稳健的未知信源数目的DOA估计算法

现有的DOA估计算法都是基于较为理想的模型提出的,在实际工程中,这些算法的性能受快拍数少、阵列误差的影响会严重恶化.针对这一问题,文中提出一种稳健的未知信源数目的 DOA估计算法.该算法先利用投影变换技术对阵列接收数据进行预处理,抑制模型误差并降低数据维数,从而提高算法的稳健性并减少计算量,然后根据变换后的m-Capon算法空间谱函数估计DOA.仿真结果表明:该方法在快拍数少、系统误差不大(小于10%)的情况下依然具有一定的方位"超分辨"能力,而且有较强的稳健性,性能远优于现有的MUSIC算法和对角加载m-Capon算法.     

用V形阵列估计二维波达方向

提出了一种Ｖ形阵列,它可以分解为两个一致位移子阵列．由子阵列信息可以形成混合波达方向矩阵．在无需谱峰搜索的条件下,对混合方向矩阵进行特征分解,可以获得信号的混合方向矢量和方向元素．因此可以估计出信号的二维波达方向．本文方法不仅保持波达方向矩阵方法的优点,而且在一定程度上可以分辨来自于同一方位角或同一高低角的信号．     

基于自动识别系统信息相关系数法的阵列幅相误差校准方案

针对高频地波雷达系统的工程应用,提出一种基于自动识别系统(automatic identification system, AIS)信息相关系数法进行阵列幅相误差校准的方法。该方法利用低信噪比的舰船回波信号,可以实现同步校正,不需要专门部署应答器,且成本低,对于不能借助直达波校准的单基地高频地波雷达系统同样适用。分析现场的实测数据结果表明,通过该方法对阵列幅相误差进行校准可以获得稳定的幅度、相位校准值,校准后多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)空间谱估计方位角的准确性和分辨率得到大幅度提高,进而显著改善利用MUSIC算法估计海流方位角的高频地波雷达系统海流探测性能。     

天地波混合组网高频超视距雷达阵列幅相误差的校准方法

针对天地波混合组网高频超视距海洋探测雷达系统,研究了阵列通道幅相误差的校准方法。通过相位偏置,将各站不同频率的回波分离开来;利用直达波校正原理,以及双层优选直达波幅相校准系数的方法,优选出最稳定的地波站直达波的幅相校准系数进行阵列幅相误差的校准,实现天波直达波到达角的估计。试验结果表明,该方法可以有效地避免杂波干扰引起的、不正确的校准值的影响,从而获得稳定的幅度和相位校准值,实现对阵列实时的校正。在此基础上,将校准后船只航迹的定位与AIS数据进行对比,结果吻合,表明了方法的可行性。     

阵列信号波达方向-频率的同时估计方法

入射信号的参数估计是阵列信号处理中的基本问题．基于阵列信号处理中高分辨率波达方向－频率的同时估计问题,提出了针对等距线阵的方法．利用时延数据,以时间变元作为旋转因子,在此基础上实现ＥＳＰＲＩＴ技术,对波达方向和频率同时进行估计．方向和频率之间的配对问题可以对应关系自动解决．这样不但可以完全避免多项式搜索,运算量少,而且分辨率也相当高．给出的计算机模拟实验证实了该方法的有效性．     

一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法

针对多径环境中相干信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法(DOA-CSAA).先通过联合使用时域和空域相关函数估计出每个用户组的广义导向矢量,再估计出每个用户组内多条路径上的波达方向.由于DOA-CSAA算法所利用的信号的空域相关信息和时域相关信息均为信号的二阶统计量,因而运算量远小于基于四阶统计量的算法.此外,DOA-CSAA算法由于未使用子空间平滑算法,所以不受阵列流型限制,且阵列孔径没有降低,因此当使用M个阵元的任意阵列流型时,可估计出的DOA个数最多可达M(M-1)个.仿真实验表明,与经典子空间平滑算法相比,DOA-CSAA算法在均方根误差为10-4～10-3时可获得20 dB左右的信噪比增益.     

基于盲源分离算法的阵列信号波达方向-频率估计

盲信号处理已成为近年信号处理和神经网络热点领域,主要用于语言信号处理,应用于雷达信号处理并不多见.确定空间辐射源的波达方向(DOA)和频率是雷达阵列信号处理的基本问题之一,近20年来许多学者提出了性能各异的算法,其中有代表性的是多信号分类法和旋转不变技术的参数估计法.近年来,越来越多文献将盲源分离算法应用到阵列信号处理中,开辟了一条DOA估计的新道路.本文首先给出了一种用来盲分离复数信号的盲源分离算法,结合该算法,提出了可同时估计波达方向、频率的波达方向-频率盲估计算法.盲源分离算法是基于负熵的快速定点算法,不需要给出复数信号的概率密度函数,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点.本文证明了波达方向-频率盲估计算法的收敛性.仿真研究表明新的波达角估计算法的特点:1)估计算法是有效并且鲁棒的;2)估计算法能从含噪声的阵列接收信号中同时估计出辐射源波达方向和频率;3)估计算法能将雷达杂波和目标回波分离.     

一种改进的DOA估计法

高阶累积量信号分析与处理技术是在传统的DOA估计技术基础上,针对其不足之处而出现的新的信号处理技术。其仿真结果表明,该算法和MUSIC-LIKE算法具有相同的阵列扩展功能,且明显减少算法的运算量,更具实用性。     

一种X波段全向雷达角反射器阵列设计

基于圆形角反射器为阵列单元进行环形组阵,提出了一种X波段全向雷达角反射器阵列的可行性设计方案。为了减少该全向角反射器阵列的径向空间占用率,采用了上下两层环形阵组阵且将两层环形阵相邻单元等角度间隔交错布置的方式。在理论综合与方案优选的基础上,进行了三维电磁软件仿真设计与分析。仿真结果表明,所设计的雷达角反射器阵列的方位面全向性优良且在X波段雷达散射截面(RCS)均大于2000m~2,可满足实际工程使用需求。     

一种基于神经网络的宽带相干信号波达方向估计方法

相干信号子空间处理方法（ＣＳＭ）是一种通过构造聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）矩阵来估计宽带相干源波达方向（ＤＯＡ）的有效方法．本文基于逆传播（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法，给出了一种用神经网络来实现聚焦过程的新颖方法．利用这种方法进行ＤＯＡ估计，可以无需预先知道源信号初始信息，不经预处理过程即可获得对ＤＯＡ的高性能估计     

一种基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法

研究了利用高阶累积量方法对复共轭四阶系统进行辨识的问题，分析讨论了四阶系统的特点，给出了由连续系统到离散系统的转换公式，并利用基于累积量表示的修正尢勒－沃克方程对该四阶系统进行了辨识。针对估计精度不高的问题，提出了前滤波的方法。在各种不同条件下的仿真对比实验表明，在SNR（Signal Noise Ratio)比较低和两对共轭极点距离相距较近时，基于高阶累积量的复共轭四阶系统辨识方法比普通自相关方法具有更好的辨识结果。     

基于二阶和高阶统计量DOA估计算法的对比

阵列信号处理是信号处理的一个重要分支,而波达方向估计又是阵列信号处理的一个重要方面,一些常用的方法可以用来获得DOA估计,例如基于二阶统计量的MUSIC法,但是这些方法存在一些缺点.对比了基于二阶和高阶统计量的DOA估计算法性能,仿真结果表明,基于高阶统计量的DOA估计算法具有更好的性能,此外,还分析了基于二阶或高阶统计量的DOA估计算法的相同点和不同点.     

多频率高频地波雷达的阵列幅相校正

针对多频率高频地波雷达的工程应用,提出了基于自适应遗传算法的阵列无源校正方法.该方法将阵列幅度和相位校正问题转化为多元参数的联合估计问题,利用遗传算法得到了该优化问题的最优解估计.现场实测数据表明：与定点浮标观测结果相比,校正后多频率高频地波雷达海流探测性能大幅提高,在频率为14.2MHz下,相关系数由0.77变为0.85,均方根误差由29.25cm/s降到21.62cm/s;在频率为22.5MHz下,相关系数由0.86变为0.94,均方根误差由24.59cm/s降到17.58cm/s.     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

平面六边形天线阵列波达方向估计

分析了智能天线自适应算法波达方向估计（DOA）问题,在一维MUSIC算法的基础上讨论了二维六边形天线阵列的空间谱并进行了Matlab仿真实验;仿真结果表明,六边形天线阵列不仅可以判断波达方向的俯仰角而且可以判断方位角;同时讨论了DOA算法的分辨率,与一维MUSIC算法相似,二维条件下六边形天线阵列具有良好的角分辨率,可以满足非相干信号的工程要求。     

高频地波雷达的阵列互耦校正

针对分布式高频地波雷达（HFSWR）的工程应用,研究了基于自适应混合算法（AHA）的阵列无源校正方法.该方法将阵列误差估计问题转化为多元参数的联合估计问题,利用改进的混合算法得到了该优化问题的最优解估计.利用海洋回波校正了分布式高频地波雷达阵列幅相误差之后,将该方法应用到雷达系统的阵列互耦误差校正.仿真和现场实验实测数据的分析表明,该方法对空间谱算法性能的改善十分明显,验证了其有效性.     

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。     

一种基于高阶累积量的回波对消方法

提出一种基于高阶累积量的回波对消新方法,以期在信噪比较低的情况下,优于基于自适应滤波技术的回波对消方案。该方法的实质是高阶累积量能够自动抑制高斯有色或白色噪声,先用回波数据来计算其４阶累积量,再利用部分累积量估计回波通路的滤波器系数,最后利用可能得到的全部累积量来对滤波器系数进行细估计,在信噪比分别为２０、１５、１０、５ｄＢ的条件下,各进行１０次随机试验,仿真结果显示：在不高于１５ｄＢ的低信噪比情     

累量域高分辨率二维波达方向估计算法

提出一种利用虚拟双线性平行阵进行累量域高分辩率二维波达方向估计的新算法。该算法将累量用于协方差的计算,构造了一个虚拟ＤＯＡ矩阵,并基于此矩阵进行波达方向估计。理论分析表明,对虚拟ＤＯＡ矩阵特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于累量对高斯噪声的自然盲性,因而算法具有稳健性。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了孔径的利用率。