非圆信号与圆信号混合入射的DOA估计算法

利用非圆信号的非圆特性可以提高波达方向估计算法的性能,然而现有算法大多不适用于非圆信号与圆信号混合入射这样具有一般性的情况。通过分析混合入射信号的导引矢量所需要满足的约束条件,指出现有算法在信源数较多或低信噪比及低快拍数时会产生伪峰这一现象, 并分析产生原因,同时给出一种改进的方法。通过仿真可以看出,改进算法在保证可以同时估计所有信号波达角的基础上,还可以较好地抑制伪峰的产生,并且相对于传统算法提高了精度。     

非圆信号的DOA与阵列误差参数的联合估计性能界

为了确定非圆信号波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计中参数化校正的方差下限,基于阵列误差影响下的随机性非圆信号模型与联合信源时域自相关特性的非圆信号模型,分别推导了DOA参数与阵列误差参数的联合估计克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。通过将推导的非圆性能界与未利用非圆特性的性能界进行对比分析,理论证明了非圆性能界比未利用非圆特性的性能界更低,且两者的差异在低信噪比和大非圆率信号入射的情况下较大。实验结果不仅验证了理论分析的正确性,同时表明信源时域自相关信息有助于进一步提升阵列误差的校正精度。     

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.     

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。     

基于非圆信号的MIMO阵列方位估计方法

给出了多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）阵列的阵列信号模型。针对信号为非圆信号的形式,提出了一种在MIMO阵列中基于非圆信号的共轭多重信号分类方法（multiple-input multiple-output conjugate multiple signal classification, MIMO CMUSIC）。这种方法充分利用非圆信号的特点,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵得到伪协方差矩阵,然后用常规MUSIC方法进行处理。仿真结果表明,与常规MUSIC方法相比,在只需要一次或者少次快拍下,此方法在MIMO阵列中能够分辨多个目标,性能远优于常规的MIMO MUSIC方法。     

基于四阶累积量和时间平滑的相干信号DOA估计

高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M－1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于ESPRIT算法的柱面共形阵列天线DOA估计

由于共形天线阵列流形的多极化特性(polarization-diversity,PD),信源方位参数与极化状态的“耦合”是实现共形阵列天线波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计的主要难点。针对柱面共形阵列天线的特点,建立了柱面共形阵列天线的导向矢量模型;通过合理的阵元排列结构设计,结合ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance techniques)算法参数估计的特点,实现了信源极化状态与方位参数的去耦合,推导了ESPRIT算法多参数估计的参数配对方法,最终提出了柱面共形阵列天线盲极化DOA估计算法。计算机Monte Carlo仿真实验验证了所提算法的有效性。     

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。     

基于酉变换ESPRIT的相干信源DOA估计算法

为了增强重构Toeplitz矩阵算法的估计性能,降低计算复杂度,提出了适用于相干信源波达方向估计的Toep UESPRIT算法。它使用利用旋转不变性的信号参数估计代替多重信号分类,避免了谱搜索,并且在构造Toeplitz矩阵的基础上,两次构建centro Hermitian矩阵,利用酉变换将复数域的特征值分解和总体最小二乘问题的求解实数化,使计算量大大降低。同时,由于centro Hermitian矩阵的构造过程重复利用了接收数据,估计精度得到大幅提高。实验仿真和分析证明了该算法的正确性和有效性。     

基于Unitary ESPRIT的圆和非圆信号联合DOA估计

基于非圆信号的Unitary ESPRIT(NC Unitary ESPRIT)算法,与unitary ESPRIT相比,明显提高了DOA估计的精度,并且可以处理更多的入射波。但是,在对多个入射波进行DOA估计的时候,更常见的是入射波既包含圆信号又包含非圆信号情形,而NC Unitary ESPRIT算法不能很好地进行这类信号的DOA估计。在分析两种信号共同存在时的信号模型结构的基础上,提出了一种新的同时估计圆信号和非圆信号DOA的unitary ESPRIT算法,并且该方法能够区分出圆信号和非圆信号。计算机仿真表明了所提出的方法比unitary ESPRIT方法有更好的估计效果,并且信号源中非圆信号所占的比重越大,估计效果越好。而当入射波均为非圆信号时,提出的算法性能与NC Unitary ESPRIT相似。     

Polynomial-rooting based fourth-order MUSIC for direction-of-arrival estimation of noncircular signals

A polynomial-rooting based fourth-order cumulant algorithm is presented for direction-of-arrival（DOA） estimation of second-order fully noncircular source signals, using a uniform linear array（ULA）. This algorithm inherits all merits of its spectralsearching counterpart except for the applicability to arbitrary array geometry, while reducing considerably the computation cost.Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the previously developed closed-form second-order noncircular ESPRIT method, in terms of processing capacity and DOA estimation accuracy, especially in the presence of spatially colored noise.     

评"基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法"

从信号泄漏和空间模糊的角度出发,详细分析了一种基于小波分解的多分辨信号波达方向估计方法(WD MDoA)并指出其缺陷。WD MDoA方法的基本思路是通过小波变换,把接收的阵元数据在空间上分解成多个子带,然后对每个子带进行波达方向估计。分析表明:对于WD MDoA方法,把接收的阵元数据在空间上被分解成多个子带后,如果某个子带外存在其它来波信号时,对该子带进行波达方向估计会产生虚假估计。因此,WD MDoA方法存在着较大的缺陷,计算机仿真结果验证了这个结论。     

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法

针对最大似然(maximum likelihood, ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然 (ant colony optimization based maximum likelihood, ACOML) 估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。     

基于空间聚焦的到达角估计

提出了基于空间聚焦的宽带信号到达角(DoA)估计算法。该算法利用对称阵子和双线性变换将多个宽带信号聚焦至各自的瞬时频率,再通过傅里叶变换,在信号的各自瞬时频率上构造相关矩阵,由此构造MU-SIC空间谱,即可获得信号的DoA。该算法是先频域区分信号,再DoA估计,即采用了分维处理的方法,可实现信号频率-DoA的自动配对,避免了宽带信号DoA估计的(ω,θ)模糊问题。给出了两种实现空间聚焦的对称阵列结构。计算机仿真结果表明算法是正确的。     

基于特殊阵列的相干信源二维测向新方法

基于特殊天线阵列,提出了一种有相干源存在情况下的二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用天线阵列结构的特点来构建一个特殊的协方差矩阵,再根据2-D ESPRIT方法实现二维DOA估计。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,而且参数可以实现自动配对。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。     

Approach for wideband direction-of-arrival estimation in the presence of array model errors

The presence of array imperfection and mutual coupling in sensor arrays poses several challenges for development of effective algorithms for the direction-of-arrival (DOA) estimation problem in array processing. A correlation domain wideband DOA estimation algorithm without array calibration is proposed, to deal with these array model errors, using the arbitrary antenna array of omnidirectional elements. By using the matrix operators that have the memory and oblivion characteristics, this algorithm can separate the incident signals effectively. Compared with other typical wideband DOA estimation algorithms based on the subspace theory, this algorithm can get robust DOA estimation with regard to position error, gain-phase error, and mutual coupling, by utilizing a relaxation technique based on signal separation. The signal separation category and the robustness of this algorithm to the array model errors are analyzed and proved. The validity and robustness of this algorithm, in the presence of array model errors, are confirmed by theoretical analysis and simulation results.     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

New direction of arrival estimation method for wideband coherent signals

To estimate the direction-of-arrival （DOA） of wideband coherent signals, a new method by modifying the orthogonality of the projected suhspaces method is proposed. And it can deal with randomly position perturbed arrays by using the Toeplitz method. This method needn＇t the primary information of DOA for focusing matrix and the sector dividing of interpolated method, which improving the precision of estimation and reducing the computational complexity. Simulations illustrate the effectiveness of this method.     

基于AR模型的共轭循环波达方向估计

基于信号循环特征的DoA估计都需要确定循环相关函数的最优延迟时间参数,当相同循环频率的多个信号具有不同的最优延迟参数时,利用确定的延迟时间参数很难确定所有信号的DoA估计。利用信号的共轭循环平稳特性,采用基于AR模型的空间谱估计来确定信号的DoA估计,提高了有限长阵列孔径空间分辨率,且该方法不需要选择最优延迟时间参数,从而适用于任何调制类型信号的DoA估计。