二维相干信号测向估计方法

针对双平行线阵列,提出了一种相干信号二维波达方向估计新方法.该方法利用双平行线阵的特点,在空间平滑法基础上通过构造新的协方差矩阵,进一步去除了信源间的相干性.相对空间平滑法计算量无明显增加,并且利用信号的方向矢量元素来直接估计信号角度.该方法不需要谱峰搜索,大大减小了运算量,具有分辨率高和估计方差小的优点.最后,通过仿真说明了该方法的有效性.     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

基于阵列虚拟平移的快速解相干幂代算法

为了解决相干信源的测向与跟踪问题,提出了一种基于阵列虚拟平移的快速解相干幂迭代算法。算法把阵列虚拟平移和幂迭代方法相结合,对数据协方差矩阵进行了重构,在不损失阵列孔径的情况下较好地实现了解相干处理,使直线阵可估计的相干信源数目达到了M-1个。避免了特征值分解和一维谱峰搜索,算法的收敛速度快,运算量小,算法同样适用于均匀圆阵。通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

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。     

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。     

宽带LFM信号的压缩感知测向算法

在采用均匀圆阵对宽带线性调频(linear frequency modulation, LFM)信号进行测向时,由于满足奈奎斯特采样所需采样数据量很大,加重了实时处理系统负担。针对这一问题,在小孔径圆阵环境下提出并构建了基于压缩感知理论的时差测向模型,以较少的观测点实现了信号的波达方向估计。研究结果表明,应用所提的基于压缩感知的分数时延估计法对宽带LFM信号测向时,能够获得与分数时延估计测向算法相似的测向精度,并且大量减少了数据的运算量,提高了算法的时间效率。     

三维空间高分辨率阵列测向研究

针对三维空间高分辨率阵列测向的研究,本文以电磁波传播理论为基础,首先建立了任意阵形的天线阵列对三维测向空间内多信源测向的数学模型。然后以该模型为基础,用阵列测向算法─—ＭＵＳＩＣ算法,对三维空间内分布的多目标实现了实时、高分辨率测向。最后,进行了计算机模拟,其模拟结果与理论结果达到了较好的吻合。     

改进的基于互谱的宽带信号测向算法

由于被动雷达中广泛应用的测角方法应用于宽带信号测向时存在着各种问题,将互谱法应用于被动雷达宽带信号测向。针对互谱法测向中相位模糊与测角精度存在的矛盾,提出用两频率点的频率差和对应的互谱相位差值的关系来解相位模糊的频率相位差值法,突破了互谱法中阵元间距不大于信号最小波长一半的限制,有效地保证了测角精度。最后对相位差值进行修正,解决相位跳变问题,用两个阵元即可实现宽带信号测向。仿真表明了该算法的有效性。     

稀疏阵列方向调制信号综合算法

方向调制技术是近年来物理层安全通信领域研究的热点之一。现有的研究都是采用均匀相控阵根据应用场景性能要求的不同来研究方向调制信号的综合算法,不同场景性能要求下综合算法不具有通用性。针对这一问题提出了一种基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法,算法中首先利用前向后向矩阵束方法求解稀疏阵列的阵元位置,然后针对方向调制信号应用场景性能要求建立相应的优化问题,通过优化问题中的目标函数和约束条件将不同的性能要求统一到一个优化问题中求解稀疏阵元对应的激励。仿真结果表明所提的基于稀疏阵列的方向调制信号综合算法相比于均匀阵列的方向调制信号综合算法能够更好地适应不同场景性能要求下方向调制信号发射机的设计。     

基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

圆阵中解相干干扰信号的GS算法

为了使应用于均匀圆阵中的Gram-Schmidt正交化算法具有解相干干扰信号的能力,首先通过预处理技术把均匀圆阵转换为模式空间的均匀线阵,进而采用空间平滑技术构造协方差矩阵,再利用GS正交化获得自适应权重.计算机仿真证明了该方法的有效性并表明其具有较快的收敛速度.     

Direction finding of coexisted independent and coherent signals using electromagnetic vector sensor

The existing direction of arrival (DOA) estimation algorithms based on the electromagnetic vector sensors array barely deal with the coexisting of independent and coherent signals. A two-dimensional direction finding method using an L-shape electromagnetic vector sensors array is proposed. According to this method, the DOAs of the independent signals and the coherent signals are estimated separately, so that the array aperture can be exploited sufficiently. Firstly, the DOAs of the independent signals are estimated by the estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, and the influence of the coherent signals can be eliminated by utilizing the property of the coherent signals. Then the data covariance matrix containing the information of the coherent signals only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the independent signals, and an improved polarimetric angular smoothing technique is proposed to de-correlate the coherent signals. This new method is more practical in actual signal environment than common DOA estimation algorithms and can expand the array aperture. Simulation results are presented to show the estimating performance of the proposed method.     

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     

一种稳健的非圆信号波达方向估计算法

为了充分利用非圆信号的特性,提高非圆信号波达方向估计的性能,针对最大非圆率信号,提出了一种稳健的波达方向估计算法。首先,构造两个包含信号非圆信息的四阶累积量矩阵;然后,利用这两个矩阵的旋转不变关系实现信号的波达方向估计;最后,在存在通道幅相误差模型下分析了算法的稳健性,并推导出只要令接收通道中任意两个通道保持一致,算法就能得到正确的波达方向估计。仿真实验表明,算法的测角精度得到提高,并且算法对通道幅相误差具有稳健性。     

均匀圆阵相干信源二维波达方向估计

提出一种基于弹载双均匀圆阵（uniform circular array, UCA）的相干信源二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间（uniform circular array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, UCA-ESPRIT）算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

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。     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。