信号到达角的快速估计算法研究

针对将FFT算法用于空域信号处理中存在受空间阵元数的限制,分辨率不高,无法识别相距较近的两个目标的问题,对等距线阵的DoA估计算法进行了研究,提出了基于空间分割的快速MUSIC算法。此算法在FFT算法粗略估计的若干局域子空间内进行谱峰搜索,可大大减小MUSIC算法全空间谱峰搜索的计算量。在单一期望信号的情况下,提出了基于最小二范数的快速DoA估计算法,它可进一步减小计算量。仿真结果证明了对DoA估计的快速算法理论分析的正确性和算法的有效性。     

一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

基于AccelDSP的MM-MUSIC算法实现及其在多波束测深声纳中的应用

常规的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法计算量庞大,难以应用于多波束测深声纳(multi-beam bathymetry sonar, MBBS),而现有的波束域MUSIC算法仍需要进行协方差矩阵估计和特征值分解而造成系统规模复杂。将基于多级维纳滤波器(multiple stage Wiener filter, MSWF)的快速子空间估计与多子阵波束域MUSIC (multiple subarray beamspace MUSIC, MSB RMU)算法相结合提出MM-MUSIC算法。和MSB-RMU算法相比,该算法用较小的性能损失换来大大降低的计算量和高度的可并行性,基于Xilinx AccelDSP综合工具的快速子空间估计的实现和实验数据的处理证明了该算法的有效性与实用性。     

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。     

一种没有特征值分解的MUSIC算法

提出一种没有特征值分解的MUSIC算法。对于相干信源情况,该方法的噪声子空间估计只需要多级维纳滤波器的空间平滑的前向递推,不需要估计样本协方差矩阵和对其作特征值分解。从而使得该方法具有小运算量和低复杂度的特点,易于实时处理。仿真结果证明了本方法的有效性。     

多路延迟结构的修正MUSIC算法频率估计

提出将多路延迟数字测频结构与高分辨率谱估计的MUSIC算法相结合,有效地实现了信号频率估计。针对MUSIC算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的缺点,研究的修正MUSIC算法通过对接收数据共轭重构,产生新的协方差矩阵,有助于改善特征值的分布,使其具有平均的意义,从而提高了信号频率估计的性能。实验结果证明,相对于常规MUSIC算法,该方法在相同的信噪比和快拍数条件下,具有更高的频率估计精度和稳健性,而且计算量也无明显增加。     

阵列天线通道误差的盲校正

基于特征值分解的高分辨率DOA估计MUSIC算法,在理想阵列条件下性能很好,但对噪声扰动和系统误差都很敏感,噪声扰动和系统误差会严重恶化这一类算法的性能,使其分辨率下降。提出一种基于MUSIC算法的盲校正方法,需要在阵列周围满足远场条件的地方布置一个RF信号源,不需要知道信号源的方位角,就可以精确校正阵列天线的通道误差。仿真结果证明这种方法有效,校正结果理想。     

阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

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。     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。     

任意阵列双基地MIMO雷达的半实值MUSIC 目标DOD和DOA联合估计

实值处理具有降低高自由度多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达角度估计大计算量的优势。但受制于阵列的共轭对称性,对于任意阵列结构的双基地MIMO雷达发射角(direction of departure, DOD)和接收角(direction of arrival, DOA)联合估计,若不做附加的预处理则无法实现实值操作,故将常规阵列实值处理的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)超分辨算法推广至任意阵列结构的双基地MIMO雷达。首先根据MIMO雷达的导向矢量共轭与镜像的对等性,提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其进行特征分解得到“目标加倍”的信号子空间及其应对的噪声子空间;然后利用Kronecker积的特性对其进行降维处理,得到搜索区域减半的一维半实值域MUSIC谱,取出目标DOD真值与其镜像代入降维Capon算法来剔除虚拟峰值得到目标DOD估计真值;最后利用特征矢量得到模糊DOA估计值,采用方向余弦差最小范数方法得到目标DOA无模糊估计值。本文算法估计性能与一维搜索复数域MUSIC相当,计算量约降50%,且能够实现DOD和DOA的自动配对。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

改进声矢量阵相干信号源方位估计算法

为提高声矢量阵相干信号方位估计能力,针对二维紧凑结构的声矢量均匀线阵情况,给出一种改进算法。该算法首先利用解析振速与声压信息,重构接收数据,求出协方差矩阵,并提取信号子空间第一列的3个分矢量进行孔径扩展。然后,利用类单块拍条件下的矩阵重构得到3个新矩阵并合并。最后,套用奇异值分解的多重信号分类算法得到目标波达方位估计。分析表明,所提算法利用数据的组织形式使信号矩阵对角化,最终恢复了矩阵的秩,而且具有一定的孔径扩展能力。同时,所提算法矢量阵阵列流形所具备的方向因子可以在模糊角度处形成抑制,保留了矢量阵的单边指向性。仿真结果证明,此算法无论在角度估计精度还是分辨率方面都要优于矢量阵空间平滑与矢量平滑算法。     

基于自适应LPFT的非平稳信号到达角估计

对非平稳阵列信号处理来说,通过时频分析预处理可以提高对不同信源到达角(direction of arrival, DOA)的分辨能力和估计精度。本文以提高在多信号分量环境下时频表示的能量聚集性为目标,提出一种自适应的局部多项式傅里叶变换(local polynomial Fourier transform, LPFT)方法,通过对信号瞬时频率曲线进行多项式拟合,确定LPFT的窗函数长度及各阶系数,以较小的计算量实现自适应时频分析。在此基础上,提出一种基于自适应LPFT的多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法。仿真结果表明,与其他时频MUSIC算法相比,该方法对信号形式的适应能力强,在DOA估计精度、多信源角度分辨能力方面具有一定优势。     

低截获MIMO雷达改进MUSIC算法

在军事领域中,机载多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达既要探测机动目标,又要防止被截获接收机侦收.针对这一问题,提出了低截获的单基地非均匀阵列MIMO雷达改进多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法.通过对MIMO雷...     

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。