高效超分辨波达方向估计算法综述

高效超分辨波达方向估计算法致力于降低超分辨算法的计算量、节约系统的实现成本、弱化算法对于阵列结构的依赖性,是推进超分辨理论工程化的一个重要研究课题。从多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的原理和构成要素入手,以基于MUSIC派生高效超分辨算法的目的和方法为标准,将现存高效超分辨算法划分为实值运算、波束域变换、快速子空间估计、快速峰值搜索和免峰值搜索5大类。在此基础上,全面回顾总结了各类高效算法的发展历程和最新进展,对比分析了它们的主要优缺点。最后,结合空间谱估计实际工程化的应用需求,指出了高效超分辨算法的未来发展趋势。     

空间圆阵列天线超分辨测向技术研究

论述了空间圆阵列天线谱估计超分辨测向的算法，提出了适合于舰载的圆阵列天线阵，列出了圆阵的协方差矩阵。选用MUSIC算法，用MATLAB软件进行了计算机仿真，模拟结果验证了理论分析的正确性。理论分析及结果可作为高分辨测向工程实现的理论基础和技术基础。     

改进的基于四阶累积量的MUSIC算法

超宽带测向系统中,天线体积受限严重影响到系统的测向精度和解模糊能力,且天线阵列的孔径限制着阵列最多能分辨的目标信号个数,而一些优秀的算法如空间平滑算法和旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法损失了天线阵列孔径。针对这些问题,在传统的四阶累积量多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法基础上提出了一种改进的算法。该算法根据四阶累积量矩阵构成的规律,去除了原四阶累积量矩阵的数据冗余,有效地减小了运算时间,为其实际应用提供了必要条件。计算机仿真和实测数据仿真的结果表明,本改进算法可以快速地实现虚拟阵列扩展,同时对有色高斯噪声也有一定的抑制作用。     

基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法

针对外辐射源雷达中，传统基于压缩感知（compressed sensing，CS）的超分辨波达方向（direction of arriving，DOA）估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题，提出一种基于总体最小二乘（total least squares，TLS）-CS的超分辨DOA估计方法。首先，通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差；然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明，当阵列天线存在幅相误差时，本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。     

改善滤波器和天线性能的自适应处理技术

这篇文章是MSN杂志以前报导的有关这个领域的文章的扩充(1979年9月)。这里,我们综述了各种处理器,简述了两种主要器件:自适应滤波器和自适应天线,然后讨论了控制处理器的各种算法。     

相控阵天线和自适应天线的最近进展

引言 阵列天线正在两个并行但互有联系的方面发展着,这两方面是电扫(相控)阵列天线和自适应(归零)阵列天线。本文评述了最近几年这两方面的重要进展并略为论述一些发展的前景。象这样的一篇评述不可能详尽和深入,但因所引用的参考文献是在可采用的文献中最有价值的,如作详细研究,这     

基于rank自适应的3D MIMO有限反馈传输方案

大规模多输入多输出 (multiple-input multiple-output,MIMO) 技术能够提高频谱效率和能量效率,被认为是下一代无线通信的关键技术。随着有源天线技术的发展,基站配置二维天线阵列可在三维(three-dimensional,3D)空间控制波束,这使得3D MIMO技术成为一个新的研究热点。在单用户MIMO下,本文提出了两种基于秩(rank)自适应的3D MIMO有限反馈方案。方案I在水平维采用rank自适应,垂直维支持rank 1传输;方案II在垂直维采用rank自适应,水平维支持rank 1传输。在三维城市宏小区和三维城市微小区场景下,采用系统级仿真验证了两种方案的性能。相较于水平维和垂直维都仅支持rank 1的传输方案,两种方案都取得了性能增益,同时方案I优于方案II。     

自适应天线阵列研究综述

本文综述了近年来人们对自适应天线系统中天线阵的研究成果，其中包括：自适应天线阵列设计，自适应天线中阵元间互耦的校正和基于自适应天线理论的阵列方向图综合，最后指出了在自适应天线阵列研究方面几个值得进一步探索的问题。     

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题, 传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干, 导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象, 首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径, 使用Toeplitz算法进行预估计, 根据预估计值构建加权矩阵, 通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩, 消除信号的相干性, 结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息, 改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明, 所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度, 在低信噪比时鲁棒性较好。     

锥面共形阵列天线相干信源盲极化DOA估计算法

针对共形天线阵列流形的多极化特点,建立了锥面共形阵列天线导向矢量的数据模型。通过合理的阵元排列结构设计,推导了锥面共形阵列天线信源解相干的空间平滑算法,解决了ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance technique)算法多信源方位估计的参数配对问题,最终给出了锥面共形阵列天线相干信源盲极化波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法。该算法利用锥面共形载体的单曲率特性,结合ESPRIT算法参数估计的特点,在盲极化条件下实现了相干信源的高分辨DOA估计。Monte Carlo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。     

自适应阵列天线中正交化算法的讨论

本文讨论了自适应阵列天线中的Gram—Schmidt正交化算法,指出了在多干扰源环境中,最佳采样次数与干扰源数的关系以及自适应确定采样次数的方法。     

锥面共形阵列天线的极化-DOA估计

由于共形载体曲率的影响,锥面共形阵列中的阵元不仅具有不同指向的方向图,而且具有不同的极化特性,从而使得共形阵列呈现多极化特性。利用锥面共形阵列的多极化特性,针对现有共形阵列下空间超分辨算法对信号极化参数估计缺失这一问题,结合多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法实现了入射信号的极化参数与二维波达方向(direction of arrival, DOA)的联合估计。算法对阵列形式无特殊要求,不需要参数配对;在此基础上进一步对算法的估计性能进行了理论分析与推导,给出了算法多参数估计的克拉美-罗边界(Cramer-Rao bound, CRB)。最后通过计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于pre-FFT OFDM自适应天线阵的最佳波束成形算法

基于自适应天线与OFDM技术，提出一种新的自适应波束成形算法，获得了最佳的阵列加权系数。与传统算法相比，本算法不需要进行信道估计，因此，简化了系统结构。仿真结果表明，所提出的算法明显优于基于最大信噪比（Max-SNR）准则的波束成形算法。     

GNSS自适应阵列天线引入误差的分析与估算

自适应阵列天线作为全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)抗干扰应用中的重要工具,已经得到了广泛应用。然而,自适应阵列天线在抑制干扰的过程中,破坏了GNSS信号的完整性,给GNSS接收机测量引入了新的误差。首先从理论上分析测量误差的来源,然后通过仿真分析自适应阵列天线对接收机码相关函数的影响,最后提出一种码/载波相位偏差估算方法,并进行了引入测量误差大小的估算。实验结果表明,自适应阵列天线引入的测量误差具有不确定性,主要是由码相位偏差引起的,引入的伪距误差甚至达到几十米。在高精度应用中,这些误差必须被消除或补偿。     

双参数Beta过程联合字典遥感图像超分辨

为了改善遥感图像超分辨重建(super-resolution reconstruction,SRR)效果,针对以往仅适用于单特征空间的稀疏字典超分辨算法,提出同时适用于两个特征空间的双参数Beta过程联合字典(Beta process joint dictionary,BPJD)遥感图像SRR方法。首先,根据遥感图像退化模型生成训练样本图像,并分别对高、低分辨率图像进行分块和Gibbs采样,生成字典训练样本。然后,依据BPJD,建立连接高、低分辨率遥感图像空间的双参数联合稀疏字典,将字典稀疏系数分解为系数权值和字典原子的乘积,依据字典原子指标训练和更新字典,得到高低分辨率联合字典映射矩阵。最后,进行遥感图像超分辨稀疏重构。实验结果表明:所提方法可自适应地缩小字典尺寸,能以更小尺寸的稀疏字典重建更高质量的超分辨遥感图像,重建结果图像的纹理细节信息更丰富,峰值信噪比和结构相似性度均有提高。     

舰载任意形状超分辨测向天线阵列技术的研究

论述了利用空间谱估计进行超分辨测向的基本理论,分析并给出了适用于任意形状超分辨测向天线阵的通用测向算法,并采用差值算法对被测信号的频谱范围进行了扩展,利用Music算法及Matlab语言编制了相应的软件,同时对两种常用测向天线阵的性能进行了计算机仿真实验研究,并给出了一些具体的实验结果.此结果可作为超分辨测向工程实现的技术参考.     

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.     

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。     

一种信号源数目的盲估计方法

源数目估计在阵列信号处理,特别是盲处理技术中具有重要意义.本文通过分析信号空间的构成,给出了一种基于特征值估计的源数目盲估计方法.分析了算法在不同信号传递(瞬时混合和卷积混合)形式、不同信噪比下的估计精度.仿真研究了传感器数目对源数目估计的影响.结果表明,该算法具有较好的估计能力和可靠性.