基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

DFT在二维DOA估计的MUSIC法中的应用

波达方向DOA估计(Direction Of Arrival)广泛应用于各种空间滤波系统中,而MUSIC算法是DOA估计中的经典和实用的算法.但由于算法中需要进行各种矩阵运算,其计算量相当大.笔者提出了在阵元数为2i的均匀圆阵中,利用数据的循环特性,采用DFT(Discrete Fourier Transform)的计算方法,完成MUSIC法的空间谱函数二维谱峰搜索.同时,分析了该方法相对于传统MUSIC法谱峰搜索时计算量的改进,给出了仿真结果.改进后的MUSIC算法计算量可以减少到传统算法计算量的一半.     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

智能天线的MUSIC算法研究

智能天线系统是具有自适应信号处理能力的天线阵列,利用数字信号处理技术对多个不同的用户产生多个空间波束,每个波束各自自动地对准不同用户的来波方向,把零陷方向对准干扰方向,从而消除多址干扰,提高移动通信系统的性能。智能天线应用的一个关键问题是对用户的入射角度进行估计,即波达方向(DOA)估计问题,MUSIC算法是DOA估计的一种,是利用输入协方差矩阵的特征结构,具有高分辩能力的多重信号分类技术。通过对MUSIC算法的仿真,验证了MUSIC算法具有稳定、高分辨、高精度和计算量较小的优点。     

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。     

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.     

基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

基于角信号子空间的波达方向估计方法

常规多信号分类(MUSIC)在估计信号或噪声子空间时未利用阵列的方向矢量信息.为改善波达方向(DOA)估计性能,提出一种新的角信号子空间概念.首先,由Gram行列式和超维空间中多面体体积公式,给出常规MUSIC方法的几何解释.其次,利用阵列响应矢量扩展观测数据矩阵,在每个搜索方向由增广数据矩阵的奇异值分解获得角信号子空间估计.理论分析表明,常规MUSIC零谱相当于超维空间中由阵列观测数据矢量和搜索方向矢量决定的多面体体积.仿真实验表明,利用角信号子空间能够较明显地改善DOA估计性能,特别是信号相关、信噪比较低以及快摄数较小的情况.     

基于均匀线阵的改进MUSIC算法

在相干信源下,传统的MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)算法不能准确地估计波达方向。为此,在对传统的MUSIC算法进行研究的基础上,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法是将阵元接收的数据做相应的变换,从而得到新的阵列数据,再通过求互协方差等运算,得到新的数据协方差矩阵。同时,对该算法和传统的MUSIC算法进行了仿真,对其DOA(Direction of Arrival)估计性能进行比较。仿真实验表明,改进后的算法在相干信源的情况下具有很好的去相干性能,而且没有阵列孔径的损失。能精确地估计信号的波达方向。     

极化敏感阵列的DOA及极化参数降维估计算法

为解决极化MUSIC算法运算量大的问题,提出了一种适用于极化敏感阵列的秩亏损MUSIC算法。在极化MUSIC算法的基础上,通过运用矩阵秩亏损原理将谱函数进行降维优化成只与空域参数相关的二维谱函数,大大降低了谱峰搜索过程中的运算量,同时保证了波达方向(DOA)估计精度。在获得入射信号的DOA之后,通过公式可直接计算得到入射信号的极化参数,具有较低的运算量。通过仿真实验可以验证秩亏损MUSIC算法存在着较高的估计精度,并通过将其与极化MUSIC算法的计算复杂度进行对比,可以发现秩亏损MUSIC算法具有较好的实时性,在入射信号相同并含有极化信息的条件下,秩亏损MUSIC算法的计算复杂度相较于极化MUSIC算法降低了104数量级。     

阵列超分辨算法模拟研究

当前,阵列信号处理已经成为通信信号处理中的一大热点。而其中利用超分辨算法对空间的多个信号进行波达方向（DOA）估计更是引人注目。以超分辨波达方向估计中非常重要的子空间理论为重点讲解了两种经典的超分辨算法（ESPRIR和MUSIC）的原理及实现方法。此外,还利用MATLAB对这两种算法进行了计算机仿真,通过计算机仿真,把这两种超分辨算法和传统的算法进行比较,包括利用ESPRIT与利用FFT进行频率估计的比较和用ESPRIT进行波达方向估计和MUSIC的比较。     

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。     

基于自适应混合引力搜索算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统未知参数的辨识问题,结合人工蜂群搜索算子和混沌优化策略,提出一种自适应混合引力搜索算法,并应用于混沌系统未知参数的优化辨识.利用混沌序列初始化种群以增强搜索初期的遍历性,基于人工蜂群搜索算子进行变异操作以提高算法的局部寻优能力,依据粒子的性能对进化过程中的万有引力系数进行自适应调整,有效避免了早熟收敛,提高了算法的整体寻优性能.以测试函数和典型混沌系统为例进行仿真实验,结果证明该算法具有良好的全局探测和局部开发能力,与遗传算法、粒子群算法、量子粒子群算法和引力搜索算法比较,其对混沌系统参数的估计具有相对较高的辨识精度和收敛速度,算法的有效性得到了验证.     

利用求根MUSIC算法进行快速波达方向估计

针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是对协方差矩阵分块,得到传播算子构建噪声子空间,结合求根MUSIC算法估计出Do A.多级维纳滤波器不需要估计协方差矩阵,通过滤波器的前向递推,求解维纳-霍夫方程,得到信号子空间,根据正交投影原理,计算出噪声子空间与其共轭转置的乘积,结合求根MUSIC算法估计出Do A.这2种算法都不需对协方差矩阵奇异值分解和谱峰搜索,通过数学分析,复杂度明显降低.     

基于传播因子的分布式信源中心波达方向估计

采用传播因子估计分布式信源中心波达方向的算法,尤其是对于不相干分布式信源,利用泰勒级数将其方向向量进行一阶近似,得到形式上与点信源类似的分布式信源方向向量,再利用传播因子算法来估计其中心波达方向,有效地解决了角度扩散较小且角度信号密度不同的相干和不相干分布式信源中心波达方向估计问题.不仅计算简单,而且适用于多个分布式信源中心波达方向的估计.仿真实验验证了所提算法的有效性,与MUSIC算法相比,本文提出的算法有更好的信噪比性能.     

基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计方法

针对MUSIC归一化算法在低信噪比时波达方位(DOA)估计性能下降的问题,提出了基于支持向量机(SVM)可控功率响应的MUSIC-DOA算法。该算法首先对宽带信号进行快速傅里叶变换,然后用MUSIC算法进行DOA估计,最后通过SVM对每个子带信号的DOA估计结果进行分类,选择分类后DOA估计结果较为准确的子带信号进行融合,得到宽带信号的DOA估计。该文方法有效解决了MUSIC归一化算法在低信噪比时定位精度不高的问题,提高了定位系统的稳定性。     

阵列信号处理中多重信号分类算法的仿真研究

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,多重信号分类（MUSIC）算法是一种经典有效的DOA方法。概述了阵列信号处理研究的主要内容,详细介绍了多重信号分类算法的原理,并用MATLAB进行仿真实现该算法,研究了MUSIC算法的性能。     

基于频率不变性的改进MUSIC算法的DOA估计

针对传统的波达方向估计（DOA）精度较低的问题，文章提出了一种基于频率不变性的改进多重信号分类方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法。该算法利用均匀同心圆阵列先将阵列接收到的数据进行预处理，再使用本文中所提出的改进的MUSIC算法来估计波达方向。改进MUSIC算法是在传统MUSIC算法的原噪声子空间的基础上，依次向信号子空间多取一个特征向量，形成一系列的子空间，加入原来的空间谱估计公式当中，构成新的空间谱估计公式。仿真结果表明，使用改进的MUSIC算法得到的空间谱图的波峰值比传统MUSIC算法增大了85.47 dB，提高了系统的分辨率。