基于ESPRIT的ULA波达方向估计改进算法

针对MUSIC(Multiple Signal Classification)算法和ESPRIT(Estimated Signal Parameters via Rotational -Invariance- Technique)算法不能有效估计相干信源波达方向的问题, 在修正MUSIC算法（Modified MUSIC）基础上, 通过引用变换矩阵, 在考虑阵列接收数据及其相应变换矩阵的自相关和互相关信息后, 结合总体最小二乘算法TLS-ESPRITS（Total Least-Squares ESPRIT）提出了能同时适应相干和非相干信号情况的波达方向估计的改进ESPRIT算法（IM-ESPRIT: Improved ESPRIT), 并在相干信号源来波角度间隔较小和低信噪比条件下, 同常规CC-ESPRIT(Cross ESPRIT)算法进行比较。结果表明, 当相干信源角度间隔为3°且信噪比为0时, 实现波达方向估计具有较好的估计精度和分辨率。     

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.     

基于压缩感知的智能天线 DOA 估计算法

波达方向（direction of arrival,DOA）估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪（matching pursuit,MP）算法和子空间追踪（subspace pursuit,SP）算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。     

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。     

基于改进多重Toeplitz矩阵重构算法的二维DOA估计

针对相干信号源在二维波达方向（2-Dimensional Direction-of-arrival, 2D-DOA）估计中，多重Toeplitz矩阵重构方法在小信噪比时估计性能较差的问题，文章采用一种基于时空延迟的多重Toeplitz矩阵重构方法进行二维波达方向估计。该方法选用L型阵列结构，首先利用信号在时域和空间域内的强相关性以及噪声的弱相关性构造时空相关矩阵，然后结合多重Toeplitz矩阵重构方法重构时空延迟的多重Toeplitz矩阵达到去相干的目的，最后利用ESPRIT(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques)方法进行两次特征分解进而通过自动匹配来得到2D-DOA估计结果。通过在Matlab平台仿真，将该算法与多重Toeplitz矩阵重构算法，前后向空间平滑算法，ESPRIT算法以及前后向部分Toeplitz重构算法基于均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和分辨概率（Probability of Resolution, POR）进行对比分析。结果表明本文提...     

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.     

基于内插阵列变换的相干源测向方法研究

利用内插阵列变换和前/后向空间平滑技术在阵列信号处理中的优点,提出了一种对相干信源进行超分辨测向的有效方法.该方法首先在不同的内插区间将均匀圆阵虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式,然后使用基于前/后向空间平滑技术的MUSIC算法对相干信号的波达方向进行有效地估计.该方法的主要优点在于,当相干信源数多于阵元数时仍可有效地估计出相干信源的二维波达方向,并且可实现全方位、无模糊的角度估计.计算机仿真证明了其有效性.     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法。和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小、分辨信噪比门限低的优点。文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法。仿真计算表明,这种改进算法改进了信号的分辨信噪比门限。     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法.和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小,分辨信噪比门限低的优点,文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法.仿真计算表明,这种改进算法降低了信号的分辨信噪比门限.     

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。     

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。     

平行因子技术在波达方向估计中的应用研究

基于PARAFAC技术,结合最小二乘误差准则,对三维数学模型进行求解来估计波达方向.该方法不需要进行常规MUSIC算法的谱峰搜索和ESPRIT算法的广义奇异值分解过程,对噪声形式没有严格限制.计算机仿真结果验证了该算法的可行性.     

基于小波变换的智能天线波达方向估计研究

对比两种经典的智能天线波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——延迟-相加算法、多重信号分类(Multiple SignalClassification,MUSIC)算法,提出了一种基于小波变换的智能天线波达方向估计算法(Smart Antennas Direction of Arrival Eseimation Based on Wavelet Transformer,SADOAWT),该算法利用小波变换,将来波信号变换在多尺度频域,针对不同频域采用不同算法以实现分辨率、计算复杂度的高度兼顾.计算机仿真结果表明,新算法复杂度较低,克服了延迟-相加算法分辨率低、副瓣较多的缺点,避免了MUSIC算法遇到相关信号分辨率降低的问题.     

宽带CDMA系统上行链路天线阵列信号到达角估计

在多径时变信道环境中研究宽带CDMA天线阵列接收机基础上，应用MUSIC和二阶ESPRIT算法进行阵列信号最强径到达角估计，同时，提出了一种基于阵列收敛条件的导频辅助到达角估计算法，该算法利用自适应阵列收敛条件下正确跟踪期望信号方向的特点，搜索信号最强接收方向，并可将结果直接应用于下行链路波束成形权重计算，仿真结果表明，提出的导频辅助到达角估计算法与MUSIC和二阶ESPRIT算法相比，估计精度有较为明显的提高。     

CDMA信号的联合参数估计

为了克服移动通信环境中信号在不同域（时间,频率,空间）的扩展对通信传输的影响,针对阵列信号处理技术中对信号波达方向（空间）、传输时延（时间）以及多普勒频移（频率）等参数进行联合检测和估计的方法,基于CDMA信号,采用传统的阵列信号高分辨技术,利用移动通信特有的空时频信道模型,提出一种能同时估计波达方向、信号传输时延和多普勒频移的联合算法,理论分析和计算机仿真结果验证了该算法的有效性,结果表明该算法结构简单,分辨率高,有较高的估计精度．     

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.     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

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。     

OS-ESPRIT算法

讨论了无线网络环境中多径窄带信号的波达方向(DOA)估计算法的特点和性能,提出了基于一步特征值分解的S ESPRIT(OS ESPRIT)算法,该算法利用空间平滑的思想抽取采样数据,利用这些数据把对阵列流型的估计转化为旋转矩阵的估计,只需要一次特征值分解就可以求解DOA,与S ESPRIT算法相比,该算法求解过程简单且具有较小的估计误差,对信噪比的变化有更好的鲁棒性等优点,而且更适用于信噪比较低的通信环境·计算机仿真结果证明了该算法的有效性·     

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。