一种宽带循环平稳信号波达方向估计的快速算法

提出了一种宽带信号波达方向估计的快速算法——谱相关多级维纳滤波器(spectral correlation-multi stage Wiener filter,SC-MSWF)算法。由于同时利用信号的循环平稳特性和多级维纳滤波技术,该算法既不需要传统的宽带信号波达方向估计中的聚焦运算,也不需要对伪数据矩阵或其协方差矩阵的特征值分解。从而该算法在具有循环平稳类算法的所有优点的同时,也具有小运算量和低复杂度的特点。仿真结果证明了该算法的有效性。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于LPFT-MUSIC的窄带多项式相位信号波达方向估计方法

基于局部多项式傅里叶变换（local polynomial Fourier transform, LPFT）,提出了一种新颖有效的窄带多项式相位信号波达方向估计算法。虽然LPFT比Wigner-Ville分布运算复杂,但该变换具有更优的瞬时频率估计能力、较低的交叉项影响,及处理多项式相位信号的能力。理论分析表明,本文方法的信噪比提升能力优于基于Wigner-Ville分布的传统时频子空间多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）法。仿真实验验证该方法的性能。     

利用空时相关矩阵酉变换估计波达方向

针对传统波达方向(directionofarrival,DOA)估计方法在噪声相干时估计性能下降的现象,提出一种基于空时相关矩阵酉变换的UST MUSIC算法对相干噪声场中的DOA进行估计。并通过仿真实验与IU MUSIC和MMUSIC算法进行了比较。实验结果表明该算法的性能优于IU MUSIC和MMUSIC算法,且具有好的稳定性。     

基于模糊函数的LFM UWB雷达信号滑动平均波达方向估计

针对线性调频类超宽带雷达信号的线性时频特性,提出了基于2阶统计量——信号模糊函数的线性调频类超宽带雷达信号波达方向估计算法,通过分析仿真证明该方法优于传统方法。根据分析指出循环平稳算法与模糊函数算法之间的关系,介绍了循环平稳算法对基于窄脉冲形式的无载波超宽带雷达信号DOA估计的有效性。系统完整地论述了超宽带雷达信号DOA估计算法。     

非理想阵列的信号波达方向和多普勒频率估计

在均匀线阵存在误差的情况下 ,提出了一种信号波达方向和多普勒频率的估计方法。此方法在空间域 ,不仅考虑了阵元幅相误差 ,而且考虑了阵元位置误差 ,使包括幅相误差和位置误差在内的误差矩阵达到Frobe nius范数的最小值。在时间域考虑了测量噪声 ,使得多普勒频率估计的似然概率达到最大。仿真结果表明了此算法的有效性。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

评"基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法"

从信号泄漏和空间模糊的角度出发,详细分析了一种基于小波分解的多分辨信号波达方向估计方法(WD MDoA)并指出其缺陷。WD MDoA方法的基本思路是通过小波变换,把接收的阵元数据在空间上分解成多个子带,然后对每个子带进行波达方向估计。分析表明:对于WD MDoA方法,把接收的阵元数据在空间上被分解成多个子带后,如果某个子带外存在其它来波信号时,对该子带进行波达方向估计会产生虚假估计。因此,WD MDoA方法存在着较大的缺陷,计算机仿真结果验证了这个结论。     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

一种非理想阵列的快速宽带信号方位估计算法

针对宽带信号方向估计算法需要进行初次估计和进行多次奇异值分解的问题,提出了在传感器阵列存在误差的情况下,基于Prony-Lanczos方法的快速宽带信号方位估计算法。方法将接收信号转换到频率域内,分离阵列流形中信号方向和阵列参数;其次,在考虑阵列互耦的情况下,采用快速奇异值分解的方法求取奇异向量,并利用奇异向量构造聚焦矩阵;最后,利用聚焦求和窄带方位估计对宽带信号进行方法估计。仿真试验表明,存在阵列误差的情况下,本算法具有较好的分辨率和较低的计算复杂度和鲁棒性。     

宽带循环平稳信号二维DOA和极化参数联合估计算法

基于圆形紧凑矢量传感器阵列，提出一种新的宽带信号二维波达方向（DOA）和极化参数联合估计算法。充分利用了信号的循环平稳特性以及均匀圆阵的阵列流形，对宽带信号和窄带信号均有效，而且能利用信号在极化域的差异来定位空间上靠的很近的信号。在估计过程中不需谱峰搜索，二维DOA以及极化参数自动配对，具有很好的实用性。能抑制宽带干扰和加性噪声的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于阵列接收数据合并的宽带DOA算法

提出了一种新的宽带波达角(direction of arrival, DOA)算法,该算法将各频率点的协方差矩阵相加后构造出一个新的协方差矩阵,从而实现DOA估计.这种新的思路来源于聚焦变换的思想并在理论上得到了证明.然后,详细讨论了算法中最优参考频率的选择问题.分析表明,与传统的宽带DOA算法相比,新算法的运算量较低.仿真结果显示,新算法的性能优于其他宽带DOA算法,同时仿真实验也验证了最优参考频率选取准则的正确性.     

宽带双曲调频信号的自小波变换峰脊分析

动物回声定位使用了双曲调频形式的超声波.深入分析了宽带双曲调频信号的时间尺度和时间平移的互换效性.以自小波变换为工具,推导了矩形包络双曲调频信号的时间-尺度峰脊特性.作为比较,对线性调频信号进行了时间-尺度分析.仿真结果验证了宽带双曲调频信号的自小波变换直线峰脊特性优于线性调频信号.实时仿真结果表明了宽带双曲调频信号在水下信号处理中的应用前景.     

移动通信信号到达时间差定位的估计

到达时间差(TimeDifferenceofArrival,TDOA)位置估计是无线定位的一项关键技术.首先介绍了TDOA定位估计原理,阐述了基站任意分布时(以三基站为例)的二维定位估计,以及在特殊情况下,即基站线性分布时的定位估计.最后,对三基站TDOA定位估计及其定位精度进行了仿真,为第三代移动通信无线定位系统的研究和开发提供了理论基础.     

高分辨时空二维谱估计测频测向信号处理的硬件仿真

高分辨时空二维谱估计测频测向方法的工程实现,是新一代电子战侦察系统迫切需要解决的关键技术之一。本文通过典型算法的原理分析及其在高速高位ＤＳＰ上的仿真研究,证实了高分辨时空二维谱估计测频测向的硬件实现可行性。     

多目标回波参量估计中的自适应分解方法

利用基于“Matching Pursuit”算法的自适应信号分解方法，探讨了主动声纳信号处理中多目标回波的检测及参数估计问题。该方法既可实现目标参数估计，又可获取更多的目标特征信息，既能充分发挥宽带信号的优势，又有利于解决多途效应问题，因而具有明显的优越性，是一种比较好的信号分析方法。仿真实验验证了其有效性。     

一种基于常幅约束的波达方向估计方法研究

在文献 [1]的基础上 ,提出了一种新的基于常幅约束的单次快摄迭代波达方向 (Direction -of-Arrival,DOA)估计方法。这种迭代DOA估计方法不需要进行谱峰搜索、多维参数搜索、多项式求根运算或联合对角化过程 ,即可得到窄带信号的DOA估计。仿真实验结果表明 ,这种高分辨的DOA估计方法的估计性能适用于低信噪比环境。     

一种相干信号源分布式目标波达方向估计方法

针对相干信号源分布式目标,在具体的空间信号分布函数形式未知的情况下,提出了一种基于盲辨识的分布式目标波达方向(DOA)估计方法。它不用进行多维参数搜索,并且适用于非均匀线阵和点目标与分布式目标同时存在或空间信号分布函数形式不同的分布式目标同时存在的情况。理论分析和仿真实验结果表明,这种高分辨的分布式目标DOA估计方法的估计性能对相干分布式目标信号源的分布特性是不敏感的。