一种水声宽带双曲调频信号波达方向估计方法

提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换的水下宽带双曲调频信号波达方向估计方法.建立了均匀线列阵声呐远场宽带双曲调频信号接收数据模型,在时域将接收信号进行分时段处理,对每一段短时信号分别进行分数阶傅里叶变换,将时域阵列接收数据转化成多段短时分数阶傅里叶域阵列数据,同时将多个时段的时变阵列流形矩阵变换成与每个时段一一对应的多个固定阵列流形矩阵.利用多重信号分类算法估计各短时信号的空间谱,应用求和运算进一步得到整体时段双曲调频信号空间谱,通过谱峰搜索实现对双曲调频信号的波达方向估计.通过仿真实验与分析,对该方法的水声双曲调频信号波达方向估计的有效性进行了验证,分析了该方法在阵列接收信号时域分段数、信噪比、目标方位等参数变化条件下的性能.与传统方法相比,该方法具有更高的方位分辨率和估计精度.     

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.     

阵列信号波达方向-频率的同时估计方法

入射信号的参数估计是阵列信号处理中的基本问题．基于阵列信号处理中高分辨率波达方向－频率的同时估计问题,提出了针对等距线阵的方法．利用时延数据,以时间变元作为旋转因子,在此基础上实现ＥＳＰＲＩＴ技术,对波达方向和频率同时进行估计．方向和频率之间的配对问题可以对应关系自动解决．这样不但可以完全避免多项式搜索,运算量少,而且分辨率也相当高．给出的计算机模拟实验证实了该方法的有效性．     

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.     

基于子空间旋转的信号频率和波达方向同时估计方法

针对宽频段窄带信号,利用时间平移构造伪数据矩阵,同时,将伪数据矩阵信号子空间进行旋转,并通过对构造的信号空间矩阵进行特征分解,提取导向矢量矩阵和旋转因子中所包含的角度和频率信息,从而直接获得频率和波达方向（DOA）的同时估计,计算机仿真表明,该方法在中等信噪比下是有效的,且无需搜索过程和配对处理。     

探地脉冲雷达回波信号波达方向估计方法的研究

估计探地脉冲雷达目标回波方向是探地雷达信号处理的一个重要内容，针对脉冲探地雷达回波信号的超宽带特点，提出了将探地雷达阵列信号经过高频带通滤波器分解成几个窄带信号后，再利用窄带子空间方法进行波达方向估计。通过对实验数据的处理发现，低频信号的分辨率较低，误差较大。在实际处理过程中，并不需要对所有频带信号进行处理，只需要用几个较高频率的窄带信号，就可以准确估计出超宽带脉冲探地雷达信号的回波方向。     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

基于无网格压缩感知的波达方向估计方法

针对密集分布目标的波达方向(DOA)估计,是当前高精度定位技术的难点和热点.已有的基于压缩感知原理的DOA估计方法往往存在离散网格与连续域参数匹配难度高、离散网格之间相关性高、计算效率低等问题.针对DOA密集分布、低信噪比的非理想情况,分别采用稀疏参数法(SPA)和连续压缩传感(CCS)算法,设计了无网格的压缩感知密集DOA估计方法,分析了这两种算法的性能特点.通过对比仿真实验证明:该方法可以有效提高密集DOA的估计精度.     

基于水声矢量传感器阵的波达方向估计

推导了基于水声矢量传感器阵的Bartlett和Capon空间谱的解析表达式，并与标量传感器的空间谱相比较，分析了基于矢量传感器阵的两种DOA估计方法对阵列定向性能的改善，并给出了数字算例。     

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.     

均匀直线阵的波达方向估计

 简述了均匀直线天线阵列波达方向估计的3种方法:分别用来自不同方向的4个信号和5个信号进入7个阵元的阵列进行试验,得出了仿真结果和最大分辨率.     

用DFT技术对阵列信号进行处理

针对阵列信号处理中的皮达方向和频率估计问题提出了新的方法。该方法利用ＤＦＴ技术，对波达方向和／或频率同时进行估计。两者之间的配对问题以对应关系自动解决。这样不但可以完全避免繁重的空间谱搜索，运算量少，充分利用成熟的ＤＦＴ技术。仅用两个传感器即可实现对任意数目的信号源进行估计，硬件要求更小。计算机模拟实验证实了该方法的有效性。     

Estimation of the Direction of Arrival Using Virtual Matrix Method for HF Ground Wave Radar

According to the characteristic of the echo of highfrequency ground wave radar（HF GWR）, which is one-dimensional narrow band signal, a virtual direction of arrival（DOA） matrix is constructed at first, then the DOA of target evaluation is achieved by the method of resolving equations for two-dimensional DOA matrix. And this method bases on the redundancy information of a linear two-row array of antennae. Both the simulation process and the treatment results of measured data （in the case of low SNR echoes and short data series） are given at the end of this paper. By comparing with GPS data of the targets, the validity and practical applicability of the method in this paper is verified.     

基于中心对称圆阵的不相关源和相干源的DOA估计

基于中心对称的圆阵,提出了一种针对不相关源和成对相干源的波达方向(DOA)估计方法.这是一种分两步估计的方法,首先利用阵列流形的唯一性条件估计出不相关源;然后通过构造中心对称的阵列流形来去除不相关源的干扰,同时达到去除成对相干源相干性的目的.这种方法简单有效,由于直接在阵元空间进行估计而不需要进行波束变换,因此具有较高的估计精度.仿真实验结果验证了该方法的有效性.     

基于正负斜率调频多带Chirp信号的移动目标参数估计

由于移动目标产生多普勒频移受到Chirp信号的调制,已有的单带线性调频连续波(linear frequency modulated continuous wave,LFMCW)信号对移动目标的速度和加速度估计方法存在较大误差。在多带Chirp系统中,通过对正负斜率调频多带Chirp信号进行差拍处理与傅里叶变换有效地抑制了这种因素引起的误差。除此之外,正负斜率调频多带Chirp信号测速方法有效地提高了移动目标分辨距离。同时,通过对接收信号的差拍结果进行基于重排的平滑伪魏格纳威利时频分布（reassign smooth pseudo wigner ville distribution,RSPWVD）与Radon变换,恒虚警（constant false alarm rate,CFAR）检测和阈值处理,实现对移动目标的加速度和速度估计。给出了移动目标速度与加速度估计算法,具体实现步骤和仿真结果。仿真实验验证表明,改进后的移动目标参数估计方法对低速移动目标测速精度有明显提高。     

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.