基于互相关矩阵的二维传播算子实值算法

为提高传播算子算法在低信噪比下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计性能,降低计算复杂度,提出了一种基于互相关矩阵的二维传播算子DOA估计实值算法（UC-PM）.该算法通过构造新的互相关矩阵代替阵列接收数据矩阵,抑制了噪声分量的影响,并且保持了传播算子算法计算量小的优点,利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵.同时,为进一步降低算法计算量,利用酉变换思想构建新的实数域旋转不变关系,将特征分解和最小二乘问题实数化.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法在低信噪比下的估计性能优于传统二维传播算子算法,接近于二维ESPRIT算法,且其计算复杂度远小于二维ESPRIT算法,实时性好,具有良好的实用价值.      

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

基于传播算子的二维波达方向估计新算法

针对目前用旋转不变空间技术(ESPRIT)估计2-D DOA时存在计算量大和需要二维参数配对的问题,提出了把传播算子原理引入ESPRIT算法的新方法,用线性变换代替特征分解求取旋转不变关系矩阵,并且利用估计出的方位角估计俯仰角,大大提高了计算速度,实现了方位角和俯仰角的自动配对.阵列结构设计采用三平行线立体阵,使得阵列对任意方向入射信号都可以正确估计.计算机仿真结果表明,该方法运算速度快,精度高.     

基于矩阵填充的子阵重构二维波达方向估计算法

为提高稀疏阵列下二维波达方向(2D-DOA)估计的效率,提出1种基于加速近邻梯度矩阵填充的子阵重构旋转子空间(APG-SRESPRIT)算法。建立了基于矩阵填充的稀疏阵列DOA估计信号模型,并验证该信号模型满足零空间性质。通过加速近邻梯度算法将该信号模型恢复为完整信号,划分子阵并构建合并矩阵。对合并矩阵进行奇异值分解,在子阵重构后估计目标角度,且目标角度自动配对。仿真实验表明该文算法可减少70%的阵元数量,且在稀疏阵列下准确估计2D-DOA。     

用于二维角度估计的新型阵列结构及性能分析

为提高天线在低信噪比情况下的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计能力和估计精度,基于柱形多层均匀圆阵,提出了一种新型锥形多层均匀圆阵。将该阵列在锥面各条母线上的阵元等效为均匀线阵,并将各线阵上接收的数据构成新的阵列流形矩阵。对比分析2种阵列流形的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB),得出该阵列在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、大仰角情况下相对柱形多层均匀圆阵可以获得更高的估计精度和估计成功概率。在仿真中,用二维多重信号分类(Two-Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法验证了该阵列在多信源、低信噪比和大仰角时的优越性,同时给出了空间角对该阵列DOA估计性能的影响。     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

基于斜投影算子的混合信号DOA估计算法

为了提高混合信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计精度并降低其阵列孔径损失，提出一种基于斜投影算子的高精度DOA估计算法.所提算法将混合信号中独立信号与相干信号分两个阶段进行估计，首先利用ESPRIT(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)算法处理阵元接收数据的协方差矩阵，得到混合信号中独立信号的DOA估计值；而后利用斜投影算子去除混合信号中独立信号的信息，得到新的协方差矩阵；利用新得到的协方差矩阵的信号子空间进行去相干处理；最后结合ESPRIT算法计算得到相干信号的DOA估计值.仿真结果表明，相较传统的混合信号DOA估计算法，所提算法在低信噪比情况下以及信号入射间隔较小的情况下有较高精度，有效地降低了阵列孔径的损失.在不同的采样快拍数下，本文算法也表现出更强的鲁棒性.     

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。     

二维正弦信号频率估计的ESPRIT方法研究

为了在噪声背景下估计二维正弦信号的频率,并获得较高的估计精度,给出了二维相关阵的大特征值所对应的主特征向量,位于由信号向量张成的信号子空间的结论,并因此提出了一种新的基于最大特征值所对应的第1特征向量的二维谐波频率估计ESPRIT(Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques)方法.该方法用此第1特征向量构造一个特殊矩阵代替MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)方法中的数据矩阵,进一步用二维ESPRIT方法来估计谐波频率.该方法依赖于信号子空间,对噪声和数据长度敏感性小,同时它不需进行谱峰搜索,可以得到较高的估计精度.同时给出了较为简便的频率配对算法.仿真实验证明了算法的正确性.     

基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

柱面共形阵列天线盲极化2D DOA 估计

针对柱面共形阵列天线的DOA估计问题,充分利用柱面载体的单曲率特性,通过合理的阵元设置,基于子空间原理,提出了盲极化2DDOA估计算法。首先,利用一条母线上的阵元构成子阵1,基于ESPRIT算法,实现信源俯仰角估计。然后,利用剩余阵元构成子阵2,结合子空间原理以及俯仰角估计值,通过一维参数搜索完成方位角估计,并实现了俯仰角与方位角的自动配对。该算法在不需要信源极化状态与阵元方向图任何信息的情况下进行二维来波方向估计,估计精度高、分辨力强。同时,所提算法不需要额外的参数配对,简化了估计方法的步骤,计算量小,易于实现。在不同信噪比、快拍数条件下的计算机Monte-Carlo仿真实验表明,所提算法可有效地解决共形阵DOA估计问题。     

利用单次快拍实现相干信源二维测向的新算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源二维波达方向的快速估计问题,根据垂直阵列系统特点,利用单次快拍数据在3个不同维度构造了数据矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法实现了二维DOA的快速估计. 该算法仅利用单次快拍数据,不需要进行协方差矩阵的计算,并将二维DOA估计问题转化为3个一维DOA估计,可同时在3个维度并行处理,因此运算量大大降低,利于工程实现. 针对算法存在阵列孔径损失和仅采用一次快拍数据量导致的估计误差偏大问题,利用非圆信号特征和同相位数据叠加,改善了算法的估计性能,提高了阵列自由度. 数值仿真验证了本文算法及提高估计精度对策的有效性.      

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

二维波达方向估计的非酉联合对角化方法

针对高斯白噪声中的二维角度估计问题,提出一种非酉联合对角化方法.该方法利用平移不变结构阵列信号子空间的旋转不变性,构造一组具有对角结构的空时相关矩阵,通过降维相关矩阵组的联合对角化,估计出阵列导向矢量矩阵,实现二维波达方向估计,所得二维角度能自动配对.该方法的计算量小于交替列对角化中心(ACDC)算法,且由于每步迭代具有精确的最小二乘闭式解,消除了ACDC算法的误差积累问题,其估计精度比二维旋转不变子空间方法和ACDC算法至少高5dB和2dB.     

一种分布式阵列无模糊波达方向估计方法

为解决分布式阵列应用常规算法估计波达方向(DOA)时出现的角度模糊问题,提出一种基于压缩感知(CS)理论的无模糊DOA估计方法.利用新方法对分布式阵列的接收信号分别通过直接采样和随机矩阵两种压缩采样方式进行二次采样,将接收信号转换为CS理论所需的随机观测数据,并利用CS重构算法将目标DOA信息从观测数据中高概率、无模糊地获取.将新方法与多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等经典常规DOA估计算法的运算量进行了详细对比,指出新方法的运算量更小.通过与现有分布式DOA估计方法的仿真实验对比,验证了新方法的有效性,并分析分布式阵列接收阵元数的改变对新方法 DOA估计精度的影响.     

基于四阶累积量的MIMO雷达空间平滑角度估计算法

针对MIMO雷达系统的多目标DOA估计问题,本文提出了一种基于四阶累积量的双向空间平滑算法。当目标数多于发射阵元数,接收信号发生相干现象使普通子空间类算法可估计DOA数受到限制。本文提出的算法通过对接收信号构造四阶累积量矩阵,并对构造的矩阵做子阵空间平滑处理,在接收阵元足够多的情况下,可估计比发射阵元数更多的目标,并且在高斯白噪声下和高斯色噪声背景下均具有有良好的DOA估计性能。     

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...     

双L型阵列的二维DOA估计方法

针对双L型均匀线性阵列的二维到达角(direction-of-arrival,DOA)估计问题,提出一种基于扩展传播算子(propagator method,PM)的估计方法.该方法结合双L型天线阵列的结构特征,虚拟地将其划分为2个独立的L型子阵列,并对每个L型阵列的阵元输出数据重排整理.通过2次利用扩展孔径的传播算子算法,并依据均匀线性阵列的旋转不变性,得到4个包含角度信息的旋转矩阵.根据置换矩阵的性质,利用求最小范数的方法进行角度配对.该方法无需谱峰搜索步骤,计算量小.计算机仿真实验结果表明,该方法比现有一些文献中的估计方法的估计误差更小,角度估计性能更优,在不同信噪比和不同角度组合下都有良好的性能表现,有一定的实用价值.仿真验证了该方法的有效性和优越性.     

基于协方差矩阵的空间平滑解相干算法

空间平滑是相干信号DOA估计中的一种有效算法,但平滑不仅造成了阵列孔径的减小,而且不能灵活地调整子阵的长度,对于不同的子阵,均需要计算协方差矩阵然后求平均,运算量较大。通过分析协方差矩阵的结构,指出在协方差矩阵中包含了所有子阵协方差矩阵的信息,从而可以通过对协方差矩阵的处理,构成前后向子阵的协方差矩阵,避免了子阵协方差矩阵的运算,可以灵活地实现平滑算法。计算机仿真证明了该处理的有效性.