空间特征的累量域估计算法与共信道相干源波达方向估计

提出了一种基于累积量的多用户空间特征估计算法,并将该算法用于智能天线系统中的多用户相干源波达方向（ＤＯＡ）估计。该算法构造了累量域空间特征矩阵,通过对空间特征矩阵的特征分解得到用户信号的空间特征估计,基于空间特征的估计,利用前后向平滑空间特征协方差矩阵估计共信道多用户信号的ＤＯＡ,并将各用户的ＤＯＡ自动分组,仿真实验验证了算法的有效性。     

用V形阵列估计二维波达方向

提出了一种Ｖ形阵列,它可以分解为两个一致位移子阵列．由子阵列信息可以形成混合波达方向矩阵．在无需谱峰搜索的条件下,对混合方向矩阵进行特征分解,可以获得信号的混合方向矢量和方向元素．因此可以估计出信号的二维波达方向．本文方法不仅保持波达方向矩阵方法的优点,而且在一定程度上可以分辨来自于同一方位角或同一高低角的信号．     

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。     

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．     

基于混合波达方向矩阵的测向方法

设计了一种准二维传感器阵列。这种阵列可划分为两个平移子阵，利用这两个子阵的信息构成混合波达方向矩阵。对混合波达方向矩阵进行特征分解，可获得信号的方位方向元素和方位角与高低角的混合方向矢量。这种方法具备波达方向矩阵的优点。     

四阶累积量 ESPRIT 波达方向估计算法研究

ＥＳＰＲＩＴ是一种基于阵列数据相关矩阵信息的广义特征值分解的高分辨率波达方向（ＤＯＡ）估计算法．由于空间噪声的相关性，这种基于自相关的高分辨率算法将出现极大的偏差．本文针对自相关算法的局限性，提出一种基于高阶累积量的ＥＳＰＲＩＴ算法．实验结果表明，借助高阶累积量方法，不仅能有效地抑制高斯色噪声，而且还能获得高精度、高分辨率的渐进无偏估计．     

未知互耦条件下基于四阶累量的非均匀圆阵波达方向估计算法

基于互耦矩阵的特殊结构,给出了一种更具一般性的非均匀圆阵模型,提出了一种在未知互耦条件下的非均匀圆阵波达方向估计算法．由于采用了四阶累量,该算法可以估计出比阵元数更多信号的波达方向,并且对高斯噪声不敏感．由于未采用迭代算法,从而降低了算法运算复杂度．仿真实验证实了该算法的有效性．     

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.     

一种基于神经网络的宽带相干信号波达方向估计方法

相干信号子空间处理方法（ＣＳＭ）是一种通过构造聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）矩阵来估计宽带相干源波达方向（ＤＯＡ）的有效方法．本文基于逆传播（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法，给出了一种用神经网络来实现聚焦过程的新颖方法．利用这种方法进行ＤＯＡ估计，可以无需预先知道源信号初始信息，不经预处理过程即可获得对ＤＯＡ的高性能估计     

利用信号空间矩阵进行二维波达方向估计的新方法

本文以阵列信号处理为背景，讨论了二维信号参量估计问题，着重分析了新近提出的子空间旋转基底类方法．在此基础上，本文提出了新的估计方法，通过对原始信号空间矩阵法的改进措施，不仅提高了算法效率，并且成功地解决了兼并源和相干源的问题．改进后的信号空间矩阵法不但运算量极小，且据有分辨率高，估计方差小，所需阵元个数少等优点．本文中给出的计算机仿真对比实验验证了该方法的优良性能．     

基于改进SST算法的宽带信号DOA估计

信号子空间变换算法(SST)的聚焦矩阵是利用各频率点与参考频点之间信号子空间的关系导出的。针对传统的宽带DOA算法存在的计算复杂度高和估计偏差大的问题,利用聚焦的本质,提出了SST改进算法。改进后算法的性能分析优于传统算法,能正确的分辨出信号的方位,降低了运算量。     

基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

非高斯噪声环境迭代自适应DOA估计的算法

提出一种应用于非高斯噪声环境的迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法针对描述非高斯噪声的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)模型,给出了通过逐步迭代来估计噪声模型参数,并通过它们来修正信号协方差矩阵的估计,进而将其逆阵作为加权矩阵来进行空间谱估计的方法.仿真结果表明,在非高斯环境下,本文方法有效地提高了迭代自适应DOA估计方法的性能.     

四四元数域低秩逼近及其在矢量阵列波达方向和估计中的应用

提出了新的多元数概念——四四元数,以及四四元数框架下特征分解和奇异值分解等信号处理领域常用的矩阵运算新规则.在此基础上提出了四四元数矩阵的一种低秩逼近算法,并将其用于矢量传感器阵列信号建模及波达方向(DOA)估计中.结果表明,四四元数特征分解及奇异值分解能获得比现有方法更好的低秩逼近性能,基于四四元数模型的矢量传感器阵列信号DOA估计算法,在资源占用、子空间逼近以及对模型误差的鲁棒性等方面均明显优于传统算法.     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

一种高精度的近场与远场混合源定位算法

提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性．     

A Novel Algorithm for DOA Estimation in Asynchronous DS-CDMA Systems

A novel algorithm for DOA estimation using linear antenna array in the asynchronous DS-CDMA systems is presented in the presence of channel mismatches or signal fading between the sensors. Code-matched filters and parallel MUSIC algorithms are proposed to overcome the restriction that the number of array elements must exceeds the number of the sources for subspace-based direction of arrival. It can be shown that multiple access interference throughout the code-matched filter is asymptotically Gaussian in the asynchronous DS-CDMA systems. A relevant performance analysis is derived. Computer simulation proved the efficiency of the proposed algorithm.     

基于特征矢量输入的神经网络测向方法

提出了一种新的基于特征矢量的采集输入数据方法，经该方法训练的径向基函数神经网络（RBFNN）可用于码多分址（CDMA）系统中多源信号波达角（DOA）的估计。该方法对信道噪声不敏感，能以较少的训练样本就可得到推广能力较好的神经网络。仿真结果表明，以新方法训练的RBFNN对多源信号DOA估计精度较高，实时性好，适用于CDMA通信系统的高分辨率测向。     

一种稳健的未知信源数目的DOA估计算法

现有的DOA估计算法都是基于较为理想的模型提出的,在实际工程中,这些算法的性能受快拍数少、阵列误差的影响会严重恶化.针对这一问题,文中提出一种稳健的未知信源数目的 DOA估计算法.该算法先利用投影变换技术对阵列接收数据进行预处理,抑制模型误差并降低数据维数,从而提高算法的稳健性并减少计算量,然后根据变换后的m-Capon算法空间谱函数估计DOA.仿真结果表明:该方法在快拍数少、系统误差不大(小于10%)的情况下依然具有一定的方位"超分辨"能力,而且有较强的稳健性,性能远优于现有的MUSIC算法和对角加载m-Capon算法.