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。     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

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。     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.     

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     

基于盲信号分离的波达方向估计

为了将盲信号分离应用于波达方向估计,在基于四阶累积量的定点迭代快速独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)算法进行盲信号分离的基础上,利用分离矩阵得出混合矩阵的估计,并对混合矩阵的列向量在真实阵列流型上进行投影,通过角度扫描估计出信号的方位角.仿真结果表明,该算法在信噪比较高的条件下,具有跟MUSIC(Multiple Signal Classification Method)算法相似的分辨性能,但是在信噪比较低的情况下表现出较高的分辨率.     

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。     

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.     

累量域高分辨率二维波达方向估计算法

提出一种利用虚拟双线性平行阵进行累量域高分辩率二维波达方向估计的新算法。该算法将累量用于协方差的计算,构造了一个虚拟ＤＯＡ矩阵,并基于此矩阵进行波达方向估计。理论分析表明,对虚拟ＤＯＡ矩阵特征值分解,就可以得到源信号的二维ＤＯＡ估计。同时由于累量对高斯噪声的自然盲性,因而算法具有稳健性。该算法的另一特点是可以提供虚拟扩展孔径,提高了孔径的利用率。     

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。     

基于支持向量机的波达方向估计

波达方向(DOA) 估计是智能天线系统中的一个关键技术之一。在本文中,通过一种基于支持向量机(SVM)的回归技术对信号的波达方向进行估计,这种方法经过训练以后,可以识别在训练样本里的和未知的信号的到达方向。仿真结果可以证明这种方法的有效性。     

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。     

基于空间谱估计的短波测向系统设计

本文结合无线测向定位的工程实际需求,对新测向体制下的短波测向定位系统整体方案进行设计,介绍了系统的硬件组成和软件功能。本设计的测向定位系统采用空间谱估计测向技术和数字波束合成技术,适合于对短波信号的精确测向和定位。     

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。     

基于智能天线DOA估计方法

主要研究了基于智能天线的几种DOA估计方法，即旋转不变信号参数估计（ESPRIT）算法、多重信号分类（MUSIC）算法、加权子窨拟合9WSF）算法、最小范数（Min-norm）算法等。第三代移动通信已将智能天线技术作为其关键技术之一。通过理论和仿真实验相结合，将各算法与克拉美－罗限（Cramer-Rao Bound）比较，分析了基于智能天线DOA估计方法的性能。研究结果不仅有利于智能天线的研究与开发，而且有利于智能天线在移动通信中的应用。     

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L阵的分布式信源二维波达方向估计算法

研究了将相干分布式信源积分形式的方向向量化简为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积的方法,提出了一种基于L阵的相干分布式信源二维波达方向分离估计算法.利用阵列结构的特点首先估计仰角,然后构造基于Schur-Hadamard积的二阶统计量估计方位角,所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能.该算法将二维波达方向联合估计简化为两步一维估计,有效降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

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.