相干分布式信源参数估计算法

针对目前分布式信源参数估计算法多采用二维联合搜索导致计算复杂度较大的问题,提出了基于中心波达方向预估计的波束形成一维搜索算法.通过将中心波达方向与角度扩散进行分离,把二维联合搜索简化为一维搜索,降低了计算复杂度.利用方向向量与信号子空间之间的特征结构预估计中心波达方向,缩小了参数搜索范围,提高了算法运行速度.该算法参数估计精度较高,鲁棒性较好,适用于角度扩散较大的场合.仿真实验验证了所提算法的有效性,与DSPE算法和传播因子算法相比,所提算法性能具有明显的优势.     

相干分布式信源中心波达方向估计算法

针对移动通信中由本地散射导致的分布式信源的中心波达方向估计问题,根据分布式信源角度信号密度对称的约束条件,将相干分布式信源方向向量整理为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积,并构造相应的二阶统计量,提出了一种仅需利用二阶统计量就能直接估计中心波达方向的新方法。该算法与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;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;参数估计过程中,无须事先已知角度信号密度的具体类型,鲁棒性较好。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于二阶统计量的分布式信源二维波达方向估计

对于由本地散射导致的分布式信源二维波达方向估计,根据空间角度信号密度的共轭对称特性,首先将相干分布式信源方向向量化简为传统点信源方向向量与实向量的Schur Hadamard积,进而提出了一种基于Schur Hadamard积的相干分布式信源二维波达方向估计算法。该算法通过构造基于Schur Hadamard积的二阶统计量,可直接给出仰角和方位角的估计值。与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;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。仿真实验表明,该算法具有较好的参数估计精度,可有效解决复杂通信环境下相干分布式信源的二维波达方向估计问题。     

基于频控阵的改进ESB波束形成算法

频控阵由于其波束方向图具有的距离-角度二维依赖特性而受到广泛关注, 理想情况下基于频控阵的自适应波束形成技术, 能够从距离维和角度维增强期望信号并抑制干扰, 但实际系统中较大的指向误差和采样协方差矩阵失配会造成算法性能严重下降。针对该问题, 提出一种改进的基于特征空间(eigenspace-based, ESB)自适应波束形成算法, 并将其应用在频控阵多输入多输出接收处理体制中, 仿真结果表明在5°的指向误差内, -20 dB信噪比, 及小快拍数的非理想条件下, 所提算法仍然能在目标位置附近形成高增益, 并在干扰位置形成零陷, 克服了传统ESB算法低信噪比条件下算法失效导致的波束方向图畸变问题, 具有更好的适用性。     

毫米波共形相控阵雷达导引头波束形成

针对毫米波圆锥台共形相控阵天线阵列低副瓣波束形成,提出了基于最优非均匀子阵划分及最优子阵激励的低副瓣波束形成方法.该方法利用多目标进化算法,先通过对整个扫描波束空间进行空间采样并形成空间采样点的天线辐射方向图,然后引入两个多目标函数对这些空间采样点的天线辐射方向图进行低副瓣约束,可获得指定扫描空间内任意角度的低副瓣波束形成.通过多目标进化算法优化子阵结构及其激励能够有效抑制辐射方向图副瓣电平.仿真实验证明该方法有效.     

基于导向矢量信号的未知信源数DOA估计算法

针对多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC)算法、旋转不变子空间（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)等大多数空间谱估计算法需要进行准确的信源数估计,且当信源数估计出现误差时性能易受影响的问题,提出了一种基于导向矢量信号的未知信源数波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。该算法通过引入导向矢量信号,以自适应波束形成中最大信噪比准则下最优权矢量对应的准最大信噪比作为来波方向估计参数,从而避免了大多数空间谱估计算法中的信源数估计并实现了各个信号来向的准确估计。对该方法进行了计算机仿真验证,仿真实验结果表明该算法是有效的。     

加权直接数据域波束形成

为解决直接数据域(direct data domain,DDD)算法波束形成旁瓣电平高的问题,在约束优化的基础上提出了加权DDD波束形成算法.加权算法首先根据波束指向或者预成波束方向给出合适的主瓣宽度,然后在旁瓣区域约束最高旁瓣电平的高度,达到旁瓣抑制的效果.仿真分析了固定旁瓣电平变化主瓣宽度和固定主瓣宽度变化旁瓣电平两种约束优化形式.结果表明,加权DDD波束形成具有良好性能,能在预设主瓣宽度略宽于原波束主瓣宽度时,旁瓣电平能够满足预设要求.     

基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

作为一种梯度自适应波束形成算法,LMS算法因简单有效而得到广泛的应用.但是在存在偏差的情况下,LMS算法的性能较差.针对上述问题,考虑信号方向向量的偏差对LMS算法性能的影响,提出了一种基于对角载入的鲁棒约束LMS算法,并对算法的对角载入因子和收敛性能进行了分析,给出了保证算法收敛的步长取值范围.该算法利用对角载入的特性,可有效的抑制各种偏差所带来的影响,收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验表明,与传统约束LMS算法相比,基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法具有很好的性能.     

基于改进三线性分解的单基地十字阵MIMO雷达二维角度估计

研究单基地十字阵多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达中目标二维角度参数估计的问题。已有的算法往往忽略了信源矩阵中的类Vandermonde结构,而这种特殊的结构可以提升参数估计精度。基于均匀线形阵列(uniform linear array,ULA)的中心对称特性和目标参数矩阵中的类Vandermonde结构,提出一种基于改进的三线性分解的二维角度估计算法。首先利用酉变换的方法构造阵列增广输出矩阵,再将二维角度估计与三线性模型相联系。由于增广输出使得阵列的虚拟孔径增大,因而本文所提算法的参数估计精度要优于传统三线性估计算法。此外,本文提及的改进算法不需进行谱峰搜索及奇异值分解,并且能对估计的二维目标角度自动配对,最后的仿真结果验证了本文算法的有效性。     

针对任意非高斯信号的快速固定点盲波束形成方法

峭度最大化盲波束形成算法的性能受步长调节参数的选择影响很大,尤其是在信道和信号参数未知的条件下,很难选择合适的步长。针对以上问题,提出了两种新的不需要步长调节参数,而且同样适用于任意非高斯信号的快速固定点的盲波束形成算法。首先通过白化对数据进行预先处理,然后以峭度最大化和波束形成器的权值正交化来构造代价函数,采用复数近似牛顿方法对代价函数优化,得到新的盲波束形成算法。与峭度最大化盲波束形成算法相比,该算法误差小、收敛速度快,不需要任何步长调节参数,更适用于信道和信号未知的环境。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于矩阵重构的非相干分布源参数估计方法

针对现有非相干分布源参数估计算法计算量大等问题,提出了一种新的DOA和角度扩展估计算法.该算法利用空间频率近似模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点.协方差矩阵可分为相位信息矩阵和幅度信息矩阵.对相位信息矩阵进行重构,对重构后的协方差矩阵利用MUSIC等传统方法即可实现DOA的估计;对幅度信息矩阵的各主次对角线上的元素均进行平滑得到幅度信息平滑向量,估计得到的DOA代入幅度信息中即可得到角度扩展的估计,从而实现非相干分布源DOA和角度扩展分离估计.计算机仿真验证了算法的性能.     

存在导向矢量误差的宽带分布式目标稳健检测算法

针对在相干积累期间转动引起导向矢量误差的分布式目标检测问题,提出了一种稳健检测算法。利用极大似然方法和拉格朗日乘子法对各个距离单元的信号进行估计,得到稳健的广义似然比检测算子。理论分析表明该算法的恒虚警率特性。对两类飞机实测数据的多个仿真结果表明,与传统的广义似然算法相比,该算法检测性能有明显的提高。     

基于RCB与锁相环的跟踪鉴别测向方法

为了弥补阵列天线导向矢量失配和相位测量噪声对测向性能的影响,提出一种基于稳健capon波束形成技术(robust capon beamforming,RCB)和锁相环的矢量最优估计与跟踪鉴别测向方法。首先基于RCB与锁相环原理,对目标来波信号导向矢量进行最优估计与跟踪测量;然后在稳定、准确跟踪导向矢量的基础上,借鉴扩频接收机伪码鉴相原理确定来波信号方向。仿真分析表明,该方法能够弥补阵列流型失配和相位噪声的影响、突破角度相关间隔的限制,准确测量来波信号的方向。     

基于方向向量Fourier级数近似的近场波束形成快速算法

研究了一种近场距离/方位聚焦波束形成快速算法,离线计算每个搜索距离处的阵列方向向量,利用方向向量关于方位角的周期性,将方向向量的每个分量用有限项Fourier级数近似,从而搜索距离处的角度谱可以用FFT快速实现,无需在每个距离/方位栅格上计算时延和相位补偿,有效减小了计算量和存储量.数值分析结果表明,该算法性能接近理想的近场波束形成.     

Blind identification and DOA estimation for array sources in presence of scattering

A novel identification method for point source,coherently distributed(CD) source and incoherently distributed(ICD) source is proposed.The differences among the point source,CD source and ICD source are studied.According to the different characters of covariance matrix and general steering vector of the array received source,a second order blind identification method is used to separate the sources,the mixing matrix could be obtained.From the mixing matrix,the type of the source is identified by using an amp...     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

存在幅度/相位误差的稳健波束形成

基于线性约束最小方差准则(LCMV)的自适应波束形成器,在存在阵列幅度/相位误差情况下性能会显著下降。针对此情况,基于信号子空间与噪声子空间的彼此正交特性,对存在误差的信号导向矢量和干扰导向矢量,同时向信号子空间投影,然后对投影后的导向约束采用LCMV准则进行自适应波束形成。理论分析和仿真结果表明文中方法对阵列幅度、相位误差具有稳健性。