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.     

一种新的基于四阶累积量的DOA估计算法

提出了一种新的用于均匀线阵的四阶累积量DOA估计算法.针对传统MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵存在大量冗余信息的情况,本文算法提出了一种新的四阶累积量矩阵构造方法.用该方法构造的四阶累积量矩阵在保证阵列扩展性能的同时,去掉了MUSIC-like算法中四阶累积量矩阵的冗余信息,降低了矩阵的阶数.与MUSIC-li...     

基于四阶累积量的时空阵列扩展

基于四阶累积量,本文提出了一种爆炸式时空阵列扩展方法,该方法将阵列孔径按实际阵元数成几倍、几十倍增长.这种阵列扩展方法既可以应用于循环平稳信号源,也可以应用于非循环平稳信号源.由于阵列扩展的规则性,2-DDOA估计可以采用ESPRIT算法,从而无须谱峰搜索.但该方法随着信号源数的增加,其计算量也会随着增加.最后的实验仿真验证了这种阵列扩展的有效性.     

基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法

为了克服基于四阶累积量的矢量水听器声源定位算法的计算复杂度高、运算量大以及定位精度不高等问题,提出一种基于四阶矩的单矢量水听器多声源定位算法.该算法利用信号四阶矩的性质,将单矢量水听器阵元数和声源数进行虚拟扩展,从而得到更多的多声源定位信息;通过提取有效阵元的方法减少了冗余,利用搜索峰值方法得到期望的多声源方位.理论分析和实验结果表明,该算法有效降低了计算量、提高了定位精度,克服了基于高阶累积量的矢量水听器定位算法的不足.     

基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题,提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先,将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列,构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式,提高了系统的自由度、降低了阵元互耦,并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计;其次,向量化样本协方差矩阵,将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵;最后,结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计,有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。     

兼具高自由度低互耦的间距约束稀疏阵列设计

针对传统稀疏阵列难以实现孔径和互耦同步优化导致测向误差的问题,设计了一种兼具高自由度低互耦的间距约束稀疏阵列.该阵列由四段均匀线阵以一定间隔首尾相连构成,约束每段均匀线阵的阵元间距以及各段均匀线阵之间的间距尽可能大,形成了3段稀疏的均匀线阵和1段密布的线阵,有效减少了阵元间的互耦效应,基于该阵列推导了物理阵元位置、差联...     

基于四阶累积量的非相干分布式信源测向算法

针对非相干分布式信源的不相关散射分量会造成信号空间的扩展从而使阵列最大可估计信源数下降的问题,利用四阶累积量的阵列扩展特性,本文提出了一种基于四阶累积量的非相干分布式信源测向算法。该算法首先利用泰勒级数展开对接收信号的四阶累积量矩阵进行化简;之后根据化简后的矩阵重新划分噪声空间,并利用其和新的阵列流形构造谱峰搜索函数;最后给出算法的自由度及复杂度分析。仿真结果表明,该算法可以有效地提升阵列的最大可识别信源数,同时在低阵元数低信噪比情况下估计误差较小。     

一种减小互耦的互素嵌套阵列及测向算法

为了减小阵元之间的互耦效应,首先提出一种阵元间距可调节的互素嵌套阵列.这种阵列由2个不同的嵌套子阵列组成,2个子阵的最小阵元间距由一对互素的正整数确定.只要这对正整数足够大,2个子阵的最小阵元间距便可远超过入射信号的半个波长,从而将阵元间的互耦效应减小到可忽略的程度.然后,为了解决大间距阵列所引起的角度模糊问题,提出了一种基于四阶累积量的无模糊波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法.仿真实验表明,此算法具有较好的估计性能,相比一些经典的自校正DOA估计算法,此算法具有更高的角度分辨力和估计精确度.     

双圈均匀圆阵互耦和位置误差的联合校正

针对互耦误差和位置误差同时存在的情况,提出一种联合校正的方法.首先,算法设置2个辅助阵元,运用四阶累积量来扩展误差阵列,构造旋转不变子空间算法所需的旋转不变矩阵束,以满足多个辅助信源的高精度测角要求;然后,将估计出的辅助信源方位角作为已知值,通过轮换迭代解耦互耦误差和位置误差.本算法运用了双圈圆阵的阵列结构,降低了搜索维数.仿真结果表明本算法测角精度高、校正效果好.     

A cumulant-based parameter estimation algorithm for near-field sources

To efficiently use the array aperture and avoid the complicated parameter pairing computation, this paper proposes a new cumulant-based algorithm for localizing near-field narrowband sources. Firstly, this algorithm proposes a symmetric uniform linear array (ULA), and constructs three cumulant matrices by using the fourth-order cumulants of some properly chosen sensor outputs; secondly, unlike the conventional parallel factor (PARAFAC) analysis models in data or subspace domain, it forms a three-way array (TWA) in the fourth-order cumulant domain using the three matrices, and analyzes the uniqueness of its low-rank decomposition; thirdly, it jointly estimates the frequency, the direction-of-arrival (DOA), and the range of each near-field source from the matrices via the low-rank decomposition of the TWA. The simulation results are presented to validate the performance of our proposed method.     

A cumulant-based parameter estimation algorithm for near-field sources

To efficiently use the array aperture and avoid the complicated parameter pairing computation,this paper proposes a new cumulant-based algorithm for localizing near-field narrowband sources.Firstly,this algorithm proposes a symmetric uniform linear ar- ray (ULA),and constructs three cumulant matrices by using the fourth-order cumulants of some properly chosen sensor outputs;second- ly,unlike the conventional parallel factor (PARAFAC) analysis models in data or subspace domain,it forms a three-way array (TWA) in the fourth-order cumulant domain using the three matrices,and analyzes the uniqueness of its low-rank decomposition;thirdly,it jointly estimates the frequency,the direction-of-arrival (DOA),and the range of each near-field source from the matrices via the low-rank de- composition of the TWA.The simulation results are presented to validate the performance of our proposed method.     

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。     

Toeplitz化技术在舰载圆阵波束形成算法中的应用

把Toeplitz技术应用于舰载环境的均匀圆阵，首先通过预处理技术把阵元空间的均匀圆阵转换为模式空间的均匀线阵，然后对模式空间中均匀线阵的相关矩阵进行Toeplitz化处理，再利用ESB算法进行波束形成．理论分析表明该算法可得到较快的收敛速度，并可实现均匀圆阵的抗相干干扰，计算机仿真证实了方法的有效性．     

基于非圆信号的互质阵列欠定DOA估计方法

针对欠定波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,研究了一种基于非圆信号的互质阵列DOA估计方法.对互质阵列输出互协方差矩阵和椭圆协方差矩阵进行向量化处理,通过数据重新链接并去冗余得到一个虚拟均匀线阵输出数据,实现阵列的充分扩展且扩展后的虚拟阵元进一步得到增加;结合入射信号的空域稀疏性,在连续角度域将DOA估计问题转化为一个连续稀疏重构问题,有效避免了传统稀疏重构算法中由于角度域离散化所导致的基不匹配问题对估计性能的影响;通过求解相应的凸优化问题以及多项式求根实现DOA的估计.理论分析和仿真结果表明,该方法具有阵列扩展能力强、估计精度和分辨性能高等优良性能.      

基于互质阵列的米波雷达低仰角估计方法

目前基于互质阵CPA虚拟阵列的低仰角估计方法虽然近似可行,但受多径效应影响,其存在测角误差大的问题。对此提出一种基于互质阵物理阵列的实值低仰角估计方法,首先利用互质阵列建立信号模型,并根据物理阵元位置计算回波信号协方差矩阵,然后对其进行实值处理后利用最大似然估计或广义多重信号分类MUSIC算法获得精确的低仰角,最后利用几何关系获得目标高度。仿真实验对比了均匀线阵和互质阵虚拟阵列法的低仰角估计性能,在重点分析目标仰角、信噪比和快拍数等因素对低空目标仰角估计精度的影响的基础上得出一般性结论,证明了所提估计方法的准确性与优越性。     

基于虚拟孔径扩展的稀疏嵌套阵设计

为提高阵列自由度,提出了一种稀疏嵌套阵设计方法.该方法将增广嵌套阵（augmented nested array,ANA）中右侧子阵阵元与中间子阵距离稀疏化,从而扩展最远孔径.为保证虚拟孔径连续性,进一步提出了一种新型嵌套阵,即单侧稀疏嵌套阵.与ANAI-2、改进嵌套阵和最大阵元间距约束（maximum inter-element spacing constraint,MISC）阵列相比,该结构具有更长的连续段.仿真实验验证了提出结构在自由度、估计精度方面的优越性.