一种无特征分解的快速子空间DOA算法

基于子空间正交特性的MUSIC算法具有优良的超分辨性能,但由于其需要对空间协方差矩阵进行特征分解,因而计算量比较大。为了降低计算复杂度,提出一种快速子空间算法。该方法利用信号特征值大于噪声特征值的特性,通过对空间协方差矩阵的高阶次幂或者空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近信号子空间或者噪声子空间,从而避免了特征分解。获得噪声子空间后再采用MUSIC算法实现波达方向估计。仿真结果表明,该方法减少了计算量同时能够达到MUSIC算法的估计性能。     

基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法

基于子空间概念的经典MUSIC算法虽具有较优的性能,但可测向信号数小于阵元数,测向精度仍不能满足某些场合的要求。针对这一问题,提出了基于二阶预处理的共轭扩展MUSIC算法,利用阵列输出的延迟相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行奇异值分解,得到类似于MUSIC算法的简洁的空间谱表达式,其极大值点对应的角度就是波达方向。仿真实验表明,新算法可对多于阵元数的信号进行测向,其分辨力和测角精度均优于MUSIC和MUSIC-like算法。     

多路延迟结构的修正MUSIC算法频率估计

提出将多路延迟数字测频结构与高分辨率谱估计的MUSIC算法相结合,有效地实现了信号频率估计。针对MUSIC算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的缺点,研究的修正MUSIC算法通过对接收数据共轭重构,产生新的协方差矩阵,有助于改善特征值的分布,使其具有平均的意义,从而提高了信号频率估计的性能。实验结果证明,相对于常规MUSIC算法,该方法在相同的信噪比和快拍数条件下,具有更高的频率估计精度和稳健性,而且计算量也无明显增加。     

基于修正空时频分布矩阵的到达角估计

讨论了密集信号环境下,雷达侦察系统对信号到达角(DOA)的估计方法。首先对参考阵元的输出作时频分析,估计信号的频率参数,从而选择时频脊点构造方向矩阵;然后对各阵元输出求互Wigner Ville分布(XWVD)以构造修正空间时频分布(STFD)矩阵;最后用修正STFD矩阵代替传统MUSIC算法中的协方差矩阵即可求得信号的时频———MUSIC空间谱,从而得到信号的DOA。计算机仿真结果表明该算法可实现对常规雷达脉冲、线性调频信号等多种信号的DOA估计。     

基于改进MUSIC算法的散射中心参数提取及RCS重构

随着隐身技术的发展,雷达目标的边缘绕射等逐渐取代镜面散射成为主要的散射源,因此基于几何绕射理论（geometric theory of diffraction,GTD）的散射中心模型对隐身目标电磁散射特性的描述要比衰减指数和模型更为精确。显然,准确估计出GTD散射中心参数对刻画目标散射特性犹为重要。针对经典多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）法仅利用目标原始回波数据、参数估计精度不高这一问题,提出一种改进的MUSIC算法对散射参数估计提取。改进的MUSIC算法通过对原始回波数据取共轭,构建新的总协方差矩阵,有效利用了目标原始回波数据的共轭信息。仿真结果表明,与经典MUSIC算法相比,改进的MUSIC算法参数估计精度更高,雷达散射截面重构拟合程度更好,且运算量增加不大,可有效提取出隐身目标的散射中心。     

宽带信号方位估计的改进RSS方法

为了降低宽带信号旋转信号子空间（rotational signal subspace, RSS）方位估计算法的运算量和分辨门限,针对中心对称阵列,将实值处理过程和信号子空间缩放MUSIC（SSMUSIC）方法引入宽带信号方位估计,提出了一种宽带信号方位估计新方法。该方法首先使用左实变换矩阵将双向平滑后的各个频率子带的数据协方差矩阵变换为实数矩阵,从而大大降低了运算量;然后使用RSS方法选取聚焦矩阵对各个频率子带的实协方差矩阵进行变换,得到同一参考频率点的数据协方差阵;最后利用基于子空间斜投影的SSMUSIC算法进行一维搜索来求得各个目标的方位角。仿真实验结果表明,该方法比常规宽带RSS方法运算量小,且具有更低的分辨门限和更小的均方误差。     

空间圆阵列天线超分辨测向技术研究

论述了空间圆阵列天线谱估计超分辨测向的算法，提出了适合于舰载的圆阵列天线阵，列出了圆阵的协方差矩阵。选用MUSIC算法，用MATLAB软件进行了计算机仿真，模拟结果验证了理论分析的正确性。理论分析及结果可作为高分辨测向工程实现的理论基础和技术基础。     

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.     

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法

为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum, MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival, 2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time frequency distribution, STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。     

基于增广数据陈SVD的MNM 信号DOA估计算法

本文介绍了一种将接收数据共轭重排构造出增广数据矩阵,然后对该数据矩陈进行奇异位分解,用 ＭＮＭ算法实现对信号的 ＤＯＡ估计的方法,并指出了这将改善协方差矩阵特征值的分布,从而提高ＭＮＭ算法的角估计性能。文中最后给出了验证理论分析的模拟结果。     

基于AccelDSP的MM-MUSIC算法实现及其在多波束测深声纳中的应用

常规的多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法计算量庞大,难以应用于多波束测深声纳(multi-beam bathymetry sonar, MBBS),而现有的波束域MUSIC算法仍需要进行协方差矩阵估计和特征值分解而造成系统规模复杂。将基于多级维纳滤波器(multiple stage Wiener filter, MSWF)的快速子空间估计与多子阵波束域MUSIC (multiple subarray beamspace MUSIC, MSB RMU)算法相结合提出MM-MUSIC算法。和MSB-RMU算法相比,该算法用较小的性能损失换来大大降低的计算量和高度的可并行性,基于Xilinx AccelDSP综合工具的快速子空间估计的实现和实验数据的处理证明了该算法的有效性与实用性。     

A ROBUSTNESS ANALYSIS OF THE MUSIC AND THE MINIMUM－NORM ALGORITHMS WITH RESPECT TO CORRELMED NOISE

ＡＲＯＢＵＳＴＮＥＳＳＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＴＨＥＭＵＳＩＣＡＮＤＴＨＥＭＩＮＩＭＵＭ－ＮＯＲＭＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳＷＩＴＨＲＥＳＰＥＣＴＴＯＣＯＲＲＥＬＭＥＤＮＯＩＳＥ￥ＪＩＡＰｅｉｚｈａｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｔｅｎｃｅ，Ａｃ...     

阵列扩展用于反辐射导弹抗诱偏的研究

提出了将阵列扩展测向用于反辐射导弹(ARM)抗诱偏的思想,并提出了一种改进的ESPRIT算法:共轭增强ESPRIT(CA-ESPRIT)算法。该算法利用阵列输出的延迟相关函数及其共轭形成伪阵列输出,从而得到伪协方差矩阵,对其进行特征分解,用ESPRIT算法得到波达方向。该算法有阵列扩展作用,具有比传统的MUSIC和ESPRIT算法更高的角度分辨能力。仿真实验表明,将阵列扩展用于反辐射导弹测向可将雷达和诱饵较早地从角度上分辨开。     

基于非圆信号的MIMO阵列方位估计方法

给出了多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）阵列的阵列信号模型。针对信号为非圆信号的形式,提出了一种在MIMO阵列中基于非圆信号的共轭多重信号分类方法（multiple-input multiple-output conjugate multiple signal classification, MIMO CMUSIC）。这种方法充分利用非圆信号的特点,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵得到伪协方差矩阵,然后用常规MUSIC方法进行处理。仿真结果表明,与常规MUSIC方法相比,在只需要一次或者少次快拍下,此方法在MIMO阵列中能够分辨多个目标,性能远优于常规的MIMO MUSIC方法。     

雷达信号阵列处理与检测

雷达信号阵列处理的主要目的就是从噪声、干扰和别的信号环境中估计传输波信源的方向角。根据经典多维谱估计理论,本文论述了提取微弱雷达信号信息的概念和实现方法。 为了改善角谱分辨率,本文还系统地阐明了通过计算平面阵列接收数据空间自相关矩阵,并根据其特征分解所得到的信号子空间和噪声子空间的特征向量相互垂直的概念,计算出所谓高分辨角谱。本文还提出了一种MUSIC谱的修正算法,可以减少正交投影的计算量。