单基地MIMO雷达的非圆信号DOA估计

基于单基地MIMO雷达阵列信号模型,针对非圆信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种降维的非圆求根多重信号分类(MUSIC)方法。该方法对接收数据进行降维处理,去除其中冗余信息,在几乎不影响算法性能的情况下,降低计算复杂度;利用非圆信号特性,进行阵列扩展,提高数据利用率,增大阵列孔径,最大可估计信源数增加一倍;采用求根类的方法,避免谱峰搜索,进一步降低计算量。仿真结果表明,该方法计算效率高,测角精度、分辨力、最大可估计信源数等均优于传统算法。     

利用求根MUSIC算法进行快速波达方向估计

针对经典波达方向(direction of arrival,Do A)估计算法复杂度高的问题,讨论了2种快速估计Do A的算法,即:传播算子求根多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法与多级维纳滤波器求根MUSIC算法.传播算子求根MUSIC算法是对协方差矩阵分块,得到传播算子构建噪声子空间,结合求根MUSIC算法估计出Do A.多级维纳滤波器不需要估计协方差矩阵,通过滤波器的前向递推,求解维纳-霍夫方程,得到信号子空间,根据正交投影原理,计算出噪声子空间与其共轭转置的乘积,结合求根MUSIC算法估计出Do A.这2种算法都不需对协方差矩阵奇异值分解和谱峰搜索,通过数学分析,复杂度明显降低.     

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.      

基于互相关矩阵的二维传播算子实值算法

为提高传播算子算法在低信噪比下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计性能,降低计算复杂度,提出了一种基于互相关矩阵的二维传播算子DOA估计实值算法（UC-PM）.该算法通过构造新的互相关矩阵代替阵列接收数据矩阵,抑制了噪声分量的影响,并且保持了传播算子算法计算量小的优点,利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵.同时,为进一步降低算法计算量,利用酉变换思想构建新的实数域旋转不变关系,将特征分解和最小二乘问题实数化.仿真结果和计算复杂度分析表明,新算法在低信噪比下的估计性能优于传统二维传播算子算法,接近于二维ESPRIT算法,且其计算复杂度远小于二维ESPRIT算法,实时性好,具有良好的实用价值.      

二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

基于PM和Root-MUSIC的MIMO雷达波达方向估计

提出了基于传播算子( Propagator Method,PM)和求根MUSIC (Root-MUSIC)算法的单基地MIMO(Multiple - Input Multiple-Output)雷达多目标定位方法.该方法将上述两种方法结合,利用接收数据协方差得到传播算子矩阵,该矩阵可替代所需的噪声矩阵,避免了特征值分解.再利用多项式求根对方位角进行估计,从而无需谱峰搜索,大大降低了计算复杂度.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于斜投影算子的混合信号DOA估计算法

为了提高混合信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计精度并降低其阵列孔径损失，提出一种基于斜投影算子的高精度DOA估计算法.所提算法将混合信号中独立信号与相干信号分两个阶段进行估计，首先利用ESPRIT(estimating signal parameter via rotational invariance techniques)算法处理阵元接收数据的协方差矩阵，得到混合信号中独立信号的DOA估计值；而后利用斜投影算子去除混合信号中独立信号的信息，得到新的协方差矩阵；利用新得到的协方差矩阵的信号子空间进行去相干处理；最后结合ESPRIT算法计算得到相干信号的DOA估计值.仿真结果表明，相较传统的混合信号DOA估计算法，所提算法在低信噪比情况下以及信号入射间隔较小的情况下有较高精度，有效地降低了阵列孔径的损失.在不同的采样快拍数下，本文算法也表现出更强的鲁棒性.     

一种高精度低复杂度的改进Root-MUSIC算法

针对目前多数低复杂度Root-MUSIC算法的精度损失问题，研究并提出了一种具备精度补偿能力的低复杂度Root-MUSIC算法.该算法依据有限快拍数得到的近似数据观测矩阵首行重构具有Toeplitz形态的自相关矩阵，使重构的自相关矩阵具备Hermitian性;对重构的自相关矩阵特征值分解后获得噪声子空间，并将噪声子空间翻转拆分，重构新的求根多项式，进而通过求根方法得到DOA估计值.本文算法通过Toeplitz矩阵重构及求根多项式降阶，不但有效提高了改进Root-MUSIC算法的DOA估计精度，同时改进算法的时间复杂度不高于前人算法;在不同的入射信源及采样快拍数下，本文算法表现出更强的鲁棒性和稳定性.     

一种用于正交频分复用系统频偏盲估计的快速算法

针对利用多项式求根实现类music算法时计算量过高的缺点,提出一种适用于小频偏情况下的快速算法.该方法利用三角函数的Taylor级数展开,通过合理选取展开阶数对度量函数进行低阶函数逼近,并借助低阶多项式求根实现快速频偏估计.理论分析和计算机仿真结果表明,本算法在保证估计精度的前提下极大地降低了计算复杂度,优于原算法.     

利用单次快拍实现相干信源二维测向的新算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源二维波达方向的快速估计问题,根据垂直阵列系统特点,利用单次快拍数据在3个不同维度构造了数据矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法实现了二维DOA的快速估计. 该算法仅利用单次快拍数据,不需要进行协方差矩阵的计算,并将二维DOA估计问题转化为3个一维DOA估计,可同时在3个维度并行处理,因此运算量大大降低,利于工程实现. 针对算法存在阵列孔径损失和仅采用一次快拍数据量导致的估计误差偏大问题,利用非圆信号特征和同相位数据叠加,改善了算法的估计性能,提高了阵列自由度. 数值仿真验证了本文算法及提高估计精度对策的有效性.      

一种新的单次快拍二维ESPRIT算法

针对复杂电磁干扰背景下相干信源的二维波达方向快速估计问题,从减小协方差矩阵计算量角度,提出了一种新的单次快拍二维ESPRIT算法(SS-ESPRIT). 该算法仅用一次快拍数据构造4个等效的协方差矩阵,进一步构造扩展的等效协方差矩阵,通过对其一次特征分解,即可实现完全解相干和二维波达方向估计. 为进一步提升该算法估计性能,提出了同相位数据叠加的对策. 数值仿真验证了SS-ESPRIT算法在提升实时性的同时,不会造成估计性能的下降,仅利用一次快拍数据的该算法估计性能优于快拍数为50次的空域平滑波达方向矩阵算法(DOAM),且接近快拍数为100次的DOAM算法,叠加8次同相数据后的该算法性能明显优于200次快拍的DOAM算法. 结果表明新算法适用于小数据样本估计或对实时性要求高的应用背景.      

基于协方差矩阵重构的DOA估计方法

针对空间信号的波达方向估计,提出了协方差矩阵重构测向算法。由数据协方差矩阵的特征分解求得信号特征值及其对应的信号特征向量,根据各个信号特征向量构造相应的子协方差矩阵,算法定义一个新协方差矩阵。从理论上证明了新协方差矩阵在信号相干时仍然满秩,新算法在解除信号相干性的同时没有造成阵列孔径的损失。与空间平滑类算法相比,估计同样相干信号数,新算法能节省更多阵元。仿真实验证实了新算法优越的分辨能力和估计性能。     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

一种相邻相干信号的DOA估计新方法

提出一种估计相邻相干信号方位的新方法.该方法首先对传统空间平滑算法得到的数据协方差矩阵进行修正,然后对修正后的协方差矩阵进行奇异值分解,由左奇异矩阵得到噪声子空间;再构造新数据协方差矩阵,进行奇异值分解得到噪声子空间;最后取两次噪声子空间的平均值得到噪声子空间,利用MUSIC算法找到极大值对应的信号方向.计算机仿真表明,该方法能有效地估计出小信噪比下角度相隔较小的相干信号.     

一种新的相干信源互耦自校正算法

针对互耦效应下相干信源的波达方向（direction of arrival,DOA）估计问题,提出一种基于阵列接收数据一阶统计量的解相干及互耦自校正算法.算法利用阵元接收数据的一阶统计量构造伪协方差矩阵,理论推导证明,互耦系数已从理想导向矢量中剥离,且该矩阵的秩与信源相关性无关,仅与信源个数相等,即实现了信源的解相干及互耦自校正,因此通过对重构矩阵进行一次特征分解即可实现DOA估计.此外,对算法的子空间估计性能及由互耦系数导致的测角模糊性进行了分析,结果表明该算法实现过程简单,计算量小,在低信噪比和短快拍数时仍具有很高的估计性能.仿真结果验证了算法的有效性.      

基于TSVD的在线相干DOA估计算法

对信号波达方向估计中的解相干问题,提出一种新的去相关信号波达方向估计方法。利用阵列实时接收的快拍数据迭代得出协方差矩阵的最大特征矢量,然后通过最大特征矢量建立一个新的Toeplitz矩阵实现去相关,最后对新得到矩阵进行奇异值分解得到信号的波达方向。通过仿真实验证明该方法能够实现对相干信源的有效估计,并且具有很好的实时性,能够有效的降低算法的复杂性。它在低信噪比和小快拍数的情况下有着比TSVD算法更加优良的估计性能。     

基于局部保持投影和RBF神经网络的DOA估计

提出了一种有效的降维构建方法改善来波到达角（DOA）估计的性能。该方法利用局部保持投影（LPP）对DOA估计用的神经网络的训练样本进行降维,以降低神经网络的复杂度,加快神经网络的训练过程。与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上,可以使特征维数极大地降低。数值实验表明,基于局部保持投影和神经网络的方法具有良好的估计精度和效率,同时对噪声也有较强的适应能力,能够很好地满足波达方向估计实时性的要求。