基于噪声圆形特性的宽带相干信号DOA估计方法

针对色噪声下基于差分去噪的宽带相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对相干信源数有限制的问题，提出一种基于噪声圆形特性去噪和Toeplitz矩阵重构的估计算法。首先，对接收到的信号求取协方差矩阵，利用噪声的圆形特性消除噪声。为达到对协方差矩阵进行Toeplitz矩阵重构的要求，通过协方差矩阵相乘来构造新的数据协方差矩阵。然后，通过Toeplitz矩阵重构来解相干。最后，利用旋转子空间算法准则构造聚焦矩阵，使用传播算子算法实现DOA估计。理论分析及仿真实验验证了该算法的有效性，该算法对相干信源数的奇偶没有限制，同时该算法也适用于高斯白噪声下宽带相干信号DOA估计的场景。     

基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法

最优空时自适应处理方法由于计算量大且需要大量的训练样本来估计杂波协方差矩阵而无法满足实际应用,针对此问题,本文提出一种基于协方差拟合准则的降维空时自适应处理方法.该方法首先对每个阵元收到的回波信号进行时域滤波,然后通过协方差拟合准则构造了在高斯信源下与最大似然估计器渐近等价的优化问题,同时我们将协方差拟合优化问题转换为...     

基于互质阵虚拟阵列空间平滑的相干信号DOA估计方法

针对相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)以空间平滑方法为基础的算法中阵列孔径损失严重以及低信噪比环境下算法估计性能较差等问题,提出一种无需信源数先验信息的互质阵列相干信号DOA估计方法。首先,对互质阵列得到的协方差矩阵矢量化,在虚拟阵元空洞位置内插天线零元,重构协方差矩阵为Toeplitz矩阵,拓展阵列孔径。然后,对重构阵列进行前后向空间平滑处理,消除信号相干性,提高算法估计性能。最后,将前后向平滑矩阵类比均匀对称阵列的协方差矩阵,设计代价函数转化为凸优化问题,通过谱峰搜索进行DOA估计。理论分析及仿真结果表明,该方法无需入射信号信源数,计算复杂度低,且在低信噪比环境下相干信号DOA估计数、估计分辨率以及估计精度都得到了明显改善。     

期望信号稳健阻塞的协方差矩阵重构波束形成算法

针对期望信号导向矢量存在失配时自适应波束形成器性能下降的问题,提出期望信号稳健阻塞的干扰噪声协方差矩阵重构算法。首先,构造角度展宽的信号阻塞矩阵,完成回波数据中期望信号的分离,进而利用无污染的回波数据计算准干扰噪声协方差矩阵。接着,对准干扰噪声协方差矩阵做特征分解,借助矩阵投影变换完成干扰噪声协方差矩阵的准确重构。最后,对剔除掉干扰和噪声分量的采样协方差矩阵做特征分解,完成期望信号导向矢量的有效估计。理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅具有近乎理想的性能,还具有较低的计算复杂度。     

基于重构协方差矩阵空时二维杂波抑制方法

针对杂波环境严重非均匀导致协方差矩阵估计失真、空时自适应处理性能下降的问题,提出了一种杂波协方差矩阵重构方法,并利用重构的杂波协方差矩阵实现杂波抑制。该方法充分利用了载机速度给定时杂波分布轨迹已知这一先验知识,考虑了天线方向图的调制,通过改变空时相关函数调节杂波带宽,可以实现任意杂波协方差矩阵重构。计算机仿真分析和实测数据处理结果表明,所提出的方法在非均匀杂波环境中,与小自由度的降维自适应算法相比具有更好的动目标检测性能。     

虚拟阵列下的相干信号测向算法

大多数解相干测向算法只能应用于均匀线阵,而不能用于均匀圆阵。针对这一问题提出了一种基于虚拟均匀线阵的快速解相干波达方向估计算法,该算法对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励,使其成为虚拟均匀线阵,在色噪声协方差矩阵为复对称Toeplitz结构的情况下,利用空间差分方法和矩阵重构相结合来估计相干信号,并且去除非相干信号以及色噪声。该算法提高了阵列的信源过载能力,不需要进行高阶累积量的计算以及特征分解,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

直接数据域迭代空时自适应处理方法

针对常规空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)在机载雷达非均匀杂波环境下杂波抑制性能下降的问题,提出一种直接数据域(direct data domain, DDD)迭代空时自适应处理方法。首先利用数据的特殊结构和空时谱的稀疏性引入一种新的迭代自适应(iterative adaptive approach, IAA)空时二维谱估计算法,然后在获得待检测单元空时谱分布的基础上重构无孔径损失的协方差矩阵,最后根据目标信号在空时平面的分布特点,提出一种新的目标剔除算法对协方差矩阵进行修正,以避免目标自相消。仿真实验结果表明,在存在3%阵列误差的情况下,所提方法在旁瓣杂波区的改善因子比传统直接数据域方法高出约10 dB、比多普勒平移法高出约5 dB。     

独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

快速酉ESPRIT方法

酉ESPRIT方法虽然能以较小的计算代价改善标准ESPRIT方法的参数估计性能 ,但仍需计算实数矩阵的奇异值。提出了一种基于酉变换的信号子空间快速近似方法。该方法在数据矩阵酉变换的基础上 ,有理近似估计信号子空间 ,利用均匀线阵的中心对称性 ,使矩阵运算变为实数运算 ,无需奇异值分解 ,大大减小了运算量。仿真实验表明 ,该方法的参数估计性能接近酉ESPRIT方法 ,优于标准ESPRIT和有理近似ESPRIT方法。     

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。     

用改进的MUSIC算法实现相干多径信号分离

基于特征值分解的MUSIC算法是建立在非相干信号模型基础之上的,对于相干多径信号,MUSIC算法将会失效。与传统的拟补空间协方差矩阵秩亏损的空间平滑去相关法不同,从另一个角度出发,通过特殊的天线阵列模型,重构一个Toeplitz矩阵,使其秩只与信号的波达方向有关,而不受信号相关性的影响,从而达到去相关的目的,并对信号子空间和噪声子空间作出正确的估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且较传统的空间平滑方法具有更低的信噪比门限和更小的运算量。     

快速正交投影波束形成新方法

新算法利用阵列快拍数据直接构造噪声子空间,然后将约束导向矢量向噪声子空间投影得到波束形成的权矢量。新算法的性能与正交投影算法相同,但不需要进行矩阵特征分解,运算量大大减小,易于工程实现。就算法不损失系统自由度,克服了差分快速投影法在空间干扰与目标方向呈对称分布时具有明显信号对消的缺点。计算机仿真结果说明了新方法的有效性。     

DBS imaging based on Keystone transform

To correct the range walk through resolution cell in Doppler beam sharpening(DBS) imaging,a new DBS imaging algorithm based on Keystone transform is proposed.Without the exact values of the movement parameters and the look angle of the radar platform in the multi-targets environment,a linear transform on the received data is employed to correct different range walk values accurately under the condition of Doppler frequency ambiguity in this algorithm.This method can realize the coherent integration in azimuth dimension and improve the azimuth resolution.In order to reduce the computational burden,a fast implementation of Keystone transform is used.Theoretical analysis and simulation results demonstrate the effectiveness of the new algorithm.And through comparing the computational load of the fast implementation with several other algorithms,the real-time processing ability of the proposed algorithm is superior to that of other algorithms.     

实测数据的降秩空时自适应处理方法

针对全空时自适应处理协方差矩阵估计和计算复杂问题,介绍了在直接处理器结构上基于主分量法和互谱法的两种降秩空时自适应处理方法,这两种方法利用杂波和干扰的低秩属性,应用采样数据来构造降维转换矩阵。对Mountain Top计划进行了详细描述,对从Mountain Top计划测得的数据应用上述两种降秩方法对其进行了分析。仿真实验表明了这两种方法的可行性,减少了计算量,并提高了有效可测收敛性。     

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。     

Diagonally loaded SMI algorithm based on inverse matrix recursion

The derivation of a diagonally loaded sample-matrix inversion (LSMI) algorithm on the busis of inverse matrix recursion (i.e.LSMI-IMR algorithm) is conducted by reconstructing the recursive formulation of covariance matrix. For the new algorithm, diagonal loading is by setting initial inverse matrix without any addition of computation. In addition, a corresponding improved recursive algorithm is presented, which is low computational complexity. This eliminates the complex multiplications of the scalar coefficient and updating matrix, resulting in significant computational savings. Simulations show that the LSMI-IMR algorithm is valid.     

用一次快拍数据实现二维完全解相干和解互耦

针对相干信源背景和考虑二维阵列互耦效应时的二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计问题,提出了一种只利用一次快拍数据即可实现二维完全解相干和解互耦的快速算法--互耦效应下的单次快拍波达方向矩阵(single snapshot DOA matrix method in the presence of mutual coupling, MC-SS-DOAM)法。该算法仅利用特殊阵列的单次快拍数据构造等效的接收数据协方差矩阵,避免了传统算法需要多次快拍累积的弊端,将其分解后得到了具有对角阵形式的等效信号协方差矩阵,因此实现了完全解相干,此时互耦系数已经从阵列流型矩阵中剥离,归入至对角元素中,即实现了完全解互耦。文中进一步对互耦系数可能导致的二维盲角进行了分析。仿真结果表明,该算法能够完全实现解互耦和解相干,且仅利用一次快拍的本文算法二维估计性能接近50次快拍的DOAM算法,明显优于40次快拍的DOAM算法。     

二维相干信号测向估计方法

针对双平行线阵列,提出了一种相干信号二维波达方向估计新方法.该方法利用双平行线阵的特点,在空间平滑法基础上通过构造新的协方差矩阵,进一步去除了信源间的相干性.相对空间平滑法计算量无明显增加,并且利用信号的方向矢量元素来直接估计信号角度.该方法不需要谱峰搜索,大大减小了运算量,具有分辨率高和估计方差小的优点.最后,通过仿真说明了该方法的有效性.