宽带信号DOA估计的一种快速算法

CSM(Coherent Signals-subspace Method)算法需要构造聚焦矩阵和进行预估计,运算量大且估计精度容易受预估计的影响,很难达到信号实时处理的目的。为此,提出了一种基于前后向平均的改进非相干信号子空间算法(ISM:Incoherent Signals-subspace Method)。该算法通过把宽带信号分解为若干个窄带信号,对每个窄带信号先用前后向平均法进行去相关处理,再利用ISM算法对宽带非相干信号和相干信号进行DOA(Direction Of Arival)估计。该算法不需要进行预估计,且去相关处理简单容易实现,对宽带相干信号的估计虽然性能不如相干信号子空间算法,但运算量比CSM算法减小很多,是一种快速的宽带信号DOA估计算法。通过实验仿真和性能分析,验证了该算法的有效性。     

分数阶Fourier域宽带相干LFM信号的DOA估计

针对具有相同时频分布的宽带相干LFM信号,提出了一种DOA估计新算法.该方法利用分数阶Fourier域前后向空间平滑技术对信号去相干,然后由MUSIC算法估计信号的DOA.这种算法既具有避免矩阵插值和汇聚变换,不需要到达角初始估计等优点,又能正确地估计宽带相干LFM信号的DOA.仿真结果验证了算法的有效性.     

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.     

基于主特征矢量的相干信号DOA估计算法

为了进一步提高相干信号DOA估计的精度,提出了一种基于主特征矢量的相干信号DOA估计改进算法。算法选取了信号子空间对应的主特征向量,将其进行反向共轭变换得到增广主特征矢量,再构造线性预测方程,利用加权最小二乘法求解预测方程中的多项式系数,最后求根得到信号的DOA估计。改进算法克服了PUMA算法在信号完全相干条件下性能恶化的缺陷,当信号完全相干以及部分相干时都具有良好的性能,并且提高了最大可分辨信号数,当信噪比较低、快拍数较少时仍保持较高精度。相比于PUMA算法,当信号部分相干时,文中算法的均方根误差约降低了0.2°;当信号完全相干时,均方根误差约降低了0.8°。通过与多种解相干算法进行比较,算法性能得到了验证。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

存在阵元位置误差时的信号DOA估计

在超分辨测向领域 ,阵元位置误差往往会导致测向性能急剧下降 ,因此必须进行有效的校正。该文基于子空间基本原理 ,提出了一种有源校正法 ,其优点在于收敛速度快、所需校正信号的方向不必准确已知。计算机模拟结果表明 ,采用该方法完成误差校正之后 ,通过修正的MUSIC算法就能实现对信号DOA的精确估计     

一种宽带非相关信号DOA估计的新方法

介绍一种宽带非相关信号DOA估计的新方法(TOPS),该方法利用信号源各频率段噪声子空间和信号子空间的正交关系对信号源的方位进行估计.TOPS算法与宽带聚焦类算法不同点在于,该方法不需要对信号方位进行预估计.仿真显示该算法的分辨力高,在高信噪比条件下估计性能优越.     

一种多分辨率DOA估计的小波包算法

根据MUSIC算法在信号波达方向(DOA)较近或相干时性能迅速下降的情况,提出了一种多分辨率信号波达方向估计的小波包算法基于子带分解的MUSIC算法(SB MUSIC)·算法对全带信号进行子带分解,并根据最优基选取准则选择最优叶节点,然后对每个叶节点应用MUSIC算法进行谱估计·研究表明子带分解具有提高信噪比(SNR)和放大频率间隔等优点·考虑到算法应用时只有全带频率才有意义,提出了子带频率向全带频率映射的方法·仿真证明,SB MUSIC不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当时,具有一定的信号去相关能力,并且子带谱的估计成功率和谱平度都高于全带谱·     

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。     

阵列信号处理中DOA估计的误差分析

多重信号分类法(即MUSIC算法)具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,在阵列信号处理中对DOA(direction of arrival)的估计也一直是人们研究的热点。通过对MUSIC算法中影响DOA估计的误差因素进行分析和研究,讨论MUSIC算法的估计性能。理论分析和仿真结果表明,对非相关或相干信号,MUSIC算法是一种有效的测量目标方位角的方法。     

一种基于神经网络的宽带相干信号波达方向估计方法

相干信号子空间处理方法（ＣＳＭ）是一种通过构造聚焦（ｆｏｃｕｓｉｎｇ）矩阵来估计宽带相干源波达方向（ＤＯＡ）的有效方法．本文基于逆传播（ＢａｃｋＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）学习算法，给出了一种用神经网络来实现聚焦过程的新颖方法．利用这种方法进行ＤＯＡ估计，可以无需预先知道源信号初始信息，不经预处理过程即可获得对ＤＯＡ的高性能估计     

基于引力搜索算法的相干信号源DOA估计方法

针对最大似然(ML)DOA估计方法存在着运算量高且容易收敛到局部极值的问题。结合引力搜索算法(GSA)与最大似然方法,提出了一种GSA-ML方法。将最大似然函数作为GSA算法的适应度函数,在遵循ML方法的主体思想同时,利用GSA算法运算量低和收敛速度快的优点,成功地找到似然函数的全局最优解;并保存了ML方法的优点。仿真结果表明,GSAML方法不仅能有效估计相干信号源;并且相比MUSIC、ESPRIT和TLS-ESPRIT算法,拥有更高的精度和估计成功概率。     

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.      

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.      

单快拍数据预处理的相干信号波达方向估计

针对已有的相干信号单次快拍波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计算法需要限定入射信号类型或者通过损失部分阵列孔径来放宽限定条件的问题,提出一种新的单快拍解相干算法.算法首先对接收的单次快拍数据做互相关预处理,利用预处理所得的数据重构等效协方差矩阵,再基于多重信号分类法(multiple signal classification,MUSIC)或信号参数估计的旋转不变子空间技术(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,ESPRIT)完成相干信号DOA估计.算法在不损失阵列孔径的同时,无需限定入射信号类型.进一步的快拍数叠加试验表明,在低信噪比条件下,通过随机快拍数据叠加,算法性能较已有算法更好.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

基于采样数据重构的信号DOA估计算法

在对修正ＭＵＳＩＣ算法,即ＭＭＵＳＩＣ进行介绍的基础上,提出了通过奇异值分解来实现该算法,以及将它与空间平滑技术相结合来估计相干信号的ＤＯＡ,计算机模拟结果证明了该方法的可行性。     

基于内插阵列变换的相干源测向方法研究

利用内插阵列变换和前/后向空间平滑技术在阵列信号处理中的优点,提出了一种对相干信源进行超分辨测向的有效方法.该方法首先在不同的内插区间将均匀圆阵虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式,然后使用基于前/后向空间平滑技术的MUSIC算法对相干信号的波达方向进行有效地估计.该方法的主要优点在于,当相干信源数多于阵元数时仍可有效地估计出相干信源的二维波达方向,并且可实现全方位、无模糊的角度估计.计算机仿真证明了其有效性.