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。     

基于改进SST算法的宽带信号DOA估计

信号子空间变换算法(SST)的聚焦矩阵是利用各频率点与参考频点之间信号子空间的关系导出的。针对传统的宽带DOA算法存在的计算复杂度高和估计偏差大的问题,利用聚焦的本质,提出了SST改进算法。改进后算法的性能分析优于传统算法,能正确的分辨出信号的方位,降低了运算量。     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

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.     

一种无需特征值分解的快速ESPRIT算法

ESPR IT算法是一种用于估计到达角(DOA)的参数类超分辨算法,由于这种算法在有效性和稳定性方面都有非常突出的表现,所以其受到了广泛的研究,并成为主要的超分辨算法.但是,在运用ESPR IT算法时不可避免的要进行特征值或奇异值分解(EVD/SVD),这使得其无法运用于实时系统.基于实时性方面的考虑,提出了一种无需特征分解的快速算法(VESPR IT).此算法有效性和稳健性方面虽然要比标准的ESPR IT算法稍差一些,但是其节约了计算时间使得此算法可以运用于实时处理.     

一种快速二维到来方向估计算法

讨论了无线网络通信中多径窄带信号的二维到来方向估计算法的特点和性能,提出了一种基于双平行线阵列结构的二维到来方向估计的快速算法.与以前的工作相比,该算法在求解过程中只需要对较小维数的数据矩阵进行特征值分解,具有较低的计算复杂性,并且能够解决具有相近的方位角或仰角的入射波束问题.该算法利用特征值估计二维到来方向,利用特征向量的对应关系解决二维到来方向的配对问题.仿真试验表明提出的算法具有较小的估计误差,对信噪比的变化具有更好的鲁棒性等优点.     

一种用于宽带信号测向的改进TCT算法

宽带测向是雷达与电子对抗领域中的一个重要研究课题.在基于信号子空间算法中的双边相关变换（TCT）算法的基础上,对其进行改进,提出了一种新的构造聚焦矩阵的方法.实验证明,新方法在低信噪情况下表现出很强的优越性,相比传统TCT算法,改进后算法具有更高的分辨率和精度.     

宽带共形阵列信源方位与极化联合估计算法

针对共形阵列天线的宽带独立信源方位估计问题,给出了一种信源方位与极化参数的联合估计算法.首先通过短时傅里叶变换(STFT),将宽带信号划分为多个窄子带信号,然后延时接收信号,构造满足旋转变换关系的成对快拍数据,从而估计出不同子带的信号流型矩阵.在此基础上,利用各子带间的频率差异性,实现信源方位与极化参数的联合估计.所提算法适用于任意共形载体,无需参数搜索和配对,可完成二维波达方向和极化参数的联合估计,极大地降低了估计算法复杂度,具有较强的普适性与工程实现价值.计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

基于正交性检测的宽带DOA快速估计算法

基于子空间的正交特性,给出了一种宽带信号波达方向(DOA)快速估计算法.应用正交性检测获得方向估计,无需预处理,成功避免了预处理误差给估计结果带来的影响;通过频谱分析只选取能量集中的少数窄带频段数据进行角度估计,大大降低了奇异值分解的矩阵规模,可做到快速实时;在对信号能量比较充分利用的同时也保证了算法的高分辨率.计算机仿真验证了该算法的有效性和快速性.该算法可以应用于任意阵列.     

CDMA通信信号的波达方向估计

通信信号或雷达信号的波达方向估计常采用MUSIC算法,但是传统的MUSIC算法不能适用于相关信号处理.针对CDMA通信信号的DOA估计问题,采用一种空时二维平滑处理算法,在空间平滑技术的基础上,结合时间平滑处理.该算法在确保估计准确性的前提下能有效减小计算量,更适合实时处理.仿真结果验证了这种改进算法的有效性.     

基于小波的宽带雷达信号建模研究

建立了宽带雷达信号模型，讨论了窄带信号模型的局限性，研究了宽带信号的约束条件；提出了以母波为发送信号并以不同尺度和时移的子波来建立宽带回波信号的数学模型；仿真实验表明，基于这种模型，利用连续小波变换实现发波与回波相关函数的计算，即使在低信噪比的情况下，仍然是有效的     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM信号波达方向估计新算法

提出一种新的基于分数阶傅里叶变换和信号子空间分解的宽带线性调频(LFM)信号波达方向(DOA)估计算法.该方法利用LFM信号在分数阶傅里叶变换域的极高的聚集性,在分数阶傅里叶变换域分离信号,并构造分数阶傅里叶变换域的阵列信号相关矩阵.通过对相关矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,并利用MUSIC算法估计宽带LFM信号的波达方向.仿真验证了新方法的有效性.     

非高斯噪声环境迭代自适应DOA估计的算法

提出一种应用于非高斯噪声环境的迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法针对描述非高斯噪声的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)模型,给出了通过逐步迭代来估计噪声模型参数,并通过它们来修正信号协方差矩阵的估计,进而将其逆阵作为加权矩阵来进行空间谱估计的方法.仿真结果表明,在非高斯环境下,本文方法有效地提高了迭代自适应DOA估计方法的性能.     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

基于L阵的分布式信源二维波达方向估计算法

研究了将相干分布式信源积分形式的方向向量化简为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积的方法,提出了一种基于L阵的相干分布式信源二维波达方向分离估计算法.利用阵列结构的特点首先估计仰角,然后构造基于Schur-Hadamard积的二阶统计量估计方位角,所利用的二阶统计量对噪声不敏感,具有较好的信噪比性能.该算法将二维波达方向联合估计简化为两步一维估计,有效降低了计算量.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

一种宽带脉冲信号检测算法

提出了一种能够实时检测雷达脉冲信号的自相关算法。相对原有相关算法,该算法提高了窄带脉冲信号脉宽和到达时间的测量精度,并具备对宽带脉冲信号检测和时域参数估计的能力,且易于硬件实现。讨论了不同信噪比下使用最优门限能够达到的测量精度,并将该算法在FPGA中实现。仿真结果证明该算法在实时处理环境中具有较好的检测性能。     

基于传播算子的宽带近场源二维参数估计算法

针对宽带线性调频近场源参数估计问题,提出一种基于非相干子空间算法的方向角和距离二维参数估计算法.该算法将宽带信号分解成若干个窄带信号,对每个窄带信号构造MUSIC谱函数,并通过谱峰搜索法估计方向角和距离二维参数,使用传播算子(Propagator Method,PM)直接估计接收信号的噪声子空间,构造谱函数,而不需要进行奇异值分解,可有效降低非相干子空间算法的计算量.该算法具有较高的估计性能,仿真实验证明了算法的有效性.