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.     

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.     

声矢量传感器目标方位估计

对偶极子型声矢量传感器应用于水声目标方位估计的信号处理方法进行了分析和研究 ,并采用傅立叶分解方法 ,将一般的窄带信号偶极子定向处理方法推广到宽带 ,推导出了相应的处理算法 .经计算机模拟计算 ,在特殊角度用波束旋转后 ,方位估计精度一般高于 2°,海上试验也验证了本文方法的有效性     

SαS噪声环境下的宽带信号二维波达方向估计算法

为克服在SαS噪声环境下的DOA估计方法没有考虑宽带信号的情况,在分析SαS噪声环境下宽带信号阵列输出矩阵性质的基础上,将时域方法与频域方法有机结合起来,通过构造L型阵列的各频带的分数阶累计量,将一维宽带信号阵列模型拓展到二维,并利用CSM聚焦算法,通过k个聚焦矩阵T(fk)把不同频率处的方向矩阵变换到同一参考频率f0下的矩阵,采用改进的分数低阶矩阵(MFLOM)来作为共变矩阵的估计子.实现了SαS噪声环境下的宽带信号的二维波达角估计,通过仿真分析证明了该算法的有效性.     

柱面共形阵列DOA与极化参数高效联合估计算法

针对共形阵列天线信源方位与极化状态联合估计算法计算量大的问题,给出了一种基于多级维纳滤波器前向递推的柱面共形阵列天线信源方位与极化参数高效联合估计算法.新算法推导了柱面共形阵列天线多级维纳滤波器的前向递推.算法以某一期望信号的训练信号为已知条件,通过多级维纳滤波器的前向递推,来实现信号子空间和噪声子空间的快速估计,避免了协方差矩阵估计与特征值分解,大大减少了已有联合估计算法的运算量,使计算量由原来的O(N3+N2L)降低到O(N2L).仿真实验表明:算法在降低算法复杂度的同时,可保证算法的估计精度,在信噪比大于10 dB时,与已有算法具有近似相同的估计精度,证明了算法的有效性.     

一种基于ICA与空间谱相关系数最大化的源数目估计算法

为提高在低信噪比和存在小信号情况下的源信号数目估计正确率,提出了一种利用ICA估计出的信号和利用空间谱分离出的信号的相关系数最大化为依据的源数目估计方法。该方法综合利用源信号的统计独立特性和阵列结构信息,降低了算法对噪声和信号强弱的敏感。计算机仿真结果表明,在低信噪比和存在弱信号的情况下,该算法可以高精度的估计出源信号数目。     

一种水声宽带双曲调频信号波达方向估计方法

提出了一种基于短时分数阶傅里叶变换的水下宽带双曲调频信号波达方向估计方法.建立了均匀线列阵声呐远场宽带双曲调频信号接收数据模型,在时域将接收信号进行分时段处理,对每一段短时信号分别进行分数阶傅里叶变换,将时域阵列接收数据转化成多段短时分数阶傅里叶域阵列数据,同时将多个时段的时变阵列流形矩阵变换成与每个时段一一对应的多个固定阵列流形矩阵.利用多重信号分类算法估计各短时信号的空间谱,应用求和运算进一步得到整体时段双曲调频信号空间谱,通过谱峰搜索实现对双曲调频信号的波达方向估计.通过仿真实验与分析,对该方法的水声双曲调频信号波达方向估计的有效性进行了验证,分析了该方法在阵列接收信号时域分段数、信噪比、目标方位等参数变化条件下的性能.与传统方法相比,该方法具有更高的方位分辨率和估计精度.     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

四四元数域低秩逼近及其在矢量阵列波达方向和估计中的应用

提出了新的多元数概念——四四元数,以及四四元数框架下特征分解和奇异值分解等信号处理领域常用的矩阵运算新规则.在此基础上提出了四四元数矩阵的一种低秩逼近算法,并将其用于矢量传感器阵列信号建模及波达方向(DOA)估计中.结果表明,四四元数特征分解及奇异值分解能获得比现有方法更好的低秩逼近性能,基于四四元数模型的矢量传感器阵列信号DOA估计算法,在资源占用、子空间逼近以及对模型误差的鲁棒性等方面均明显优于传统算法.     

单通道小样本信号频率估计算法

针对噪声条件下单通道小样本信号的频率估计问题,提出基于MUSIC方法估计信号频率的算法,通过分析单通道接收信号,结合阵列信号处理方法,根据离散采样间隔和线性阵列阵元间距的关系,提出新的观测数据矩阵构造方法.利用采样数据构造一个Toeplitz矩阵,然后对该矩阵进行特征值分解得到信号子空间和噪声子空间,并通过MUSIC算法实现在单通道较小采样数据量的条件下,精确地估计信号频率.最后经过计算机仿真并与快速傅里叶变换(FFT)算法相比,验证了本文算法的有效性和优越性.     

基于未知互耦模型的波达方向估计

在阵列信号处理中,传感器间的互耦效应会对参数估计产生不利影响.为了降低互耦影响,提出了一种用于未知互耦模型下的波达方向（direction of arrival,DOA）估计算法.该算法运用了迭代的思想,利用全部阵列估计初步的DOA.之后基于子空间理论估计角度依赖系数（angularly dependent coefficients,ADCs）,并用得到的ADCs进一步提升DOA估计精度通过求解最小二乘问题确定互耦参数,将新的DOA值作为初始值开始下一轮迭代.仿真结果证实了在未知互耦模型下,相较于其他DOA估计,提出的方法有更好的性能并且更加鲁棒,特别是在小尺寸阵列或低信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）情况下.      

双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计

针对MIMO雷达收发阵元间存在互耦会严重影响目标定位算法性能的情况,提出一种双基地MIMO雷达多目标定位及互耦参数估计的算法.利用均匀线阵互耦矩阵的特点和MIMO雷达的特性获得满足ESPRIT算法的信号子空间,在不需要任何互耦矩阵信息情况下采用ESPRIT算法实现了目标角度估计,且估计出的角度参数自动配对.根据所估计的目标方位角度,利用信号子空间和联合导向矩阵之间的关系,将MIMO雷达的互耦参数估计转化为线性约束二次最小化问题,估计出互耦系数矩阵,实现了MIMO雷达的自校正.该方法的优点是避免了多维空间谱搜索带来的庞大计算量和迭代中的全局收敛性问题,同时得到了收、发阵列互耦参数估计的闭式解.仿真结果表明算法估计性能接近于互耦已知时二维MUSIC算法.     

阵列误差下宽带信号DOA估计自回归迭代算法

本文基于MMSE准则提出一种新的在随机阵列误差条件下宽带信号波达方向(DOA)估计算法,并分析了随机阵列误差对算法的影响。将含有阵列误差的宽带信号通过窄带滤波器组转化为窄带信号,在MMSE准则下采用自回归迭代方法恢复窄带信号的稀疏表示,由此得到信号源个数和DOA估计。新算法不仅有超分辨率能力,而且不需要预先知道信号源个数,此外还能对相干信号进行DOA估计,对阵列误差有比相干子空间法更好的稳健性。计算机仿真验证了算法的有效性和稳健性。     

弹载相控阵雷达单阵元高精度去耦方法

针对目前工程实践中弹载相控阵雷达近场测试中无法有效补偿阵元间互耦的问题,对某型号弹载相控阵雷达的矩形贴片天线,建立单阵元辐射模型,结合信号子空间基本原理,提出一种基于信号波达方向估计值计算单阵元互耦总影响系数的方法。该方法通过均匀矩形阵列信号波达方向估计值计算一个阵元与其周围八个阵元的互耦系数,将互耦系数累加后的结果作为对单阵元的互耦总影响系数,将近场测试值除以互耦总影响系数可得互耦校准后的阵元参数。微波暗室实验结果表明:该方法得到的阵元幅值和相位与理论计算值相近,说明方法是有效的。该方法可以应用到某型弹载相控阵雷达天线校准中,能有效补偿阵元间互耦。     

基于降低互耦影响的二维稀疏阵优化设计

通过对基于差分共阵概念的开盒阵（open box array,OBA）阵元进行重新优化,提出了一种称为稀疏H型阵的新阵型设计方案.该结构具有与OBA相同的可估计信源数,并通过降低紧密排布的传感器对数有效减小了传感器间互耦效应.基于二维酉ESPRIT算法的波达方向估计,仿真证实了所提出的阵型相较其他阵型具有更好的抗耦合能力.      

基于电磁矢量阵列的非相关分布源DOA估计

提出了一种基于电磁矢量阵列(EMVSA)的非相关分布源(UD)DOA估计算法.建立了电磁矢量阵列非相关信号源模型(EMVSA-UD),同时考虑了分布源空域和极化域的分布特性,从而充分利用了分布源的信息.提出基于电磁矢量阵列的非相关分布源近似子空间算法(EMVSA-UD-ASSE),近似利用了信号子空间和噪声子空间的正交性,算法不需要进行特征值分解,避免了对UD确定有效信号子空间维数Me的困难.计算机仿真结果表明,EMVSA-UD合理,EMVSA-UD-ASSE稳定有效.     

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.      

基于双阵元的宽带相干信源数估计

不同噪声条件下,宽带相干信源数估计是阵列信号处理中的难点问题.本文针对宽带信号的特点,利用虚拟阵列扩展技术,将宽带信号的不同频率成分虚拟为不同间距的虚拟阵元,通过空间平滑削弱信号之间的相干性.但由于噪声的功率谱非严格平坦,虚拟阵列协方差矩阵的噪声特征值发散程度严重,经典的信息论方法完全失效.基于对角加载技术,提出了一种新的加载量,有效地平滑了噪声特征值,减弱了其发散程度,并在此基础上利用比率准则改进了信息论方法,实现了两阵元对多个信源的数目估计.仿真实验表明,改进后的方法在白噪声和色噪声条件下均具有较好的性能,优于盖氏圆方法.     

非圆信号扩展传播算子DOA估计求根算法

为有效降低非圆信号DOA估计算法的计算量,提出了一种非圆信号DOA估计快速算法。该算法运用扩展传播算子和多项式求根方法来降低计算量。首先根据非圆信号特性构造出扩展阵列输出矩阵,并生成扩展协方差矩阵,然后不需要对协方差矩阵的特征分解,使用扩展传播算子方法得到估计的扩展噪声子空间,再利用均匀线阵的多项式求根方法快速求出目标的DOA估计值。对算法的性能仿真和计算复杂度分析结果表明,提出的算法不但其均方根误差性能与NC-root-MUSIC、NC-ESPRIT、NC-MSWF-MUSIC等快速算法相似,同时提出的算法还大大减小了非圆信号DOA估计MUSIC算法的计算复杂度,而且其计算复杂度小于上述提到的快速算法,实现了非圆信号DOA估计算法的快速估计。     

一种适用于双微阵列的语音增强算法研究

考虑到传统单通道语音增强算法对噪声抑制的局限性,本文采用由两个微型麦克风阵列组成的双微阵列,利用该阵列空间结构的时空域特性对含噪语音进行处理,提出了一种适用于双微阵列的语音增强算法。该增强算法是将各通道采集到的带噪语音信号先使用对数最小均方误差(Logarithmic Minimunm Mean Square Error,LogMMSE)提升其信噪比,然后利用频域宽带最小方差无畸变响应(MVDR)通过对目标声源信号的获取,保留目标声源方向的信号并抑制其他方向的信号干扰,最后通过一个改进可懂度结合改进最小控制递归平均(Improved Minimum Controlled Recursive Average Algorithm,IMCRA)噪声估计的维纳滤波器来去除噪声残留提升语音质量。仿真实验结果表明,相比传统的单通道语音增强算法,该算法具有良好的噪声抑制性能。