冲激噪声背景下基于虚拟阵列变换的DOA估计

目前,大多数的DOA(direction of arrival)估计算法是应用在高斯噪声环境下的.随着冲激噪声的应用越来越广泛,利用虚拟阵列变换的方法,解决了在冲激噪声背景下对任意阵列进行DOA估计的问题.该方法将任意阵列虚拟成等距均匀线阵,使其阵列流型具有Vandermonde矩阵形式.然后结合分数低阶矩的特点,利用FLOM-MUSIC算法对来波方向进行有效的估计.经计算机仿真,证明了该方法的有效性.     

任意分布冲击噪声背景下基于ESPRIT的DOA估计方法

针对冲击噪声背景下的传统波达方向(DOA)估计算法性能下降的问题,该文提出一种适用于任意分布冲击噪声的无穷范数归一化旋转不变子空间(Inf-ESPRIT)算法.该方法首先对阵列接收的快拍数据进行无穷范数归一化处理,然后对伪协方差矩阵进行特征分析,利用ESPRIT算法实现DOA的估计.与传统的基于分数低阶矩的方法相比,该算法具有以下优势:适用于多种不同分布的冲击噪声环境,无需已知冲击噪声特征指数的先验信息或估计值,可以获得更好的估计性能.计算机仿真实验证明了所提算法的有效性.     

基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计

本文提出一种新的多径信号DOA估计方法--基于高阶循环统计量和线性预测的虚拟孔径扩展DOA估计算法.首先构造阵列接收信号的四阶循环累积量矩阵并估计其广义舵矢量,进而基于前后向线性预测(FBLP)估计每组多径信号的DOA,以进一步提高分辨力.该方法与扩展虚拟ESPRIT算法(即EVESPA)相比,兼有高阶累积量和循环统计量的优点,具有信号选择性和更强的抑制复杂噪声/干扰的能力;在小样本情况下估计空间距离较近的多径方向具有更高的分辨力;用包含K阵元均匀线阵的任意阵列所能接收的信号总数可以超过2K(K-1)/3个,适于信号数大大多于阵元数的情况.     

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。     

基于支撑矢量机的信源数估计

为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线...     

柱面共形阵列天线WSF算法DOA估计性能分析

天线是无线电通信及探测系统的重要组成部分,在未来航天飞行器、移动通信以及声纳领域中,共形阵列天线的广泛应用将极大地提高系统的整体性能。在建立三维柱面共形阵列天线导向矢量数学模型的基础上,将经典高分辨DOA(Direction Of Arrival)估计方法——WSF(Weighted Subspace Fitting)算法应用到柱面共形阵列天线中,并详细分析推导WSF算法在柱面共形阵列天线中的估计方差和克拉美-罗界(Cramer-Rao Bound,CRB),通过计算机仿真实验分析了WSF算法在柱面共形阵列天线中的估计效果,给出了WSF算法在柱面共形阵列天线中DOA估计性能的评估。实验表明WSF算法的DOA估计方差随着信噪比和阵元个数的增加逐渐达到CRB。     

面向多声源的压缩感知麦克风阵列的波达方向估计

在语音识别、说话人识别等语音交互应用领域中,麦克风阵列常常工作于多声源工作场景,因而需要更高的波达方向(DOA)估计分辨性能.压缩感知(CS)的DOA估计算法可将声源定位的问题转化成稀疏信号的重构问题,进而提高在高混响、低信噪比环境下的DOA估计性能.基于这一思想,将CS方法应用于多声源方位估计.考虑到传统的基于CS的DOA估计算法利用实测声源传输响应作为混合矩阵时,会因噪声的存在而导致多声源条件下的匹配程度下降,提出了利用基于阵列各阵元之间时延关系所生成的不同方位的声源传输响应来构造CS混合矩阵,即构造房间冲激响应CS(CRR-CS)的DOA估计算法,从而实现多声源的DOA稀疏恢复.通过实验验证了该方法优于传统方法,能更好地实现定位.     

基于四阶累积量虚拟阵列扩展的DOA估计

针对Music-like方法能很好地扩展阵列孔径,但计算量较大的问题,提出了一种虚拟阵列扩展的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的性质,由实际阵元的坐标与方向矢量直接计算出虚拟阵元的坐标与方向矢量,利用两种阵元坐标之间的关系构造四阶协方差矩阵,运用MUSIC(Mu ltip le S ignal C lassification)算法对非高斯独立信号源进行DOA(D irection of Arrival)估计。该方法在任意阵列的情况下,对非高斯独立信号源进行一维与二维DOA估计,均能准确估计出多于实际阵元数目的方向角与仰角。实验表明,对一N元阵列,该方法最多能够扩展N2-N 1个虚拟阵元,能够估计出N2-N个非高斯独立信源,提高了阵列的空间分辨能力,有效抑制了高斯噪声的干扰,减少了高阶累积量协方差矩阵的计算量。     

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.     

一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法

针对多径环境中相干信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵列流型的相干信号波达方向估计算法(DOA-CSAA).先通过联合使用时域和空域相关函数估计出每个用户组的广义导向矢量,再估计出每个用户组内多条路径上的波达方向.由于DOA-CSAA算法所利用的信号的空域相关信息和时域相关信息均为信号的二阶统计量,因而运算量远小于基于四阶统计量的算法.此外,DOA-CSAA算法由于未使用子空间平滑算法,所以不受阵列流型限制,且阵列孔径没有降低,因此当使用M个阵元的任意阵列流型时,可估计出的DOA个数最多可达M(M-1)个.仿真实验表明,与经典子空间平滑算法相比,DOA-CSAA算法在均方根误差为10-4～10-3时可获得20 dB左右的信噪比增益.     

空间稀疏角域以及多普勒域下的DOA估计

提出可在稀疏角域以及多普勒域下对天线阵列信号向量进行接收和分析的方法,讨论在多普勒频域范围内的DOA估计问题,并在有效的频带范围内提取信号冲激响应较大的值. 在稀疏DOA的恢复过程中采用的是L2,0估计算法,并在多路天线频谱感知的架构下充分利用DOA所固有的稀疏特性,对其进行稀疏恢复. 对于在测试环境中不可避免的噪声问题,分析三种不同噪声分布下的DOA估计误差问题. 仿真结果显示频域范围内的L2,0-DOA估计算法具有较低的计算复杂度和较高的准确度,并且算法对噪声不敏感,鲁棒性较高.     

扫描体制雷达高分辨参数估计算法统一框架及性能分析

在对扫描体制雷达高分辨参数估计算法研究的基础上,提出了适于各种扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一框架,从而把多重信号分类(MUSIC)、多维多重信号分类(MDMUSIC)、最大似然(ML)和加权子空间(WSF)等典型算法有机统一起来,构建了扫描体制雷达高分辨参数估计算法的统一理论基础,推导了该类算法的克拉美—罗界(CRB)。通过仿真实验比较了各种算法的性能,结果表明各算法对角度和多普勒频率估计的精度较高,具有较强的角度和多普勒频率的超分辨特性,这一特性是传统波束扫描雷达参数测量算法所不能企及的。     

一种基于Toeplitz矩阵重构的波达方向估计新算法

为了提高空间谱中信号与噪声的区分度以及改善传统Toeplitz矩阵重构算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时的精度,本文提出一种新的基于Toeplitz矩阵重构的DOA估计算法。首先将观测数据估计的自相关矩阵预处理得到数据向量,并基于数据向量进行Toeplitz矩阵重构;再对重构后的矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间;最后同时利用信号子空间和噪声子空间进行空间谱估计。结果表明:无论是相干源还是非相干源的DOA估计,该算法估计精度均优于传统Toeplitz算法,在非相干源的DOA估计精度性能与多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法一致,并在处理相干信源个数能力与传统Toeplitz算法相同。     

基于特征矢量输入的神经网络测向方法

提出了一种新的基于特征矢量的采集输入数据方法，经该方法训练的径向基函数神经网络（RBFNN）可用于码多分址（CDMA）系统中多源信号波达角（DOA）的估计。该方法对信道噪声不敏感，能以较少的训练样本就可得到推广能力较好的神经网络。仿真结果表明，以新方法训练的RBFNN对多源信号DOA估计精度较高，实时性好，适用于CDMA通信系统的高分辨率测向。     

直接数据特征值分解的相干源DOA估计

提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法. 算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解. 理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关. 对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计. 算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度. 仿真结果验证了算法的有效性.      

统一扩频测控系统接收信号处理技术

统一扩频测控体制的多飞行器测控系统应用自适应天线数字多波束形成 技术对目标实施跟踪和测控。采用恒模降列和自适应信号对消器估计出各个信号的波达方向（DOA），应用最小干扰噪声功率判据获得最优加权向量。为了提高天线系统的处理增益，用最优加权向量形成波束，有效地消除多址干扰的影响。波束形成处理器得到的相对相位偏移向量用于上行遥控信号分时发送时，形成对指定目标的高增益波束。对恒模阵列和自适应信号对消器估计获得的导向向量用于数字多波束形成的性能进行了仿真研究。     

TD-SCDMA智能天线发信波束形成实现方案研究

证明了现有TD-SCDMA智能天线系统的发信部分只能用于基带波形的预均衡,根本不具备信号来波方向(DOA)检测、波束形成、空分多址这些智能天线系统应具备的基本功能,将形成一个上行容量大于下行容量的特殊系统,不能达到3G移动通信系统的基本要求.给出一种在TD-SCDMA系统中实现DOA检测,波束形成的基本方法,可以起到空分多址的作用.若使用该技术改造现有的TD-SCDMA系统,可以大幅度提高TD-SCDMA系统的性价比.     

应用于CDMA系统的迭代DOA估计算法

提出一种应用于CDMA系统的高分辨率迭代DOA估计算法,这种算法利用迭代逐步从空间谱中移出被检测出的信号,然后从残留空间谱进一步搜寻信号.算法对信号的相关性没有做任何假设,所以在相干多径环境中不需要进行运算量很大的特征值分解或空间平滑.实验证明这种方法的性能优于MUSIC算法或MVM算法.