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.     

用于二维角度估计的新型阵列结构及性能分析

为提高天线在低信噪比情况下的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计能力和估计精度,基于柱形多层均匀圆阵,提出了一种新型锥形多层均匀圆阵。将该阵列在锥面各条母线上的阵元等效为均匀线阵,并将各线阵上接收的数据构成新的阵列流形矩阵。对比分析2种阵列流形的克拉美罗界(Cramer-Rao bound,CRB),得出该阵列在低信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、大仰角情况下相对柱形多层均匀圆阵可以获得更高的估计精度和估计成功概率。在仿真中,用二维多重信号分类(Two-Dimensional Multiple Signal Classification,2-D MUSIC)算法验证了该阵列在多信源、低信噪比和大仰角时的优越性,同时给出了空间角对该阵列DOA估计性能的影响。     

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.      

均匀圆阵来波方向估计的解模糊算法

均匀圆阵在半径大于半波长的情况下,由于来波方向(DOA)估计模糊会导致测向性能下降,为解决这一问题,提出了一种新算法.通过调整阵列中某阵元为小半径阵元,可以打破来波方向估计中虚假角度和真实角度形成的导向矢量近似或者相同的平衡,实现对来波方向估计中模糊伪峰的抑制.通过应用虚拟阵列变换方法,解决了该算法需要改动原有天线阵列...     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.     

非均匀双圈圆阵互耦自校正

为克服互耦误差对阵列测向性能的严重影响,提出一种新的互耦自校正方法.首先分析非均匀双圈圆阵的结构特点,将互耦矩阵按照非均匀线阵内部互耦和非均匀线阵之间互耦的原则进行分块,将非均匀双圈圆阵的互耦问题转换到非均匀线阵的互耦问题.然后利用矩阵的加法运算法则,将分块后的矩阵分解成几个具有特殊特性的矩阵之和的形式,方便实现角度与互耦系数的解耦合,从而依次获得信号角度和互耦系数.实验仿真结果表明:提出的算法具有很强的角度分辨力,能较好估计互耦误差系数,可有效解决非均匀双圈圆阵的互耦问题.     

基于频率不变性的改进MUSIC算法的DOA估计

针对传统的波达方向估计（DOA）精度较低的问题，文章提出了一种基于频率不变性的改进多重信号分类方法（Multiple Signal Classification,MUSIC）的算法。该算法利用均匀同心圆阵列先将阵列接收到的数据进行预处理，再使用本文中所提出的改进的MUSIC算法来估计波达方向。改进MUSIC算法是在传统MUSIC算法的原噪声子空间的基础上，依次向信号子空间多取一个特征向量，形成一系列的子空间，加入原来的空间谱估计公式当中，构成新的空间谱估计公式。仿真结果表明，使用改进的MUSIC算法得到的空间谱图的波峰值比传统MUSIC算法增大了85.47 dB，提高了系统的分辨率。     

冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计

在对称α稳定分布噪声的假设下,现有的基于共变和分数低阶矩的MUSIC（即ROC-MUSIC和FLOM-MUSIC）方法不能用于均匀圆阵信源相干情况下的波达方向（DOA）估计.为了解决这一问题,基于模式空间变换算法以及空间平滑算法的思想,结合ROC-MUSIC算法和FLOM-MUSIC算法,实现在冲击噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.仿真实验验证了该方法的有效性.     

采用前向空间平滑分组的混合信号波达方向估计算法

针对混合信号在估计其波达方向时阵列孔径和信噪比损失严重的问题,提出了一种基于对称均匀线阵的波达方向估计算法。对于独立信号,利用旋转不变性子空间类算法估计出其波达方向;对于多径传播引起的多组相干信号,利用矩阵的差分以及斜投影分组估计出其波达方向。这种利用矩阵差分的算法不仅消除了独立信号对相干信源的影响,而且相比前向空间平滑算法减少了斜投影和空间平滑的次数,降低了阵列孔径和信噪比的损失。该算法还可以与多种平滑算法相结合,降低对阵元数的要求并提高仿真性能。在估计相干信号的波达方向时,利用旋转不变性子空间类算法思想代替多信号分类算法,避免了谱峰搜索,降低了运算时间。仿真结果表明:存在5个相干信源时,在-10dB的低信噪比的情况下,所提算法仅需7个阵元就可获得误差较低的估计结果,而且与多信号分类算法相比节约了大量运行时间。     

均匀圆型声矢量阵的四元数二维波达方向估计

为提高声场空域中目标参数估计的精度, 将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中, 建立了基于四元数模型的信号接收模型, 推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量, 给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性, 理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外, 分析了圆阵半径对侧向性能的影响, 为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明, 基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高, 抗干扰能力较强, 提高了信号参数估计的精度。     

基于均匀圆阵的循环平稳信号的DOA估计

相干信源的DOA估计一直是一个十分棘手的问题,由此提出了一种基于均匀圆阵的利用信号循环平稳特性进行DOA估计的方法.利用模式空间变换算法以及矩阵分解算法的思想,结合信号的循环平稳特性和Cyclic MUSIC算法,实现在高斯白噪声背景下均匀圆阵相干信源的DOA估计.通过MATLAB仿真验证了该算法具有良好的解相干能力,在低信噪比条件下具有比常规的循环空间平滑算法更好的解相干性能.     

一种基于FFT估计DOA方法的双均匀线阵设计

在传统的快速傅立叶变换(FFT)估计空间信号波达方向(DOA)方法的基础上,针对信号集中在一定空间区域里的情况,设计了一种双均匀线阵及相应的DOA估计方法,理论和仿真结果都证明了基于此双均匀线阵的DOA估计方法在解决了角度模糊问题的同时。与基于具相同阵元数目及半波长阵元间距的均匀线阵的常规DOA估计方法相比,可成倍地提高角分辨率,而计算量却显著减小。     

二维DOA估计中麦克风阵列优化设计

在DOA估计中,往往事先假设麦克风阵列的结构,然后通过改进DOA估计方法来提高定位精度,忽视了麦克风的摆放位置对 DOA 估计性能的影响。基于此,针对二维 DOA 估计,提出改进遗传优化算法,将空时滤波器系数和麦克风阵列结构分开,构造由二维 MUSIC空间谱函数欧式距离和优化后阵元个数共为变量的适应度函数,以 DOA 估计精度为停止条件,对均匀矩形阵、均匀圆形阵和均匀同心圆阵开展优化设计。仿真结果表明,采用所提方法优化后的阵列取得了较好的DOA估计性能。     

一种新的实值信号共轭MUSIC算法

利用实值信号特性提高波达方向(direction of arrival,DOA)估计性能,提出一种新的共轭多重信号分类(conjugate multiple signal classification,CMUSIC)算法。先拼接阵列上的接收数据矩阵和其共轭矩阵,再利用新矩阵中数据间的均匀延迟关系进行矩阵重构,对其奇异值分解获得信号子空间。CMUSIC可充分利用信号的实值特点,对多于阵元数的信号进行测向,不仅可以处理非相干信号,还可以处理相干信号,获得的测向精度优于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法和空间平滑算法。仿真实验结果证实了CMUSIC算法的有效性。     

基于均匀圆阵的信号源DOA估计方法

该文研究了基于均匀圆阵阵列的信号波达方向向估计问题，对一维角度估计采用MUSICK算法，通过谱峰搜索得到信号的方位角；对二维角度估计采用模式激励法，对均匀圆形阵列的输出信号进行模式激励，其使阵列流形具有类似于均匀线性阵列的列式，在此基础上，对波达矩阵进行分解，由各特征值对应的特征向量处理得到对应信号的到达方向，给出的计算机仿真结果证实了它们的有效性。     

基于神经网络的相干信源稳健DOA估计

目前基于神经网络的DOA估计主要是针对理想情况下的均匀线阵,且信源非相干,可估计的信源数较少.针对阵列误差和相干信源同时存在的问题,在理想数据集中引入互耦误差、阵元幅度误差、阵元相位误差以及阵元位置误差,并设计了一个多通道CNN+DNN网络和目标函数生成方法,用于相干信源的稳健DOA估计.引用B-band互耦模型和相关误差模型合成阵列输出信号,通过提取阵列输出信号的协方差矩阵的实部、虚部与相位角,构建网络的输入信号.对理想条件下的MUSIC算法DOA估计结果进行拟合,根据拟合公式生成多信源从不同角度入射时的空间谱,作为网络的目标信号.使用相同的数据集对本文DOA估计网络与其它文献中的DOA估计网络进行训练和测试.结果显示,在不同信噪比、不同误差大小以及不同信源数的情况下,本网络的稳健性和解相干能力都更优.     

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。     

一种自适应调零阵的LCMV算法

详细推导了基于功率倒置阵列的线性约束最小方差(LCMV)算法及其递推公式,避免了矩阵求逆的复杂运算。然后在Matlab环境里构建了仿真模型来模拟实际的接收环境和复现阵列接收到的信号,对均匀线阵和圆阵都做了仿真,并得到了相应的阵列波束图,为自适应天线的实用设计提供了参考和依据。仿真结果表明:该算法收敛速度快、易于实现,利用LCMV算法作为自适应算法的功率倒置阵列抗干扰方案适合在强干扰的环境下工作,干扰越强,其对应的零陷越深。