一种在未知噪声下的快速波达方向估计方法

提出了一种基于传播算子方法的波达方向估计（direction of arrival, DOA）算法,和传统的子空间方法相比,该方法不需要进行矩阵特征分解,有效降低了运算复杂度,同时它对相干信源有更高的分辨率。另外,传统的传播算子方法只在噪声协方差矩阵已知并且信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）较高的情况下才有很好的分辨率,而本方法在未知相关噪声场中也能够保持非常高的精度。最后,引入了基于混沌优化思想的谱峰搜索算法,进一步减少了算法运算时间,并通过仿真实验验证了文中结论。     

相关噪声下基于对角加载的相干信源DOA估计算法

针对更为广泛的空间相关噪声背景下相干信源的DOA估计问题,提出了一种对角加载的改进空间差分平滑（diagonal loading improved spatial smoothing difference, DL ISDS）算法。该算法利用均匀线阵协方差矩阵的Toeplitz分解特性进行差分运算对消相关噪声,将独立和相干信源分开分辨,重复利用阵列接收数据,可分辨更多信源,相比常规谱估计算法,DL ISDS算法具有更强的信源过载能力及阵元节省能力;另外,该算法无需预知或专门估计相干信号源数及特征值分解,可明显减小算法的运算量和复杂度。计算机仿真结果证明了DL ISDS算法理论的正确性和有效性。     

任意平面阵列的相干信号二维波达方向估计方法

相干信号的波达方向(direction of arrival, DOA)估计一直是阵列信号处理中研究的关键问题,但传统的算法受到阵列流型的限制。为了解决任意平面阵列对二维相干信号的DOA估计问题,提出了一种新的方法。首先利用信号的循环平稳特性构造数据协方差矩阵,再利用信号在极化域的差异来实现解相干。该方法具有噪声抑制的能力,无需空间平滑,不影响阵列孔径,并且对窄带信号和宽带信号均适用。仿真结果证明了该算法的有效性。     

宽带相干信号二维波达方向估计新算法

提出一种新的宽带相干信号二维波达方向(DOA)估计算法。该方法充分利用了信号的循环平稳特性以及极化多样性,不仅解决了宽带相干源的二维波达方向估计问题,而且在阵列孔径一定的情况下,提高了对多相干源的处理能力。该方法能够抑制加性噪声以及宽带干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于信号时频表示的宽带源波达方向估计

提出一种时频域宽带源波达方向(DOA：Direction of Arrival)估计算法。该算法通过计算参考阵元和其它阵元的互Wigner-Ville分布，构造出一种新的时频域数据向量模型，并利用Chirp信号的局部窄带特性，在信号的主要能量聚集区选择时频点构造时频相关矩阵代替传统的阵列相关矩阵，进行特征分解实现信号的DOA估计。该方法同时在空域和时频域进行处理，充分利用了时频分布的能量聚集性，不但实现了非平稳信号时频域的分离，还有效地提高了信噪比，增强了算法对噪声的稳健性。仿真结果验证了新方法的有效性。     

相干分布式信源中心波达方向估计算法

针对移动通信中由本地散射导致的分布式信源的中心波达方向估计问题,根据分布式信源角度信号密度对称的约束条件,将相干分布式信源方向向量整理为点信源方向向量与实向量的Schur-Hadamard积,并构造相应的二阶统计量,提出了一种仅需利用二阶统计量就能直接估计中心波达方向的新方法。该算法与传统谱峰搜索类算法和经典子空间类算法相比,无须谱峰搜索和任何特征值或奇异值分解,有效地降低了计算量;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;参数估计过程中,无须事先已知角度信号密度的具体类型,鲁棒性较好。仿真实验验证了所提算法的有效性。     

一种宽带循环平稳信号波达方向估计的快速算法

提出了一种宽带信号波达方向估计的快速算法——谱相关多级维纳滤波器(spectral correlation-multi stage Wiener filter,SC-MSWF)算法。由于同时利用信号的循环平稳特性和多级维纳滤波技术,该算法既不需要传统的宽带信号波达方向估计中的聚焦运算,也不需要对伪数据矩阵或其协方差矩阵的特征值分解。从而该算法在具有循环平稳类算法的所有优点的同时,也具有小运算量和低复杂度的特点。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于谱函数二阶导数的波达方向估计算法

针对传统多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法在低信噪比(signal noise ratio, SNR)、小快拍数或是信号源相近等复杂信号环境下分辨率严重下降这一问题,提出了一种改进的MUSIC算法。通过对空间谱函数求二阶导数,可以在波达方向(direction of arrival, DOA)附近形成尖锐的负向谱峰。计算机仿真试验表明,与传统MUSIC算法相比,新方法在低SNR、小快拍数下对空间分布很近的信号有更好的分辨率。     

基于噪声圆形特性的宽带相干信号DOA估计方法

针对色噪声下基于差分去噪的宽带相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对相干信源数有限制的问题,提出一种基于噪声圆形特性去噪和Toeplitz矩阵重构的估计算法。首先,对接收到的信号求取协方差矩阵,利用噪声的圆形特性消除噪声。为达到对协方差矩阵进行Toeplitz矩阵重构的要求,通过协方差矩阵相乘来构造新的数据协方差矩阵。然后,通过Toeplitz矩阵重构来解相干。最后,利用旋转子空间算法准则构造聚焦矩阵,使用传播算子算法实现DOA估计。理论分析及仿真实验验证了该算法的有效性,该算法对相干信源数的奇偶没有限制,同时该算法也适用于高斯白噪声下宽带相干信号DOA估计的场景。     

基于LPFT-MUSIC的窄带多项式相位信号波达方向估计方法

基于局部多项式傅里叶变换（local polynomial Fourier transform, LPFT）,提出了一种新颖有效的窄带多项式相位信号波达方向估计算法。虽然LPFT比Wigner-Ville分布运算复杂,但该变换具有更优的瞬时频率估计能力、较低的交叉项影响,及处理多项式相位信号的能力。理论分析表明,本文方法的信噪比提升能力优于基于Wigner-Ville分布的传统时频子空间多重信号分类（multiple signal classification, MUSIC）法。仿真实验验证该方法的性能。     

Novel algorithm on DOA estimation for correlated sources under complex symmetric Toeplitz noise

To cope with the scenario where both uncorrelated sources and coherent sources coexist, a novel algorithm to direction of arrival （DOA） estimation for symmetric uniform linear array is presented. Under the condition of stationary colored noise field, the algorithm employs a spatial differencing method to eliminate the noise covariance matrix and uncorrelated sources, then a Toeplitz matrix is constructed for the remained coherent sources. After preprocessing, a propagator method （PM） is employed to find the DOAs without any eigendecomposition. The number of sources resolved by this approach can exceed the number of array elements at a lower computational complexity. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.     

一种不依赖超参数的稀疏信号单快拍DOA估计方法

基于传感器阵列输出模型的稀疏重构,研究了利用单快拍数据进行相干信号波达方向(direction-of-arrival,DOA)估计的问题.定义一个干扰协方差矩阵作为权矩阵,通过加权最小二乘(weighted least squares,WLS)准则的迭代自适应求解,实现单快拍DOA高精度估计算法,简称WLS-IAE算法...     

一类相关噪声下离散线性系统的递推状态估计

已有的相关噪声情况下,离散线性系统的递推状态估计算法大多假定系统噪声和量测噪声在同一时刻相关,通过对系统噪声和量测噪声相互独立的连续线性系统的采样离散化,发现离散化后的系统相邻时刻的系统噪声和量测噪声相关。在线性无偏最小方差估计准则下,推导出了该离散化后所得系统的全局最优递推状态估计算法。通过Monte Carlo仿真,与假定系统噪声和量测噪声互不相关的Kalman滤波算法进行了比较,进一步表明了新算法的有效性。     

基于AR模型的共轭循环波达方向估计

基于信号循环特征的DoA估计都需要确定循环相关函数的最优延迟时间参数,当相同循环频率的多个信号具有不同的最优延迟参数时,利用确定的延迟时间参数很难确定所有信号的DoA估计。利用信号的共轭循环平稳特性,采用基于AR模型的空间谱估计来确定信号的DoA估计,提高了有限长阵列孔径空间分辨率,且该方法不需要选择最优延迟时间参数,从而适用于任何调制类型信号的DoA估计。     

基于单个多模天线的非圆信号闭式DOA估计

针对因使用天线阵列而造成的天线互耦和阵元位置未核准问题,利用多模天线多个模式输出间的内在联系,以及完全非圆信号的特殊性质,提出了一种旋转不变型闭式波达方向（direction of arrival, DOA）估计方法。由于该法只需使用单个结构紧凑的双锥天线,无须像传统天线阵列一样进行复杂的阵元空间位置校准,适用于阵列摆放空间受限的应用场合。计算机仿真结果验证了算法的有效性和优越性。     

二维相干信源测向新方法研究

基于广义导向矢量和三个正交均匀直线阵,建立了一种二维信源波达方向估计的阵列数据模型,提出了二维波达方向估计的新方法。在引入广义阵列流形矩阵的基础上,构造了基于范数的代价函数,实现了协方差矩阵的有效拟合,进而可有效估计多个相干信源,同时在理论上分析了该算法的渐进无偏性。在低信噪比和较少阵元数的情况下,通过对测向误差较大的线阵进行校正,可提高测向精度。为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,联合利用模拟退火和遗传算法的优点,提出了一种可快速多维搜索的随机退火遗传算法。蒙特.卡罗仿真试验证明了此二维相干源测向方法的有效性。     

Polynomial-rooting based fourth-order MUSIC for direction-of-arrival estimation of noncircular signals

A polynomial-rooting based fourth-order cumulant algorithm is presented for direction-of-arrival（DOA） estimation of second-order fully noncircular source signals, using a uniform linear array（ULA）. This algorithm inherits all merits of its spectralsearching counterpart except for the applicability to arbitrary array geometry, while reducing considerably the computation cost.Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the previously developed closed-form second-order noncircular ESPRIT method, in terms of processing capacity and DOA estimation accuracy, especially in the presence of spatially colored noise.     

基于归一化空间符号函数的鲁棒波达角估计

提出了一种适用于任意未知统计特性的脉冲噪声环境下的波达角估计算法。算法扩展了非参数统计中的空间符号和秩的概念,采用归一化的空间符号函数来构造阵列协方差矩阵,然后根据子空间算法进行测向。从理论上证明了归一化的空间符号协方差矩阵用于波达角估计的可行性,为该算法的进一步推广奠定了基础。计算机仿真结果表明,该算法在任意脉冲噪声环境中表现出良好的鲁棒性,而且对阵列增益和相位噪声不敏感。