DS-UWB定位系统传输时延估计

用改进后的多重信号分类(MUSIC)方法估计直接序列扩频一超宽带(DS-UWB)系统的时延．将脉冲处理增益引入UWB系统,并把每个用户的其他多径信号归入噪声子空间处理,以利于对主径信号进行准确的时延估计,同时也改善了MUSIC方法中对用户数的限制．在UWB室内路径损耗模型下,比较了相关接收机(Correlator)和多重信号分类(MUSIC)2种方法的多用户、主径信号的时延估计结果。     

混合信号情况下基于均匀线阵的测向方法

基于均匀线阵,在不相关信号和相干信号共存的情况下提出了一种有效的测向方法.不相关信号的波达方向通过采用传统的多重信号分类方法(MUSIC)首先被估计.然后,利用空间差分矩阵构造了一个新的矩阵,通过对这个新构造的矩阵运用前向空间平滑技术进行处理就可以完成对相干信号的测向.提出的方法克服了空间差分方法内在的问题,其所处理的信号个数可以多于阵元的个数并具有良好的性能.     

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.     

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.     

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.     

基于角信号子空间的波达方向估计方法

常规多信号分类(MUSIC)在估计信号或噪声子空间时未利用阵列的方向矢量信息.为改善波达方向(DOA)估计性能,提出一种新的角信号子空间概念.首先,由Gram行列式和超维空间中多面体体积公式,给出常规MUSIC方法的几何解释.其次,利用阵列响应矢量扩展观测数据矩阵,在每个搜索方向由增广数据矩阵的奇异值分解获得角信号子空间估计.理论分析表明,常规MUSIC零谱相当于超维空间中由阵列观测数据矢量和搜索方向矢量决定的多面体体积.仿真实验表明,利用角信号子空间能够较明显地改善DOA估计性能,特别是信号相关、信噪比较低以及快摄数较小的情况.     

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。     

一种基于子空间距离准则的源数目估计算法

 源数目估计是阵列信号处理中的一个重要课题,也是声纳探测领域的一个难题。通过研究特征子空间分析方法,提出了一种新的源数目估计算法。该方法在盲源分离结果的基础上,基于信号子空间和噪声子空间正交的原理,建立了子空间代价函数来估计观测空间的源数目。同时,通过仿真和水池实验,对该方法的性能做了研究,并与基于信息论准则中最小长度描述准则的源数目估计算法进行了比较。仿真和水池实验结果表明,该源数目估计算法能得到准确的源数目,并具有较好的抗噪性,在水声环境中具有更好的稳健性。     

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.     

基于子空间拟合的块稀疏贝叶斯学习DOA估计

针对传统基于稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning, SBL)的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法在低信噪比条件下性能不足的问题,提出了一种基于子空间拟合和块稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计方法。首先对样本的协方差矩阵进行特征分解,获得信号的加权子空间,然后构造等价信号的稀疏表示模型并利用块稀疏贝叶斯算法进行参数求解,同时对于网格失配带来的建模误差,将空间域内的离散采样网格点作为动态参数,通过求解一个多项式,利用期望最大化算法迭代更新离散网格点的位置。仿真实验结果表明,相对于传统SBL算法,该方法具有更好的估计精度和空间分辨率。