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。     

基于四阶累积量和时间平滑的相干信号DOA估计

高斯色噪声背景下,针对多径环境下的多用户波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,提出一种联合处理算法。新算法首先利用四阶累积量估计出各个用户的空间特征,然后利用基于时间平滑的多重信号分类 (multiple signal classification,MUSIC)算法实现各用户多径信号的DOA估计。该算法突破了传统空间平滑类算法的局限,对于M元均匀线阵,新算法最多可估计M×(M－1)个DOA,且各DOA与各用户可自动实现配对。计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

评"基于小波变换的多分辨信号波达方向估计法"

从信号泄漏和空间模糊的角度出发,详细分析了一种基于小波分解的多分辨信号波达方向估计方法(WD MDoA)并指出其缺陷。WD MDoA方法的基本思路是通过小波变换,把接收的阵元数据在空间上分解成多个子带,然后对每个子带进行波达方向估计。分析表明:对于WD MDoA方法,把接收的阵元数据在空间上被分解成多个子带后,如果某个子带外存在其它来波信号时,对该子带进行波达方向估计会产生虚假估计。因此,WD MDoA方法存在着较大的缺陷,计算机仿真结果验证了这个结论。     

基于四阶累积量的测向方法研究

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,基于均匀线阵提出了一种快速提取阵列无冗余数据的新方法。该方法基于四阶累积量孔径扩展的原理,摒弃了原MUSIC-LIKE算法在均匀线阵DOA(direction of arrival)估计中的大量冗余数据,从而大大降低了矩阵运算的维数,降低了计算量。经过处理后的四阶累积量具有和二阶统计量类似的形式,因而可以将大多数业已成熟的基于信号二阶统计特性的阵列信号处理方法应用于四阶累积量中,计算机仿真证明了算法的有效性。     

改进的基于四阶累积量的MUSIC算法

超宽带测向系统中,天线体积受限严重影响到系统的测向精度和解模糊能力,且天线阵列的孔径限制着阵列最多能分辨的目标信号个数,而一些优秀的算法如空间平滑算法和旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT)算法损失了天线阵列孔径。针对这些问题,在传统的四阶累积量多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法基础上提出了一种改进的算法。该算法根据四阶累积量矩阵构成的规律,去除了原四阶累积量矩阵的数据冗余,有效地减小了运算时间,为其实际应用提供了必要条件。计算机仿真和实测数据仿真的结果表明,本改进算法可以快速地实现虚拟阵列扩展,同时对有色高斯噪声也有一定的抑制作用。     

基于传播算子的非圆信号实值测向方法

针对现代通信系统大量使用的二相相移键控、调幅等非圆信号,为了降低基于扩展传播算子的非圆信号测向算法--扩展传播算子方法(extended propagator method, EPM)的计算量,提出了EPM实值算法。该算法将阵列输出的实部和虚部拼接使用,即对EPM算法中的阵列输出矩阵进行复加权,用实运算实现了EPM算法,降低了计算量。仿真实验证明,新算法的阵列扩展能力及测向精度与EPM算法相当。     

一种基于四阶累积量的相干信号测向算法

利用四阶累积量估计相干信号的来波方向(DoA)需要获得修正阵列的方向矩阵。提出了一种估计修正阵列方向矩阵的改进算法,它减少了计算量,通过模式激励和空间平滑,实现均匀圆阵对来自不同独立信号源的相干信号的DoA估计,并利用虚拟阵列流形的中心对称性,将复矩阵的特征分解转换为实矩阵的特征分解,减少了计算量。相比基于自相关矩阵的算法,所提出方法提高了阵元利用率,有效地抑制了高斯噪声,不需要对模式激励后的数据进行白化处理,仿真结果表明,在低信噪比和多个独立信号源存在的条件下,有更明显的优势。     

Modified MUSIC estimation for correlated signals with compressive sampling arrays

This paper addresses the issue of the direction of arrival （DOA） estimation under the compressive sampling （CS） framework. A novel approach, modified multiple signal classification （MMUSIC） based on the CS array （CSA-MMUSIC）, is proposed to resolve the DOA estimation of correlated signals and two closely adjacent signals. By using two random CS matrices, a large size array is compressed into a small size array, which effectively reduces the number of the front end circuit. The theoretical analysis demonstrates that the proposed approach has the advantages of low computational complexity and hardware structure compared to other MMUSIC approaches. Simulation results show that CSAMMUSIC can possess similar angular resolution as MMUSIC.     

基于四阶累积量的线性调频信号参量估计

针对加性高斯有色噪声背景下的一维、二维线性调频信号的参量估计问题,引入高阶统计量,提出了一种基于四阶累积量的新方法。该方法利用高阶累积量对加性高斯噪声有较好的抑制能力的特性,结合极大似然方法,可获得较低信噪比下的线性调频信号参量的较高精度的估计。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于非圆信号的MIMO阵列方位估计方法

给出了多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）阵列的阵列信号模型。针对信号为非圆信号的形式,提出了一种在MIMO阵列中基于非圆信号的共轭多重信号分类方法（multiple-input multiple-output conjugate multiple signal classification, MIMO CMUSIC）。这种方法充分利用非圆信号的特点,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵得到伪协方差矩阵,然后用常规MUSIC方法进行处理。仿真结果表明,与常规MUSIC方法相比,在只需要一次或者少次快拍下,此方法在MIMO阵列中能够分辨多个目标,性能远优于常规的MIMO MUSIC方法。     

New direction of arrival estimation method for wideband coherent signals

To estimate the direction-of-arrival （DOA） of wideband coherent signals, a new method by modifying the orthogonality of the projected suhspaces method is proposed. And it can deal with randomly position perturbed arrays by using the Toeplitz method. This method needn＇t the primary information of DOA for focusing matrix and the sector dividing of interpolated method, which improving the precision of estimation and reducing the computational complexity. Simulations illustrate the effectiveness of this method.     

MUSIC空间谱估计并行运算算法

针对多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法计算量大不适于实时处理的问题,提出了一种并行处理方案。首先,根据协方差矩阵的Hermite特性简化其构造过程;再通过实值化预处理,将后续运算转换到实数域,通过Householder变换将协方差矩阵简化为三对角矩阵,对三对角矩阵进行QR分解得到特征值和特征向量用于谱峰搜索|最后,各个阶段都适于采用多处理器并行处理。通过理论分析和仿真,验证了该方法在对MUSIC算法性能影响不大的前提下能大大减小运算量,提高算法处理速度,为MUSIC算法的高效化实现提供了一定的理论基础。     

利用修正Cyclic MUSIC算法估计循环平稳信号的到达角

在对循环平稳信源进行DOA估计时,循环相关阵所利用的延时选取不合适将降低DOA估计性能。传统Cyclic MUSIC算法对于如何获取最佳延时并未给出具体讨论,现有的改进方法因其附加计算量随着快拍数的增大而急剧增加,故不具有实用性。针对以上问题,提出了一种修正Cyclic MUSIC算法。该算法通过原始数据估计最佳延时,并依此来选取合适的伪快拍数,在计算量增加相对较小的情况下,能够克服上述两种算法的缺点,明显提高DOA估计的性能。     

基于蚁群算法的最大似然方位估计快速算法

针对最大似然(maximum likelihood, ML)方位估计方法多维非线性搜索计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然算法相结合,提出基于蚁群算法的最大似然 (ant colony optimization based maximum likelihood, ACOML) 估计新方法。该方法将传统蚁群算法中的信息量留存过程拓展为连续空间的信息量高斯核概率密度函数,得到最大似然方位估计的非线性全局最优解。仿真结果表明,ACOML方法保持了原最大似然方位估计方法算法的优良估计性能,而计算量只是最大似然方法的1/15。     

Approach for wideband direction-of-arrival estimation in the presence of array model errors

The presence of array imperfection and mutual coupling in sensor arrays poses several challenges for development of effective algorithms for the direction-of-arrival (DOA) estimation problem in array processing. A correlation domain wideband DOA estimation algorithm without array calibration is proposed, to deal with these array model errors, using the arbitrary antenna array of omnidirectional elements. By using the matrix operators that have the memory and oblivion characteristics, this algorithm can separate the incident signals effectively. Compared with other typical wideband DOA estimation algorithms based on the subspace theory, this algorithm can get robust DOA estimation with regard to position error, gain-phase error, and mutual coupling, by utilizing a relaxation technique based on signal separation. The signal separation category and the robustness of this algorithm to the array model errors are analyzed and proved. The validity and robustness of this algorithm, in the presence of array model errors, are confirmed by theoretical analysis and simulation results.     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

Direction and polarization estimation for coherent sources using vector sensors

A two-dimensional direction-of-arrival (DOA) and polarization estimation algorithm for coherent sources using a linear vector-sensor array is presented. Two matrices are first constructed by the receiving data. The ranks of the two matrices are only related to the DOAs of the sources and independent of their coherency. Then the source’s elevation is resolved via the matrix pencil (MP) method, and the singular value decomposition (SVD) is used to reduce the noise effect. Finally, the source’s steering vector is estimated, and the analytics solutions of the source’s azimuth and polarization parameter can be directly computed by using a vector cross-product estimator. Moreover, the proposed algorithm can achieve the unambiguous direction estimates, even if the space between adjacent sensors is larger than a half-wavelength. Theoretical and numerical simulations show the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于互相关矢量重构的解相干算法研究

针对相干信号源的波达方向角估计问题,提出了一种能有效解相干的互相关矢量Toeplitz算法。该算法利用了阵列接收数据互相关矢量的内在关系实现了相干源的完全解相干,在相干系数等于1的情况下,不损失阵列孔径,不需要通过空间平滑和加权。相对常规的空间平滑类算法,该方法实现简单,运算量小、鲁棒性好、估计精度高。通过仿真试验证明了该方法的有效性。     

基于空间聚焦的到达角估计

提出了基于空间聚焦的宽带信号到达角(DoA)估计算法。该算法利用对称阵子和双线性变换将多个宽带信号聚焦至各自的瞬时频率,再通过傅里叶变换,在信号的各自瞬时频率上构造相关矩阵,由此构造MU-SIC空间谱,即可获得信号的DoA。该算法是先频域区分信号,再DoA估计,即采用了分维处理的方法,可实现信号频率-DoA的自动配对,避免了宽带信号DoA估计的(ω,θ)模糊问题。给出了两种实现空间聚焦的对称阵列结构。计算机仿真结果表明算法是正确的。