基于改进MUSIC算法的宽带DOA估计

经典MUSIC算法的统计特性主要建立在阵元数固定且快拍数趋于无穷的情况下,在有限样本中,当快拍数无法满足远大于阵元数的条件时,DOA估计会产生偏差.对于宽带信号的DOA估计,利用相干信号子空间(Coherent Signal-subspace Method,CMS)方法,构造聚焦矩阵使不同频率的信号子空间映射到同一参考频率上,用聚焦后的频域窄带模型进行DOA估计,并针对在实际应用中,阵列的阵元数较大且快拍数受限时经典MUSIC算法估计精度不高的情况,利用改进后的MUSIC算法-Spike-MUSIC算法,提高DOA估计精度.在不同信噪比下,分别对DOA估计的误差进行了MonteCarlo仿真实验,仿真结果表明,相对于普通的CSM方法,基于Spike-MUSIC算法改进的CSM方法在宽带DOA估计中具有更高的精度.     

双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维DOD和DOA联合估计方法

对于双基地米波多输入多输出(MIMO)雷达低空目标俯仰维测向场景,受多径效应影响,发射接收导向矢量因存在耦合现象而与噪声子空间失去正交性,导致以多重信号分类(MUSIC)为主的子空间类算法在该场景下不可用,而基于空间平滑预处理的子空间类算法由于阵列孔径损失存在角度估计精度不高的问题。为解决上述难题,建立了双基地米波MIMO 雷达单目标和非相干多目标镜面反射信号模型,在信号模型数学变换和分析的基础上发现了一种仍旧与噪声子空间正交的导向矢量矩阵,然后利用新的导向矢量矩阵结合广义MUSIC和最大似然算法提出了双基地米波MIMO 雷达低空目标俯仰维波离方向和波达方向联合估计方法,最后通过仿真验证了所提方法的有效性和俯仰维测向性能的优越性。     

基于流形分离的DOA估计方法

流形分离方法(MST)针对任意形状的天线阵列,将导向矢量分解为采样矩阵(取决于几何形状)和范德蒙结构矢量(取决于信号场)的乘积,进而把适用于线性阵列的快速DOA估计算法推广到任意阵列,例如求根MUSIC算法。在实际应用中,噪声使基于MST的算法性能下降。分析了噪声对子空间类DOA估计算法的影响,给出了最优模式数目的选取方法。仿真结果表明,基于MST的DOA估计方法性能取决于信噪比和模式数。     

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.     

循环MUSIC算法的误差分析及改进

通过分析循环MUSIC算法信号模型的误差,考查载波频率、信号带宽、循环频率、阵元间距和波达方向(DOA)等因素对DOA估计性能的影响,根据分析结果提出在计算导向矢量时选择最适当的频率以减小偏差,改进估计性能.仿真结果表明上述与信号模型相关的因素对DOA估计的精度有一定影响,与理论分析一致,且证实改进算法有效.     

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.     

结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速波达方向估计

针对阵列信号处理中传统多重信号分类(MUSIC)算法估计信号波达方向(DOA)时运算量庞大,导致其在实时性需求较高的场合应用受限的问题,提出一种结合快速傅里叶变换和线性调频变换的快速DOA估计算法。该算法以降低MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度为目的,首先利用分片搜索的思想并结合快速傅里叶变换对估计的信号子空间矢量进行波束形成,近似估计信号DOA,获取其对应波束指向及该波束指向对应的空域角度范围,避免了对全空域角度范围的谱峰搜索;然后,针对已确定的空域角度范围,结合线性调频变换算法实现信号DOA的精确估计,通过将MUSIC算法中对估计的噪声子空间矢量的加权处理转化为可以快速实现的序列的圆周卷积,降低精确估计信号DOA时谱峰搜索的运算复杂度。理论分析和仿真实验表明:相比于经典的MUSIC算法,所提算法能够在保证信号DOA估计精度的前提下将MUSIC算法谱峰搜索的运算复杂度降至原复杂度的10%以下;对于阵列孔径较大和DOA估计精度要求较高的场景,所提算法的计算效率优势更为明显。     

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.     

二维快速子空间DOA估计算法

提出一种二维快速子空间DOA估计算法,该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵得到降维的信号子空间,不需估计整个阵列的协方差矩阵,也不需进行特征值分解,从而使得该方法具有运算量小、复杂度低和易于实时处理的特点,因而可以应用在小数据样本和快速时变的信号环境中.理论分析和计算机仿真结果表明:与MUSIC算法相比,该算法运算量最多为MUSIC算法的1/4,低信噪比条件下DOA估计性能损失并不大,当信噪比大于5dB时,性能与MUSIC算法相当.     

基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计方法

针对MUSIC归一化算法在低信噪比时波达方位(DOA)估计性能下降的问题,提出了基于支持向量机(SVM)可控功率响应的MUSIC-DOA算法。该算法首先对宽带信号进行快速傅里叶变换,然后用MUSIC算法进行DOA估计,最后通过SVM对每个子带信号的DOA估计结果进行分类,选择分类后DOA估计结果较为准确的子带信号进行融合,得到宽带信号的DOA估计。该文方法有效解决了MUSIC归一化算法在低信噪比时定位精度不高的问题,提高了定位系统的稳定性。     

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。     

平面六边形天线阵列波达方向估计

分析了智能天线自适应算法波达方向估计（DOA）问题,在一维MUSIC算法的基础上讨论了二维六边形天线阵列的空间谱并进行了Matlab仿真实验;仿真结果表明,六边形天线阵列不仅可以判断波达方向的俯仰角而且可以判断方位角;同时讨论了DOA算法的分辨率,与一维MUSIC算法相似,二维条件下六边形天线阵列具有良好的角分辨率,可以满足非相干信号的工程要求。     

基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计

针对传统算法进行DOA估计时因删除重复虚拟阵元而造成有效信息损失、估计性能不佳等问题,提出基于虚拟阵元冗余平均的对称嵌套MIMO雷达DOA估计算法。首先,将一组密布均匀线阵和一组稀疏均匀线阵分别以零点为中心对称排列,构成单基地MIMO雷达的发射阵列和接收阵列,将传统的虚拟阵元由“差联合”结构变成对称“和联合”结构形式,提高了系统的自由度、降低了阵元互耦,并将其应用于非相干目标和全相干目标DOA估计;其次,向量化样本协方差矩阵,将“和差联合”阵列重复的虚拟阵元进行冗余平均处理后重构Toeplitz矩阵;最后,结合MUSIC算法进行非相干目标DOA估计,有效提升了目标估计个数和角度估计性能。仿真实验验证了阵列结构和算法的有效性。     

一种高精度的近场与远场混合源定位算法

提出了一种高精度的近场和远场混合信号源定位算法．此算法利用混合源阵列流形的对称性特点,从阵列流形里分离出到达角（directionofarrival,DOA）信息,并实现对所有近场与远场信号源DOA的估计．基于得到的DOA估计值,根据近场与远场源距离参数位于不同区间的特点实现对近场及远场源的分类,以及对近场源距离参数的估计．此算法由于充分利用了数据协方差矩阵的信息,并且基于多项式根值方法形成了一个统一的DOA估计器,所以获得了一个高精度的DOA估计性能,且进一步提高了近场源range参数的估计精度．此外,此算法不需要构造高阶累积量,不需要进行二维搜索,不需要进行参数配对;所有的实现过程仅需一维搜索,计算量小,实现简便．数值及与现有算法的对比实验验证了所提出算法的有效性及优越性．     

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。     

基于改进波束域MUSIC算法的高分辨方位估计

波束域MUSIC算法在波束域高分辨目标方位估计算法中是最具代表性的方法。和阵元域处理相比,波束域处理具有计算量小、分辨信噪比门限低的优点。文中论及窄带信号的波达方向估计问题,提出了高分辨处理的一种改进的波束域MUSIC算法。仿真计算表明,这种改进算法改进了信号的分辨信噪比门限。     

阵列信号处理中多重信号分类算法的仿真研究

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理研究的重要内容之一,多重信号分类（MUSIC）算法是一种经典有效的DOA方法。概述了阵列信号处理研究的主要内容,详细介绍了多重信号分类算法的原理,并用MATLAB进行仿真实现该算法,研究了MUSIC算法的性能。     

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。     

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.