单次快拍波达方向矩阵法

提出了一种新的基于阵列系统单次快拍数据的相干信源二维波达方向(direction of arrival, DOA)快速估计方法--单次快拍波达方向矩阵法(single snapshot DOA matrix method, SS-DOAM)。该方法保持了原DOA矩阵法无需二维谱峰搜索和参数配对的优点,利用阵列系统结构特点,构建单次快拍数据矩阵,通过对单次快拍波达方向矩阵进行特征分解,解决了二维DOA估计问题并实现了相干信源完全解相干。由于该算法只利用一次快拍数据,不需要快拍累计和进行相关运算,计算复杂度大幅降低,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景。针对单快拍算法在低信噪比时估计误差较大的问题,进一步提出了利用同相数据叠加来改善估计精度的对策。仿真结果证明了该方法的有效性。     

通道幅相误差条件下的相干信源波达方向估计

针对通道幅相误差条件下的相干信源波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题,提出一种基于互相关矢量的误差校正和解相干算法。首先对阵列的状态转换进行时延控制,使两个子阵的接收数据保持旋转不变特性。再利用阵列互相关矢量元素的错位比值实现了误差系数估计,将误差校正后的互相关矢量重构为一个等效协方差矩阵即可实现解相干。进一步对不同时延可能导致的角度偏移进行了分析。仿真结果表明,该算法能够实现通道幅相误差的精确校正及解相干,且DOA估计性能接近于无幅相误差条件下的空间平滑类算法。     

互耦效应下低复杂度的二维DOA估计算法

互耦效应会对阵列流型产生扰动并改变子阵间的旋转不变关系, 导致二维子空间类算法性能急剧下降甚至失效。传统二维波达方向(two-dimension direction of arrival, 2D-DOA)估计和互耦校正算法存在二维谱峰搜索困难、迭代寻优慢和计算量大等问题。利用均匀矩形阵列的特殊结构以及互耦系数矩阵的特点, 提出了一种互耦效应影响下能实现完全解互耦的二维旋转不变子空间算法。该算法通过合理选取3个在互耦影响下仍具备旋转不变关系的子阵列, 构建扩展的协方差矩阵, 通过一次特征分解, 即可实现2D-DOA估计和互耦抑制。从理论上证明了ESPRIT算法应用于互耦效应影响下2D-DOA估计的可行性。算法无需二维谱峰搜索和阵列互耦任何信息, 计算量得到有效降低。仿真验证了该算法能够实现稳健的2D-DOA估计, 并抑制互耦效应影响, 估计性能与无误差时的标准ESPRIT算法接近。     

基于电磁矢量阵列的加权极化平滑解相干算法

针对极化平滑(polarization smoothing, PS)算法解相干源时没有利用子阵的互相关信息导致分辨率较差的问题,提出一种新的解相干源预处理方法--加权极化平滑(weighted polarization smoothing, WPS)算法。该算法利用了电磁矢量阵列6个分量组成的子阵的全部自相关和互相关信息。对接收阵列协方差矩阵的36个子矩阵做加权滑动平均,得到等效阵列协方差矩阵,以该协方差矩阵对角化为约束,推导最优加权系数的理论表达式,并分析等效信源协方差矩阵的秩,得到WPS算法最大的解相干源数为6。计算机仿真结果表明WPS算法与PS算法相比具有更高的分辨性能和估计精度。     

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。     

基于虚拟阵列扩展的改进加权空间平滑算法

针对相干信源的波达方向(direction of arrival, DOA)估计问题, 传统的空间平滑算法通过减小阵列孔径来解相干, 导致估计精度降低。本文以相干分布源为研究对象, 首先通过扩展共轭虚拟阵列增大阵列孔径, 使用Toeplitz算法进行预估计, 根据预估计值构建加权矩阵, 通过二次加权空间平滑恢复协方差矩阵的秩, 消除信号的相干性, 结合传播因子算法估计得到目标信源的入射角度。该算法充分利用子阵输出的自相关和互相关信息, 改善了阵列孔径带来的精度影响。仿真结果表明, 所提算法对相干信源具有良好的分辨能力和估计精度, 在低信噪比时鲁棒性较好。     

基于MEMP算法的二维DOA估计

针对L形阵列,提出利用增广矩阵束(MEMP)进行二维DOA估计的新算法。计算两个均匀线阵的互协方差矩阵,利用MEMP方法构造增广矩阵,运用ESPRIT算法实现二维波达方向的估计,并采用一种新的配对算法,实现二维波达角的自动配对。为了克服MEMP方法对阵列有效孔径的损失,利用四阶累积量的阵列扩展的性质,提出了基于MEMP方法扩展的二维DOA估计算法,该算法增加了阵列的有效孔径,无需进行谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

基于特殊阵列的相干信源二维测向新方法

基于特殊天线阵列,提出了一种有相干源存在情况下的二维波达方向(DOA)估计的新方法。该方法利用天线阵列结构的特点来构建一个特殊的协方差矩阵,再根据2-D ESPRIT方法实现二维DOA估计。该方法不需采用空间平滑技术,也不需谱峰搜索,而且参数可以实现自动配对。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。     

均匀圆阵相干信源二维波达方向估计

提出一种基于弹载双均匀圆阵（uniform circular array, UCA）的相干信源二维波达方向（direction of arrival, DOA）估计算法。算法首先沿轴向对阵列进行虚拟平移,利用空间平滑技术处理数据以恢复协方差矩阵的秩,实现相干信号解相干,再依据轴向双圆阵列的结构特点构造波达方向矩阵,对波达方向矩阵进行特征值分解可得到包含俯仰角信息的特征值和包含俯仰角信息与方位角信息的特征矢量,完成相干信源DOA估计。算法将波达方向矩阵法引入均匀圆阵,估计参数自动配对,同时避免了常规算法的二维谱峰搜索,实时性好。仿真结果表明,与矩阵重构的均匀圆阵旋转不变子空间（uniform circular array estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, UCA-ESPRIT）算法相比,本文算法计算量较小,分辨率高。     

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...     

双基地MIMO雷达相干目标角度估计算法

提出一种双基地多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达相干多目标角度快速估计算法。采用单次快拍数据构建的一组Toeplitz矩阵重构出新的协方差矩阵,使得矩阵的秩等于目标的总个数;通过矩阵变换使得变换后的协方差矩阵满足centro Hermitian性,即可利用酉变换将复矩阵转化为实矩阵进行实数域的参数求解,采用旋转不变信号参数估计（estimation of signal parameters via rotational invariance technique, ESPRIT）算法即可准确估计出对应的目标角度。通过仿真表明：所提算法能够实现相干目标源的角度估计且参数自动配对;降低了复矩阵特征分解所带来的巨大运算复杂度,具有更高的参数估计精度和算法稳健性;同时能够对移动目标进行角度跟踪,具有良好的跟踪性能。     

基于M-FIPM的无网格DOA估计算法

针对目前快速内点法(fast interior point method,FIPM)无法处理多快拍情况下半正定规划(semi-definite programming,SDP)问题的缺陷,提出一种基于多快拍FIPM (multiple snapshots FIPM,M-FIPM)的无网格波达方向(direction o...     

最优冗余线阵欠定信号双重构DOA估计方法

针对最小冗余线阵难以用于阵列设计的问题, 设计了一种性能相近的最优冗余线阵, 为实现相应阵列的欠定信号到达角(direction of arrival, DOA)估计, 又提出了一种基于两次重构的快速协方差向量稀疏表示方法。该方法利用凸优化中最优解条件, 实现了Toeplitz协方差矩阵的快速高精度重构, 进而基于构造的协方差向量稀疏表示模型, 实现了欠定信号DOA估计。仿真结果证明, 最优冗余线阵相较于其他稀疏线阵, 耦合影响更低, 测向精度更高, 所提算法较同类算法DOA估计精度更高。     

视线坐标系下的解耦无偏转换测量Kalman滤波算法

由于无偏转换测量Kalman滤波算法(unbiased converted measurement Kalman filter,UCKMF)的转换测量噪声协方差矩阵是非对角矩阵,所以无法直接给出该算法的解耦算法。针对此问题通过从参考坐标系(reference coordinate system,RCS)到视线坐标系(line-of-sight coordinate system,LCS)的坐标变换,在视线坐标系下得到了对角形式的转换测量噪声协方差矩阵,实现了转换测量噪声在三个坐标方向上的去相关化,并进一步在三维空间中推导了解耦的UCMKF滤波算法。在算法中,采用递推公式对参考坐标系与视线坐标系的坐标变换矩阵进行估计,并通过一个补偿矩阵提高了估值精度。仿真结果表明,对于匀速运动的目标,解耦UCMKF算法与耦合UCMKF算法的跟踪性能非常接近,但计算量大大降低,因此比较适合在多目标跟踪中应用。     

非均匀线阵的互耦自校正

针对非均匀线阵(non-uniform linear array,NULA)互耦问题进行了研究。与均匀线阵(uniform linear array,ULA)不同的是,NULA的互耦矩阵并不具有带状对称Toeplitz的特性,因而处理起来更为复杂。首先,根据阵列结构的特点,可将其互耦矩阵转换为两个具有Toeplitz特性矩阵相减的形式,从而方便实现角度和互耦系数的解耦合。而后结合子空间原理,同时估计信号的波达方向(direction of arrival, DOA)和互耦系数。算法无需额外的校正源,也不需要非线性的高维搜索和迭代过程,计算量小。仿真结果表明,所提算法能够很好地估计出信号角度和互耦误差系数,具有精度高、分辨力强的特点,可以有效地解决此类NULA的互耦问题。     

基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法

针对阵列信号处理中单快拍情况下的多源时变波达方向(direction of arrival, DOA)跟踪问题, 提出了一种基于单快拍空间平滑的多伯努利DOA跟踪算法。首先,利用多伯努利随机有限集(random finite set, RFS)描述状态过程的随机性, 并直接利用从传感器阵列中获得单快拍量测。其次, 采用空间平滑技术对单快拍量测进行处理, 得到伪协方差矩阵, 并进行奇异值分解。最后,用多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)谱函数作为伪似然函数进行多伯努利DOA跟踪。仿真结果表明, 该算法能实时有效跟踪单快拍量测下的时变信源DOA状态, 且能准确估计信源个数。     

均匀线阵混合信源DOA估计与互耦误差自校正

针对均匀线阵(uniform linear array, ULA)互耦条件下混合信源的波达方向（direction of arrival, DOA）估计问题,基于联合对角化算法,提出了一种基于3步实现的DOA与互耦系数估计新算法。首先利用互耦矩阵的Toeplitz结构实现混合信源中独立信源的DOA及互耦系数的粗估计;然后结合斜投影及前后向空间平滑,实现混合信源DOA估计;最后以广义空间特征矩阵及混合信源DOA估计值为基础,提出一种非子空间类互耦系数自校正方法。计算机仿真结果表明,与同类算法相比,所提算法无论在DOA及互耦系数估计精度、还是在DOA估计成功率方面,均具有明显的优势,且对于高斯背景噪声具有普适性。