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...     

基于数据共轭重排修正的传播算子DOA估计算法

将数据共轭重排的方法引申到传播算子算法中,提出了修正的传播算子DOA估计算法。从理论上论证了这种引申的合理性,通过理论分析和数值仿真,证明该算法在快拍数有限的情况下,可明显提高信号DOA估计的性能。在不增加运算量的条件下算法性能优于MUSIC算法。     

复杂噪声中基于累积量的二维DOA估计

针对自相关算法的局限性,研究了复杂环境(乘法与加法观测噪声共存时)中,通过高阶累积量对二维DOA估计的问题.算法能同时确定目标的仰角与方位角;高阶累积量使得算法能够更加有效抑制消除乘法噪声.该方法对任何平稳的加性与乘性噪声均不敏感,因而具有较大的实用性.     

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。     

虚拟波束四阶累积量DOA估计方法

为满足复杂干扰场景和阵列误差因素影响下雷达微弱目标信号精确测向需求,提出一种基于均匀线阵构建虚拟波束,替代阵列接收信号进行四阶累积量(fourth-order cumulant, FOC)波达方向(direction of arrival, DOA)估计的算法。该算法包括两个关键步骤：一是利用阵列接收信号特征分解的方法,对信号主信息分量进行提取,并以构建的虚拟波束为输入,计算FOC矩阵;二是针对主分量虚拟波束波瓣外的起伏,利用高斯窗修正波束方向图的方法,进一步提升空间谱函数的估计精度。仿真结果表明,该方法在存在阵列误差的非理想因素下,对复杂电磁干扰场景下的目标信号DOA估计精度较现有FOC方法提高150%以上,尤其对于场内同时存在多个非等功率源信号时,所提方法对低信噪比目标DOA估计精度提升效果优势明显,对复杂干扰环境下DOA估计精度更高、适应性更强。     

海杂波背景下基于四元数电磁矢量阵列DOA估计

针对复杂多变的海杂波常伴随待测信号混入雷达系统而严重干扰目标信号的波达角度估计的问题, 提出一种新的基于电磁矢量阵列的四元数模型, 通过分数低阶统计量特性抑制海杂波噪声的二维波达角度估计方法。首先推导出电磁矢量阵列的四元数导向矢量, 然后利用分数低阶概念得到四元数分数低阶协方差矩阵,最后根据奇异值分解MUSIC(Multiple Signal Classification)算法得到谱估计公式。仿真实验结果表明, 与标量阵列和非四元数电磁矢量阵列MUSIC 算法相比较, 该方法可较好地抑制海杂波噪声, 且能提高估计精度。     

MIMO雷达双向空间平滑的多径目标DOA估计算法

针对多径情况下MIMO雷达低角目标DOA估计问题,提出了一种基于双向空间平滑FBSS的样本复用MIMO雷达低角多径目标DOA估计算法。考虑到MIMO雷达相干信号测角时与多径信号测角时情况的不同,算法采用了MIMO雷达四路径回波信号模型,首先依据MIMO雷达波形分集的特性对接收信号匹配滤波得到虚拟阵列,在此基础上对虚拟阵列采取行列复用并分别进行双向空间平滑,有效提高了低信噪比条件下低角目标DOA估计精度。计算机仿真结果表明,在信噪比小于-12dB条件下,该算法比M-SSMUSIC算法的均方根误差平均减小了1°。     

基于蝙蝠算法与信号稀疏分解的DOA估计研究

稀疏分解的DOA估计法具有很高的估计精度,但稀疏分解计算量巨大,需要较长的计算时间。针对这一问题,将蝙蝠算法与信号的稀疏分解算法相结合,应用于信号的DOA估计。利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,可快速寻找到正交匹配追踪过程中每一步分解的最佳原子,从而实现信号快速稀疏分解。仿真结果表明,引入蝙蝠算法后,在有效的估计条件下,加快了计算速度,减少了计算量。     

实值化的4阶累积量切片测向算法

4阶累积量切片测向算法由于具有盲高斯特性,提高了算法的测向性能,其4阶累积量的引入增大了算法的运算量.针对算法运算量大的问题,阐述了4阶累积量切片应用酉变换实值化方法简化运算的原理.提出利用实值化方法对4阶累积量切片进行数据重组,利用实数运算来降低算法的运算量,仿真实验验证了算法在保证测向性能的同时降低运算量.     

Root-MUSIC，PM，MUSIC算法的比较

对测向算法（DOA）中的2种降低运算量的算法,即求根的MUSIC算法（Root-MUSIC）和传播算子算法（PM）,与多重信号分集算法（MUSIC）进行比较,并对两者降低运算量的作用进行了有效性分析和验证.Root-MUSIC算法通过求根降低运算量,PM通过矩阵乘法代替矩阵分解降低运算量.仿真结果表明,在阵元数较少时Root-MUSIC是最有效的算法,否则PM算法更为有效.