自适应空域矩阵滤波器设计和目标方位估计

针对在强干扰背景中检测弱目标信号时被动声信号处理技术的性能会严重降低的问题,提出了一种自适应空域矩阵滤波器的设计方法。该方法是在保证滤波器通带响应与期望响应误差和阻带响应低于某设定值的条件下,最小化滤波后基阵的输出功率,使得滤波器能尽量保证让通带扇面的信号无失真通过,同时抑制阻带扇面的干扰和噪声。将滤波器的优化设计问题表达成二阶锥规划的形式,利用已有的内点方求出其数值解。最后将设计的自适应空域矩阵滤波器用于强干扰背景中弱目标信号的方位估计。计算机仿真结果说明,所提方法能在干扰方位形成零陷,有效地抑制阻带区域的强干扰,提高了后续方位估计方法的性能。     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

基于四阶累积量的近场源多参数联合估计

提出了一种近场窄带信源多参数联合估计新方法,通过所构造四阶累积量矩阵的特征值及其特征向量就可以直接获得近场源频率、方位及距离三维参数的联合估计,无须峰值搜索,适用于任意高斯噪声环境．与现有方法相比,所提方法有效地避免了阵列孔径损失,而且算法简单高效．仿真综合结果表明了新方法的有效性．     

基于最大期望算法的多时变信号DOA估计方法

当多个辐射源同时存在并交替发射信号时,接收数据间相互交错,且多个数据间并无显性关联,无源合成阵列每一次测量仅能获取来波的频率、幅度与相位等数据信息。为了同时、高效地实现多个参数的联合估计,提出采用最大期望算法进行估计多个时变信号参数估计的新方案,将一个高维多参数优化问题分解成多个并行的低维问题进行求解。该方法主要包含求解期望值步骤和期望值最大化两个步骤。求解期望值步骤主要建立接收信号与其辐射源的对应关系,即信号分选,而期望值最大化步骤采用最大似然方法估计辐射源的入射角信息。这两个步骤相互迭代,交替进行辐射源信号的分选与测向。同时,还推导出无源合成圆阵相位差数据的最大似然方法进行入射角的精确估计的闭合形式解,并通过接收信号的复数响应进行相位模糊解算,并推导出测向精度的理论下限。最后,通过数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于SAGE的近场信道参数估计方法

在室内无线传播环境中,散射体与接收端之间的距离并不一定满足远场假设,这时到达接收端的多径信号是近场球面波形式,从而会对波达角和角度扩展的估计造成影响。对近场多径信道参数的估计需要同时考虑近场散射体与接收阵列之间的波达角和距离。基于空间交替通用期望最大化（SAGE）算法的基本思想,提出了一种的近场信道参数低复杂度估计方法,可以对近场散射体分量的时延、波达角、多普勒、复幅度等参数与距离参数进行联合估计。仿真实验验证了该算法能够准确地对近场散射体的距离和角度进行联合估计。     

一种减小互耦的互素嵌套阵列及测向算法

为了减小阵元之间的互耦效应,首先提出一种阵元间距可调节的互素嵌套阵列.这种阵列由2个不同的嵌套子阵列组成,2个子阵的最小阵元间距由一对互素的正整数确定.只要这对正整数足够大,2个子阵的最小阵元间距便可远超过入射信号的半个波长,从而将阵元间的互耦效应减小到可忽略的程度.然后,为了解决大间距阵列所引起的角度模糊问题,提出了一种基于四阶累积量的无模糊波达方向(DOA,direction of arrival)估计算法.仿真实验表明,此算法具有较好的估计性能,相比一些经典的自校正DOA估计算法,此算法具有更高的角度分辨力和估计精确度.     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

空间色噪声CDMA系统的一种基于累积量DOA估计算法

传统的DOA估计一般是假设噪声为白高斯的二阶谱估计算法．针对更接近于实际情况的空间色噪声，提出了一种基于累积量MUSIC算法的同步CDMA系统解相干DOA估计算法．该算法不仅能消除多径干扰并且与二阶MUSIC算法相比能更有效抑制空间色噪声，提高估计的准确性．     

基于盖氏圆方法的宽带信源数目估计

针对低信噪比和小快拍数情况下宽带信号源数目较难精确估计的问题,提出了一种基于盖氏圆方法的宽带信号源数目估计算法(GDECSM)。盖氏圆方法通过利用盖氏半径对矩阵特征值范围的限定关系,能有效区分信号子空间与噪声子空间,在宽带信号源数目估计中能够产生良好的检测效果。仿真实验表明,与基于AIC准则的宽带信源数目估计算法(AICCSM)相比,GDECSM算法在低信噪比和小快拍数时都具有更高的检测概率,运算复杂度也有所降低。     

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.