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.     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

用V形阵列估计二维波达方向

提出了一种Ｖ形阵列,它可以分解为两个一致位移子阵列．由子阵列信息可以形成混合波达方向矩阵．在无需谱峰搜索的条件下,对混合方向矩阵进行特征分解,可以获得信号的混合方向矢量和方向元素．因此可以估计出信号的二维波达方向．本文方法不仅保持波达方向矩阵方法的优点,而且在一定程度上可以分辨来自于同一方位角或同一高低角的信号．     

无线传感器网络基于测距的节点定位算法研究

在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。本文利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC也进行了仿真,得到了信号相对于天线阵列的角度估计值,实验中取不同的snr值得到了不同的结果,其中信噪比SNR越大时得到的角度估计值越精确,并对两种基本测距算法进行比较。在得到距离估计值的基础上利用三边测量定位算法对监测事件进行仿真得出估计位置。     

调频信号DOA估计的研究

针对传统信号DOA估计技术的不足,采用近年来时频分析技术与传统DOA估计相结合的估计方法—时频MUSIC,对线性调频信号进行DOA估计,得到了较传统DOA估计方法精度高的估计结果,并简叙了这种方法的主要基本思想及适用背景。     

基于相关矢量法L型阵列相干信号DOA估计

针对L型阵列提出了一种基于互相关矩阵的相关矢量(cross correlation matrix correlation vector method,CCM-CVM)重构解相干的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法。为了进一步提高估计精度,在此方法基础上又得到一种改进方法,即CCM-MCVM的方法。该方法基于前后向矢量重构理论,利用阵列互相关矩阵不含噪声的特点,把互相关矩阵的每一个列矢量作为前向矢量,通过对其前向矢量元素进行复共轭变换并颠倒顺序得到后向矢量。利用所有的前后向矢量来重构信号的协方差矩阵并提取信号的子空间,该方法相较于CCM-ESPRIT算法具有损失阵列孔径小,估计精度高的特点。理论分析和仿真结果表明了该方法在低信噪比和小快拍数条件下相较于对比算法具更好的估计性能。     

一种多分辨率DOA估计的小波包算法

根据MUSIC算法在信号波达方向(DOA)较近或相干时性能迅速下降的情况,提出了一种多分辨率信号波达方向估计的小波包算法基于子带分解的MUSIC算法(SB MUSIC)·算法对全带信号进行子带分解,并根据最优基选取准则选择最优叶节点,然后对每个叶节点应用MUSIC算法进行谱估计·研究表明子带分解具有提高信噪比(SNR)和放大频率间隔等优点·考虑到算法应用时只有全带频率才有意义,提出了子带频率向全带频率映射的方法·仿真证明,SB MUSIC不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当时,具有一定的信号去相关能力,并且子带谱的估计成功率和谱平度都高于全带谱·     

阵列幅相误差背景下MUSIC算法的DSP实现

针对空间谱估计算法在实际应用中的误差问题,讨论了在存在阵列幅相误差背景下,多重信号分类法(MUSIC：MUltiple SIgnal Classification)测向算法在DSP(Digital Signal Processor)上实现的一种方法。通过设置方位精确的辅助阵元对幅相误差进行校正,辅助阵元的方位信息为误差参数的计算提供了必要的信息量,然后利用MUSIC算法进行波达方向估计,同时利用TI公司高速DSP芯片(TMS320C6713)实现了在阵列幅相误差背景下的MUSIC测向方法。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于阵列接收数据合并的宽带DOA算法

提出了一种新的宽带波达角(direction of arrival, DOA)算法,该算法将各频率点的协方差矩阵相加后构造出一个新的协方差矩阵,从而实现DOA估计.这种新的思路来源于聚焦变换的思想并在理论上得到了证明.然后,详细讨论了算法中最优参考频率的选择问题.分析表明,与传统的宽带DOA算法相比,新算法的运算量较低.仿真结果显示,新算法的性能优于其他宽带DOA算法,同时仿真实验也验证了最优参考频率选取准则的正确性.     

冲击噪声背景下宽频段信号三维参数的估计

提出了一种基于协变异矩阵的宽频段信号频率和二维到达角联合估计的算法。在冲击噪声环境下,该算法能精确地估计宽频段信号的三维参数,无需多维谱峰搜索和参数配对过程。另外,利用L型阵列的分维特点和ESPRIT算法进一步处理,成功地实现了具有频率兼并现象的宽频段信号的三维参数估计。计算机仿真结果验证了算法的有效性。