MUSIC算法多值模糊问题研究

针对阵列测向 ,概括论述了空间谱估计算法中最为经典的算法———MUSIC算法的基本思想和方法 ,从理论上推导出天线距离大于信号源载频波长的一半时产生多值模糊的原因 ,给出了多值之间的数学关系公式 ,并基于MAT LAB程序进行了计算机仿真 ,仿真结果与理论分析达到了很好的吻合 ,并针对多值模糊问题提出解决方案设想     

频率捷变的相控阵雷达目标多径DOA估计算法

介绍了频率捷变在相控阵雷达目标多径DOA估计中的应用,并采用修正的MUSIC算法(MMU-SIC)以提高多径信号DOA估计性能。频率捷变不仅可以去掉直射信号与反射信号的相关成分,而且可以消除严重的信号对消现象。而修正的MUSIC算法则可以将相关信号源的相关性大大降低,从而改善了传统MUSIC算法对相关信号源的DOA估计性能。     

基于非线性频偏的频控阵波束控制研究

与相控阵波束指向只具有角度相关性不同,频控阵波束图是时间、角度及距离的函数.这一特性在抑制距离相关性干扰等方面有着巨大的应用价值,但其方向图所固有的距离-角度耦合会带来新的频控阵波束控制问题.如何消除距离-角度耦合关系是实现波束精确控制及目标精确定位的前提.针对这一问题,提出一种基于可变加载约束的最速下降-线性约束最小方差（SD-LCMV）算法计算最优权矢量,同时将对数、三角函数、指数函数及倒数4种非线性频偏增量方式引入一维均匀线性频控阵（ULA-FDA）阵列,仿真验证应用4种不同非线性频偏的ULA-FDA阵列发射方向图的解耦性能.之后,采用多信号分类（MUSIC）算法仿真得到不同频偏情况下的MUSIC谱函数,对比分析4种频偏增量方式下的目标距离-角度二维联合估计性能.此外,仿真分析了sin-FDA阵列的接收机结构方向图特性及基于sin-FDA收发共形阵列的3种接收信号处理机制,从而验证了非线性频偏频控阵（FDA）阵列结构的有效性.      

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

一种基于均匀圆阵的多通道幅相误差校正方法

针对空间谱估计MUSIC方法对天线阵各通道增益和相位敏感的情况，对于均匀圆形阵列，提出了一种多通道幅相误差校正方法，该方法在均匀圆阵中心设置了一个校正源，无需知道校正源方向，也不用解方程组就可以对各通道的增益和相位进行估计．对辐射源一维和二维方向的模拟实验结果验证了这种方法的正确性和可行性．     

基于空间平滑MUSIC算法的智能天线DOA估计方法

波达方向(DOA)估计是智能天线系统中的关键技术之一,在研究基于MUSIC算法的传统DOA估计的基础上,提出了一种基于空间平滑技术MUSIC算法的DOA估计方法。仿真结果表明,对于相干信源,采用空间平滑MUSIC算法,能够得到尖锐的谱峰和较高的分辨率。     

多用户多径环境下DOA估计算法研究

针对移动通信中多用户多径环境下的DOA估计问题，提出利用CARE算法求出各用户的空间循征矢量，进而利用基于对称阵列的改进MUSIC算法求出各用户对应多径信号DOA的联合算法，仿真结果表明：结合CARE算法，基于对称阵列的改进MUSIC算法能自动对多用户的DOA进行分组，并能对每个用户的多径相干信号进行DOA估计，不需要做平滑计算，不需要判断多径信号的个数，不增加计算量。     

均匀圆型声矢量阵的四元数二维波达方向估计

为提高声场空域中目标参数估计的精度, 将四元数理论应用于均匀圆型声矢量阵列的二维空间角度估计中, 建立了基于四元数模型的信号接收模型, 推导了圆型声矢量阵的四元数导向矢量, 给出了二维波达角估计的四元数域空间谱算法。考虑算法的软硬件可实现性, 理论分析了算法的内存占用空间和计算量。此外, 分析了圆阵半径对侧向性能的影响, 为实际工作中圆阵的半径选取提供了一定的依据。仿真结果表明, 基于四元数模型的MUSIC(Multiple Signal Classification)算法的分辨力较高, 抗干扰能力较强, 提高了信号参数估计的精度。     

Anti-interference method for HF radars by transmitting phase-modulated chirps

Radio frequency interference （RFI） is a major problem in high-frequency （HF） radars. Conventional filtering-involved RFI suppression methods may introduce distortions to the target signals of interest and often demand extra hardware costs. In this paper, a novel method for RFI suppression by using linearly or randomly phase-modulated （PM） chirps is proposed, which enables independent analyses of the target signal and the RFI. Furthermore, the directions of arrival （DOA） of the interference are used as constraints to ensure a better DOA estimation of the target. The effectiveness of the method is demonstrated by numerical simulation results. The method can greatly improve the anti-interference capabilities of HF radars and is extremely applicable in the portable and low-cost radar systems.     

阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。