基于联合对角化的远场相干信号波达方向估计

提出一种基于联合对角化的远场相干信号波达方向估计算法.利用阵元接收数据构造高阶累积量矩阵,通过矩阵联合对角化得到阵列广义流形矩阵的估计.利用阵列流形矩阵的矩阵特性及最小多项式的性质,消除联合对角化带来的顺序不确定性,得到波达方向的估计.该方法无需进行角度搜索,且能处理不同相干群内部分波达方向相同的情形.计算机仿真实验验...     

双圆阵模式空间二维解相干

提出一种相干信号二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计算法——模式空间波达方向矩阵(Mode-Space DOA Matrix,MS-DOAM)法。算法基于双圆阵,利用模式空间转换将圆阵转换为虚拟双平行线阵,计算虚拟线阵阵元间的互相关信息,构造两个等效协方差矩阵,进而构造波达方向矩阵,对该波达方向矩阵特征分解,利用得到的特征值与特征矢量求得入射信号的仰角和方位角。算法无需二维搜索,实现估计参数自动配对。仿真结果表明,算法在低信噪比和短快拍条件下,估计误差低于虚拟空间平移算法。     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

空时频域中欠定混合条件下的波达方向估计

波达方向估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的波达方向估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件,而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数的欠定条件。基于此,提出了一种基于空间时频分布的多重信号分类扩展算法,通过将空间时频分布矩阵进行扩展,实现了欠定条件下的波达方向估计。相比时频多重信号分类算法,所提算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定波达方向估计方法,其不但保证了波达方向估计的精度,而且放宽了对源信号稀疏性的要求,同时还降低了对快拍数的要求。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于四阶累积量的相干信号二维波达方向估计算法

提出了一种基于四阶累积量的相干信号二维波达方向(DOA)估计的算法--CSS算法.该算法利用双平行线阵的接收数据以及平滑技术构造了一个平滑的渡达方向矩阵,通过对其进行特征分解估计出空间相干信号的二维到达角.在色噪声环境下,该算法能够精确地估计空间相干信号的二维到达角,无需谱峰搜索,并且信号的二维参数能够自动配对.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

一种LPI雷达宽带信号DOA估计算法

宽带低辐射信号的设计是低截获概率(LPI,Low Probability of Intercept)雷达的关键技术之一。但传统的波达方向(DOA,Direction of Arrival)估计算法主要是针对窄带信号设计的,应用在LPI雷达中会制约雷达的测向性能。重点研究一种宽带信号DOA估计的方法。该方法的关键在于通过直接分解数据协方差矩阵,来构造聚焦矩阵。此外,还从LPI雷达工程应用的角度分析了该方法的性能指标,并用MATLAB进行了仿真,仿真结果表明该方法具有较高的分辨力和较低的算法复杂度,同时也验证了该算法在LPI雷达上的实用性。     

基于空间时频分布的欠定DOA估计

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的DOA估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件。而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数目的欠定条件。提出了一种基于空间时频分布的MUSIC扩展算法,该算法通过将空间时频分布矩阵进行拓展,实现了欠定条件下的DOA估计。相比时频MUSIC算法,该算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定DOA估计方法,该算法在保证DOA估计精度的情况下,放宽对源信号稀疏性的要求,同时降低对快拍数的要求。仿真实验结果表明了本文算法的有效性。     

用于卫星干扰源定位的压缩感知DOA估计方法

针对传统测向方法的实际应用性能较差,提出一种基于压缩感知(CS)的卫星干扰源定位方法。根据干扰信号方位角的空间稀疏性,建立了压缩感知波达方向(DOA)估计模型。通过协方差矩阵的高阶幂逼近信号子空间和矩阵的共轭对称特征,利用高阶幂矩阵的主对角线下左下角列向量进行波达方向估计。仿真实验验证,该方法不需要已知干扰源数,具有较高的精度和较好的分辨力,且能满足对相干干扰信号的估计。对压缩感知DOA估计在卫星干扰源定位中的应用具有一定参考意义。     

高阶累积量自适应波束形成的改进算法

针对线性约束最小方差(LCMV)算法在自适应波束形成时,存在的对噪声敏感、信噪比(SNR)较高时波束形成受小特征值扰动影响较大的情况。在基于高阶累积量的LCMV算法的基础上提出改进方法。该方法首先计算阵列接收数据的高阶累积量,然后对高阶累积量构造数据增广矩阵,进行奇异值分解求出伪逆,再用伪逆修正LCMV算法的权值,形成波束。仿真结果表明,相比于传统LCMV算法与基于高阶累积量的LCMV算法。算法能够有效地克服信噪比升高时小特征值扰动对波束形成的不良影响,且在较低快拍数下仍能有效形成波束。     

一种高机动场景下的单快拍DOA估计算法

针对高机动场景下目标信号样本数据少,常规算法难以获取信号子空间的问题,提出一种基于改进协方差矩阵的单快拍DOA估计算法。所提算法首先对接收的单次采样数据做互相关预处理,利用预处理所得数据重构等效协方差矩阵,再基于MUSIC算法完成相干信号的DOA估计。在不损失阵列孔径的同时,算法保证了谱估计精度。计算机仿真表明,在样本量较小的情况下,所提算法能够有效估计出相干目标信号,较现有算法估计精度有所提高。     

基于圆阵的二维DOA估计新方法

通过分析圆阵阵列流形,提出一种新的圆阵二维谱估计模型,可以直接应用MUSIC算法进行二维DOA估计,从而避免了对圆阵输出信号进行模式激励.应用此模型仿真分析了均匀圆阵和均匀半圆阵的二维DOA估计性能,相比模式激励方法,减小了计算量;半圆阵与圆阵的DOA性能差别很小,但是半圆阵减少近一半的阵元数.     

空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计

针对空间非平稳高斯噪声背景下混合信号的DOA估计问题,提出了基于四阶累积量对混合波源的DOA估计算法。该算法首先构造四阶累积量矩阵,利用类似ESPR IT方法估计出所有非相关信源的DOA,然后对四阶累积量进行修正空间差分平滑去相干,消除非相关源和空间非平稳高斯噪声的影响,从而实现了对相干源的DOA估计。此方法通过分别估计非相关和相关或者相干信号的DOA,能够以较少的阵元实现对多个信号DOA估计,最后仿真实验也验证该算法的有效性。     

基于非均匀线阵和修正MUSIC算法的DOA估计

研究了基于非均匀线阵的DOA估计问题。提出了利用修正MUSIC算法进行DOA估计,并设计了对称布阵方式。仿真结果表明在对称布阵非均匀线阵中使用修正MUSIC算法,空间谱分辨率高、栅瓣小,且分辨率要高于均匀线阵。本算法获得了较高的空间谱分辨率,提高了DOA估计性能。     

考虑相位噪声影响的单阵元被动合成阵列算法

考虑到现有单阵元被动合成阵列算法对阵元的运动模型假设过于理想且对相位噪声的适应能力不足,首先,提出一种适用于阵元任意机动方式的单阵元被动合成阵列通用算法,进而通过相位噪声模型分析,给出最大相参时间及有效合成阵元数的选取方法,重建了合成阵列的流形矢量,得到了与相位噪声模型相匹配的改进算法.然后,在相位噪声影响条件下,推导了单阵元被动合成阵列波达方向的理论估计方差下限.仿真分析表明,较未考虑相位噪声影响的算法,改进算法能够有效提高相位噪声影响下的单阵元被动合成阵列测向精度.     

遗传算法在阵列天线误差校正及优化中的应用

针对阵元位置误差影响DOA估计算法性能的问题,采用遗传算法寻找阵元的最佳位置进行校正。然后研究了在阵元数一定、放置范围可变和阵元放置范围一定、阵元个数可变的情况下,如何利用遗传算法对阵列进行优化。最后给出了计算机仿真结果。结果表明这种方法可以有效地对天线阵列进行误差校正及优化。