两种解相关算法的DOA估计性能研究

MUSIC算法能对独立信号的波达方向（DOA）进行有效估计,但该算法对相干信号或强相关信号进行DOA估计时,算法性能会随着相关系数的增加而急剧恶化甚至失效．针对该问题,利用前后向空间平滑技术与修正MU—SIC算法进行去相关,研究了它们去相关的基本原理及优缺点;利用MUSIC算法通过实验仿真对相关信号的波达方向估计性能进行了研究,分析了信号间相关系数对前后向空间平滑算法与修正MUSIC算法的测向性能的影响,并验证了算法去相关的有效性．     

一种强干扰环境下的相干弱目标DOA估计算法

提出了一种强干扰环境下相干弱信号的DOA估计算法。该算法通过修正的Toeplitz矩阵实现了对相干弱信号的解相干,然后将强干扰信号对应的特征矢量从信号子空间中剔除,最后利用MUSIC算法对弱信号进行DOA估计。所提算法不需要预知强干扰信号方位信息,对非平稳噪声有较好的抑制性能。此外,相对JJM算法,该算法具有更高的估计精度和正确概率,对强干扰信源具有更好的抑制性能。     

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。     

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。     

基于修正的子空间正交测试宽带DOA估计方法

投影子空间正交性测试法(TOPS)是利用宽带信号多个频点的噪声子空间与信号子空间的正交性实现到达角(DOA)估计。在中等信噪比时该方法估计性能较好,而在其他信噪比条件下空间谱易存在多个"伪峰",算法性能依赖于参考频点的选择。针对该问题,提出了一种新的TOPS算法,该方法通过最大化各频率点信号子空间与噪声子空间特征值区分度选择参考频点,同时利用信号子空间投影代替其零空间投影,避免信号子空间估计误差导致空间谱中产生伪峰,最后利用子空间的正交性实现宽带DOA估计。仿真结果表明,相比于传统的TOPS算法,该方法在一定信噪比条件下,避免了伪峰的出现,提高了TOPS算法的估计精度和分辨率。     

基于空间平滑的单次快拍DOA估计方法

针对DOA估计的实时性和数据污染影响,给出了一种基于空间平滑的单次快拍DOA估计算法.由空间平滑技术,对接收的单次快拍数据采取解相干,再对Toeplitz矩阵进行协方差处理、采用特征分解、MUSIC算法和ESPRIT算法对信号实现DOA估计.该算法只需单次快拍,大大地减少了计算量,并且比现有的算法估计性能更好.采用计算机实验模拟分析和验证,证实了其有效性.     

运动目标DOA自适应跟踪算法

战场区域移动通信系统中,指挥中心实时地将主波束对准作战分队来波方向,而将其他方向的来波作为干扰置零陷,不仅提高了抗干扰能力,而且还可对作战分队进行定位。这一过程是通过跟踪移动用户信号的波达角(DOA)来实现的,传统的高分辨率DOA估计算法,如MUSIC、ESPRIT等算法,无法实现自适应、实时跟踪,因为它需要对接收信号的协方差矩阵反复进行特征值分解或奇异值分解,计算量大。针对这一问题,引入基于改进的信号子空间自适应跟踪的卡尔曼(Kalman)滤波算法,该算法直接从信号子空间中提取DOA的更新,无需从协方差矩阵中提取。仿真结果表明,该算法不仅降低了运算量,而且可跟踪多用户的DOA。     

分布信号源的DOA估计

由于信号模型的偏差,传统的点目标假设下的DOA估计算法对分布信号源的估计误差较大,为此建立了分布信号源的模型,提出适用于分布源信号的DIS-MUSIC算法,并分析了该算法的估计性能。仿真结果表明,所提算法对分布信号源的DOA估计性能远优于MUSIC算法。     

多干扰源环境下多基地雷达主瓣干扰抑制方法

针对空间多干扰源方向未知时,干扰抑制效果差这一问题,提出了一种新方法。首先利用改进的MUSIC算法对干扰方位信息进行估计,重新建立干扰模型,然后再进行接收站之间联合干扰对消。结合仿真实验分析可知,经过以上2步处理,信号峰值幅度可达到0.05 V,输出信干噪比改善量约为25~30 d B。实验结果表明,该方法具有有效性。     

跳频信号与跟踪干扰信号DOA估计方法

提出了一种基于修正的旋转信号子空间(rotational signal subspace,RSS)算法的跳频信号和跟踪干扰信号波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。首先,将接收到的跳频信号和跟踪干扰信号进行离散傅里叶变换;然后,利用修正RSS算法,得到聚焦后协方差矩阵的估计值;最后,利用MUSIC算法,实现跳频信号和相关干扰信号的DOA估计。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

基于直接数据域自适应算法的相干信号DOA估计

利用直接数据域自适应算法的稳态权值代替噪声子空间构建空间谱,构造了一种超分辨波达方向(DOA)估计方法.为了解决谱峰搜索时的伪峰问题,采用参考阵元轮换得到多组线性无关稳态权值,逼近噪声子空间,能有效去除伪峰.针对相干信号的DOA估计,进一步提出了直接数据域取对称共轭向量的解相干方法.相比子空间分解类算法,本文算法不需估计信号源数目和协方差矩阵、不需特征分解,复杂度仅为O(MP),同时能有效完成解相干处理.     

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。     

基于声矢量阵的宽带波束域高分辨方位估计

宽带信号波束域处理是实现水下目标高分辨方位估计的重要途径,它相对阵元域具有运算量小、分辨信噪比门限低以及角度分辨力高的优点。声矢量阵单个阵元能同时测量声场中的声压量和3个正交的质点振速分量,相对于声压阵,它能获取更多的声场信息。因此通过均匀声矢量阵运用MUSIC算法对宽带信号源波束域DOA估计进行了研究,改善了对弱相干信号源的方位分辨和估计性能,实验所获得的仿真结果表明了该方法具有较高的参考价值。     

基于时间反转的MIMO雷达多目标DOA估计

针对MIMO(Multi-input Multi-Output)雷达多目标DOA(Direction Of Arrival)估计问题,提出一种基于时间反转(Time Reversal,TR)的MIMO雷达多目标DOA估计方法。首先,算法根据MIMO雷达接收信号模型,采用时间反转理论,建立TR MIMO雷达接收信号模型;随后,利用MIMO雷达波形分集特性对TR MIMO雷达接收信号匹配滤波并进行向量化处理,扩展了MIMO雷达的虚拟孔径;最后,采用MUSIC(Multiple Signal Classification)算法进行多目标DOA估计,有效提高了精度。与常规MIMO相比,TR MIMO能够有效提高回波信号增益和增大虚拟孔径。计算机仿真结果表明,在信噪比-20 d B的条件下,TR MIMO雷达仍能准确地估计出目标的角度,表明TR MIMO雷达具有更好的性能。     

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。     

基于单快拍数据的嵌套阵列DOA估计算法

针对嵌套阵列DOA估计实时性不好的问题,提出了一种基于单快拍数据的估计算法。该算法将嵌套阵分为阵元间距等于信号半波长和阵元间距大于信号半波长的两个均匀子阵。利用两子阵接收的单快拍数据分别构造Toeplitz矩阵,然后进行特征值分解结合MUSIC算法得到低精度无模糊的DOA估计和高精度有模糊的DOA估计,最后结合解模糊算法得到高精度无模糊DOA估计。在阵列孔径相同的条件下,相比于阵元间距等于信号半波长的均匀线阵,算法需要的阵元个数较少,节约了硬件成本。该算法具有较好的实时性,并且拥有较高的测向精度。仿真结果证明了算法的有效性。     

互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计

首先用矩量法精确分析了考虑互耦影响时天线阵元的电流分布,给出了计算电流的解析式,并仿真计算了单元直线阵的电流分布。然后以等效网络法为基础研究互耦影响存在时修正MUSIC算法的DOA估计性能,仿真实验表明在互耦影响存在时MUSIC算法失效,而修正MUSIC算法仍然具有良好的DOA估计性能。     

低信噪比条件下改进ESPRIT方法

在低信噪比时,针对估计信源DOA实时性的问题,提出了一种新的适合于ESPRIT算法的多级维纳滤波器(MSWF)结构,找到了一种能判别信号子空间的方法。首先将多级维纳滤波器(MSWF)与ESPRIT算法相结合,采用多级维纳滤波器(MSWF)的前向递推,得到子空间,不需要通过特征值分解。低信噪比时,针对噪声子空间泄漏到信号子空间的现象,提出一种判别方法,找到了更精确的信号子空间,结合ESPRIT方法实现信号的DOA估计。由于该算法实现了真实的信号子空间的判断,因此,比传统基于MSWF算法具有更高地估计精度。特别是在低信噪比时,增强了算法的实用性,仿真结果证明了算法的有效性。