空间角度相近多干扰源DOA估计

针对空间角度相近多个干扰源DOA估计时,经典MUSIC算法估计性能与分辨效果不佳的问题,提出了一种改进的MUSIC算法。该算法利用干扰与目标回波信号的特征,划分出干扰子空间、信号与噪声子空间,重新构造了空间谱函数。通过对经典MUSIC算法与改进的MUSIC算法DOA估计的仿真分析,结果表明,在小快拍数、多干扰源空间角度相近、低信干比的情况下,改进的MUSIC算法估计性能与分辨精度更佳。     

基于波束域MUSIC方法的高分辨方位估计

现代声纳系统普遍采用水听器基阵和一定的信号处理来提高对目标的检测和定位能力,而基阵的波束形成则在其中起着核心作用。文中研究了窄带波束域高分辨方位估计技术,分析了波束域MUSIC方位估计的构造过程和具体实现方法。仿真计算表明,基于波束域MUSIC的方位估计算法是一种分辨空间小角域内多个目标的有效方法。     

基于协方差矩阵估计的稳健Capon波束形成算法

常规Capon波束形成器性能对模型误差或失配非常敏感,尤其是当期望信号包含在训练数据中,导向矢量失配将引起性能急剧下降。为解决这一问题,提出了一种采用干扰噪声协方差矩阵和导向矢量联合估计的稳健波束形成算法。该方法通过对Capon空间谱在非目标信号的方位区域内的积分,实现对干扰噪声协方差矩阵的估计,解决数据协方差矩阵包含有目标信号时引起信号自相消问题;其次为了克服导向矢量失配的影响,通过最大化输出功率,并增加二次型约束防止估计的导向矢量接近于干扰导向矢量,实现对导向矢量的估计。仿真实验表明:该算法能获得近似最优的输出信干噪比,与现有算法相比稳健性更强。     

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.     

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。     

基于先验信息的协方差矩阵重构抗干扰算法

针对样本数较少情况下信号和干扰同时存在时,采样协方差矩阵包含目标信号引起信号自消,无法替代真实干扰噪声协方差矩阵的问题,提出了一种重构干扰噪声协方差矩阵的自适应波束形成方法,利用空间谱重构出与期望信号无关的干扰噪声协方差矩阵,提高协方差矩阵的准确度,依据重构的协方差矩阵结合阻塞矩阵完成主瓣干扰的抑制处理。仿真结果表明,所提方法相比于基于采样协方差矩阵方法,提高了输出信干噪比,更接近于最优值。     

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。     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

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。     

在线构造Toeplitz矩阵对相干信号DOA估计

针对相干信号源的DOA估计问题,提出了一种基于最大特征矢量在线构造Toeplitz矩阵解相干的方法。通过接收到的数据,实时构造基于最大特征矢量的Toeplitz矩阵来估计相干源的DOA,它无需估计数据的协方差,计算量小,不损失阵列孔径。相比常规的解相干算法,在小快拍和低信噪比情况下,具有更好的估计性能,理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。