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.     

基于空间差分平滑的非相关与相干信源数估计

针对非相关信源与相干信源共存时信源数估计问题,提出了一种新的基于空间差分平滑的信源数估计算法。该算法首先利用SORTE法估计相互独立信源个数,结合非相关信源阵列导向矢量与噪声子空间正交关系特性,实现非相关信源数估计;其次基于空间差分法消除非相关信号并构造新矩阵,利用构造矩阵进行前向空间平滑,实现对相干信源解相干;最后利用SORTE法得到相干信源数估计。仿真实验结果验证了该算法的有效性。     

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。     

无需信源数目的相干信号方位估计算法

针对空间平滑MUSIC算法会损失阵列的有效孔径且需要信源先验数目的问题,提出了一种新算法.该算法从矢量重构的思路出发,通过对接收数据协方差矩阵的最大特征向量进行矢量重构,即可实现不损失阵列孔径的解相干处理,同时利用全空间加权MUSIC算法,实现了信源数目未知下的相干信号准确定位.仿真结果证实了该方法的有效性.     

基于垂直阵列的相干信源二维测向新方法

针对远场窄带相干信源的二维DOA估计问题,提出了一种基于垂直阵列的解相干算法,利用垂直阵列模型特性,在3个线性子阵列进行分维处理运算。在每一个维度,运用空域平滑算法构建数据协方差矩阵实现解相干,并结合ESPRIT算法分别估计信源与各线阵的夹角,利用其中一个角度来组合其他两个角度,实现参数配对。仿真实验结果显示,相较于空域平滑DOA矩阵法,算法的稳定性、估计精度都较高,适用于低信噪比和短快拍情况。     

冲击噪声背景下引信目标方位估计方法研究

针对在冲击噪声条件下基于高斯噪声模型的目标检测方法性能退化的缺点,提出了一种新的引信目标方位估计方法。该方法引入α稳定分布模型对冲击噪声建模,通过对引信阵列天线接收信号共变矩阵的特征分解估计噪声子空间,再依据最小范数算法实现了对目标方位的估计。计算机仿真实验证明了所提出新方法的有效性。     

基于时频分析的到达角估计方法比较

提出了一种基于模式编码进行宽带信号到达角估计的方法。该方法通过广义回归神经网络(GRNN)对信号的线性时频协方差矩阵进行分类来实现。介绍了网络结构,数据仿真和应用于高频地波雷达目标定向的实际效果。特别介绍了通过窄带信号数据训练网络然后应用于宽带信号的训练方法,适于宽带训练数据难以获得的情形。仿真和实测数据的分析结果显示该估计方法能适应阵列的误差模式且鲁棒性好,在较低信噪比时能够给出正确估计。     

基于数据预处理的MIMO雷达相干目标角度跟踪

针对双基地MIMO雷达相干目标运动时角度跟踪问题,提出了基于子空间的跟踪算法。首先通过对接收数据进行预处理,针对2个相干目标采用对称共轭处理,3个及以上相干目标借鉴空间平滑的思想,采用数据平滑重构得到满秩的数据,去除相干信号造成的影响。再利用PASTd算法得到目标特征向量,并对其进行正交化得到信号子空间,最后结合ESPRIT算法得到收发角度,并实现自动配对,完成运动目标的角度跟踪。仿真结果验证算法的有效性。