一种新的二维ESPRIT算法的研究

提出了一种新的基于垂直阵列结构的二维ESPRIT方法来估计信号的DOA，此方法只需3个均匀直线阵就可估计用户的二堆DOA．该方法利用其中的一个直线阵来组合两个线阵分别估计的一堆DOA，最大误差不超过0．6％，改善了DOA的估计性能．     

一种VESPRIT-TSM算法研究

为了提高波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计的性能,提出一种虚拟借助旋转不变技术估计信号参数的时空矩阵(Virtual Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques-Time Spatial Matrix,VE-SPRIT-TSM)算法。即利用两行均匀直线阵构造出三组子阵列,并根据由此得到的数据估计用户的二维DOA。理论分析表明,该算法可提高了阵列的利用率,计算误差更小,并能改善DOA的估计性能。计算机仿真实验证明该算法有效。     

二维DOA估计的高分辨阵列(HRA)

基于二维DOA估计问题 ,研究了阵列天线的空间滤波性能 ,提出了二维DOA估计的高分辨阵列 (HRA)模型 ,使有限的阵元具有最佳的空间分辨力。计算机仿真结果表明 ,本文提出的HRA明显优于传统阵列。     

一种小尺度阵空间信号源数估计算法

在信号源数未知或信号源数与估计不符的条件下,大多数高分辨DOA(direction of arrival)估计算法性能都会严重下降或失效。该文通过分析直线阵的阵列流形,给出了波束特征值的概念,并由此提出了一种可应用于小尺度阵的信号源数估计算法.理论分析和仿真实验证明,该算法适用于相干和非相干信号源数估计,并且在低信噪比条件下,仍能进行准确地估计.并且通过蒙特卡洛试验证实了该算法的信源数估计性能优于通常的信源数估计方法.     

二维传播算子DOA估计的改进算法

针对传播算子算法在低信噪比和小快拍数环境下进行二维DOA估计性能下降的实际问题,提出了一种改进的二维传播算子DOA估计方法.该方法继承了ESPRIT算法无需谱峰搜索的优点,并且利用线性运算代替特征分解求得旋转不变关系矩阵,再通过简单的除法运算实现方位角和俯仰角的快速配对,极大地降低了运算量.重新构造的协方差矩阵对接收数...     

相干/同向信号波达方向与多普勒频率的联合估计

针对相干/同向信号波达方向(DOA)与多普勒频率的联合估计问题,提出了一种基于特征空间的修正二维MUSIC联合估计算法。首先,建立包含DOA和多普勒频率信息的广义阵列信号模型,通过共轭重构对阵列接收信号的协方差矩阵进行修正,使其有效适用于相干/同向信号下DOA与多普勒频率的联合估计。同时,在二维MUSIC算法的基础上,提出了一种基于特征空间的DOA与多普勒频率联合估计算法,该算法充分利用了信号子空间和噪声子空间的信息,并且可以对源信号功率进行估计。对该算法加以修正后同样可以应用于相干/同向信号的DOA与多普勒频率联合估计,且可以得到比修正二维MUSIC算法更好的估计效果。最后,通过仿真试验验证了本文算法的有效性。     

非圆信号的二维相干测向新方法

传统的二维相干测向算法都是针对圆信号提出的,且要求大快拍数和较多阵元数,在低信噪比时估计性能较差.通过充分利用非圆信号的特点和L型阵列的结构优势,提出了一种非圆信号的二维解相干新方法.该方法利用阵列接收信号数据及其共轭信号数据,重新构造阵列接收数据矩阵,有效地扩展了阵列孔径;同时,提出了一种修正的空间平滑技术进行解相干,最后采用ESPRIT算法实现相干信号的二维DOA估计.所提方法具有阵列利用率高的优点,能够有效弥补传统二维测向算法阵列利用率低的缺点,提高了ESPRIT算法在低信噪比时的估计性能.实验仿真结果表明,所提方法能够有效实现二维相干信号估计并且估计性能优良.     

基于均匀面阵的相干信号源二维DOA估计新方法

相干信号源的来波方向(Direction of Arrival,DOA)估计问题一直是阵列信号处理技术的一个研究热点。现实环境中的信号源多为相干的,针对此问题提出一种改进的相干信号源二维DOA估计算法。通过对接收信号协方差矩阵进行矩阵重构处理,将采样数据协方差矩阵的秩恢复到等于信号源的个数;对重构的协方差矩阵进行特征分解,构造出信号子空间矩阵和噪声子空间矩阵,将两个子空间矩阵联合构造出新的空间谱函数;基于新的空间谱函数进行二维谱峰搜索,即可估计出多个入射信号的二维DOA。使用计算机软件进行仿真验证,仿真结果表明了所提方法的有效性。     

一种空时二维超分辨分维估计方法

摘要：介绍了一种应用在多普勒频率和DOA估计分维处理情况下，利用时域EsPRIT方法进行 盲I)叩pler频移估计和时域投影变换法进行DOA估计的空时二维超分辨方法。仿真试验证明 了该算法具有较高的分辨性能和较好的稳健性，不但具有全方向来波的分辨能力，而且对小角 度差来波具有高分辨能力。     

一种空时二维超分辨分维估计方法

介绍了一种应用在多普勒频率和DOA估计分维处理情况下，利用时域ESPRIT方法进行盲Doppler频移估计和时域投影变换法进行DOA估计的空时二维超分辨方法。仿真试验证明了该算法具有较高的分辨性能和较好的稳健性，不但具有全方向来波的分辨能力，而且对小角度差来波具有高分辨能力。     

New method for estimating 2-D DOA in the coherent source environment based on data matrix reconstruction

The performance of classical two dimensional (2-D) Direction-Of-Arrival (DOA) estimation algorithms degrade substantially in the presence of coherent environment. A new DOA matrix method——DOA matrix method based on data matrix reconstruction (DMR-DOAM) is proposed for 2-D DOA estimation in the coherent source environment. The proposed algorithm reconstructs two Toeplitz equivalent covariance matrices by using cross-correlation information among receiving data from arrays. Decorrelation and 2-D DOA estimation can be realized via the eigen-decomposition of the new DOA matrix. The algorithm can retain the advantages of the traditional DOA matrix method, such as automatical parameter alignment and no need of 2-D search spectrum peak. The equivalent covariance matrices only use the middle column of classical covariance matrices, so the calculation amount is reduced, and the algorithm can be realized easily. Furthermore, the paper analyzes the estimation performance and influencing factors of the proposed algorithm. Theoretical analyses and simulation results both show that the proposed algorithm is effective.     

智能天线中平面阵列的波达方向估计的研究

研究智能天线中平面阵列的波达方向估计．以等距线阵为基础,把每一线阵作为平面阵列的一个子线阵,信号在不同子线阵上形成的波达方向估计就构成平面阵列的波达方向估计．提出采用MUSIC算法来实现平面阵列波达方向估计的方法．阵元数目的增加,很大程度上提高了方向估计的准确性．文中模拟了现实的无线环境,在相同噪声情况下,讨论不同数目的入射信号对平面阵列的波达方向估计的影响,并在不同噪声情况下,通过多次实验得到噪声与入射角度分辨率的关系．     

有色噪声背景下多径信号的二维DOA和极化参数同时估计算法

基于有色噪声背景下的电磁矢量传感器阵列,提出一种宽带多径循环平稳信号的二维波达方向和极化参数的同时估计算法。该算法充分利用信号的循环平稳特性,不仅解决了宽带多径信号的二维波达方向估计问题,而且具有选择估计信号波达方向的能力。该方法能够抑制有色噪声和宽带干扰的影响。计算机仿真验证了所提方法的有效性。     

2-D DOA estimation of coexisting uncorrelated and coherent signals

The common two dimensional (2-D) direction of arrival (DOA) estimation algorithms for coexisting uncorrelated and coherent signals are based on the complex array structure, such as the uniform rectangular array, so the computational complexity is high and the array aperture is not utilized efficiently. By taking advantage of the L-shape array and adopting an efficient method to eliminate the Gaussian noise, a new 2-D DOA estimation method is proposed. Firstly, the DOAs of the uncorrelated signals are estimated and the influence of the coherent signals is eliminated by utilizing its characteristics. Then, the data covariance matrix containing the coherent information only is obtained by exploiting the Toeplitz property of the uncorrelated signals, and the DOAs of the coherent signals are estimated by the direction finding method based on the compressed sensing theory. Theoretical analysis and simulation results show that the proposed method has a small computational load, high array aperture as well as excellent estimation performance.     

一种改进的二维ESPRIT算法

针对二维旋转不变子空间算法(estimation of signal parameters via rotational invariance technigues,ESPRIT)在求解信号时协方差矩阵存在阵列冗余问题,提出一种改进后的二维ESPRIT算法。该算法利用阵列结构原理构造2个互相关矩阵,然后由合并的特殊大矩阵进行奇异值分解来估计信号子空间,最后利用2D-ESPRIT方法实现二维测向。该算法估计精度高,计算量小,通过空间平滑后既能对相干信号进行估计,也能同时估计非相干信号。     

信源数目估计误差影响下的修正二维MUSIC算法分析

针对信源数目过估计下二维MUSIC算法会出现虚假信号和欠估计下某些谱峰消失的问题, 通过将降维技术与一维噪声子空间算法相结合,提出一种基于正交阵列结构的修正二维MUSIC算法．该算法将复杂的二维处理问题转化为3个简单的一维问题,通过组合3个并行的均匀线阵分别估计出一维波达方向进行空间测向．仿真结果表明该算法在未知信源数目的情况下,仍能正确判断出信号的来波方向．     

基于改进MUSIC算法的二维DOA估计方法

提出了一种改进的二维MUSIC算法,该算法通过重构阵列接收数据协方差矩阵来降低入射信号源间的相关性,抑制信号子空间向噪声子空间的扩散,从而解决用MUSIC算法估计相干信号源到达方向(DOA)时的漏估计问题.该方法不仅对相关信号源的DOA估计有好的特性,也可以提高非相关信号源的DOA估计特性,而且计算量也没有大的增加.仿真试验证明了改进算法的有效性.     

基于空间平滑算法的二维相干源DOA估计

基于均匀矩形阵列,利用2D Unitary ESPRIT算法二维参数自动配对的优点,运用二维空间平滑技术进行解相干,并结合虚拟阵列扩展的EVESPA算法,提出了相干源的2D-SS-EVESPA-DOA估计算法。该算法在多径环境下能精确估计出二维波达角,能实现多径波达方向的分组估计,而无需进行谱峰搜索;并实现二维角度的自动配对,二维参数自动配对,无需二维谱峰搜索。仿真实验证明了算法的有效性。     

Y形阵列宽带信号二维来波方向估计

利用Y形阵列结构的特点,提出一种宽带信号二维来波方向的估计方法.该方法在相干信号子空间法的基础上,通过采用流型矩阵展开的方式获得聚焦矩阵,并针对聚焦后的协方差矩阵,利用基于子阵的ESPRIT算法和二维MUSIC算法进行联合估计,从而提高了测向精度且减小了谱峰搜索的范围.理论分析和计算机仿真实验表明,该方法对于非相干信号源和相干信号源都具有较好的估计效果,并具有较低的计算量.