基于最小冗余线阵的二维DOA估计方法

针对传感器阵列二维DOA估计中阵元数较多且阵元利用率较低的问题,提出了一种低阵元冗余的二维DOA估计方法.该方法通过在最小冗余线阵基础上添加两个导向阵元的方法,将最小冗余线阵的应用拓展到二维DOA估计.同时该方法利用多个时延的阵元输出共轭循环相关函数构造"伪数据阵",在时空域中等效出两个具有旋转不变性的平行子阵,进而运用DOA矩阵法估计信号二维DOA.该方法不仅避免了最优时延选择问题,继承了DOA矩阵法无需谱峰搜索且无需二维角度参数配对等优点.还用较少的阵元获得了较大的阵列有效孔径.仿真结果表明,该方法与CCDM算法相比具有更好的低信噪比适应能力和稳健性.     

DOA矩阵类方法中角度兼并问题的分析与改进

简要介绍波达方向(DOA)矩阵法,首先分析了这类方法存在的角度兼并问题,并对一些改进算法进行了比较和分析。然后给出了一种解决方法,该方法首先判断有无兼并发生,当发生角度兼并时,分别估计无兼并信号和兼并信号的二维方向。兼并信号的估计是把DOA矩阵法和MUSIC算法相结合,利用附加的一维搜索方法得到。与DOA矩阵法相比,无角度兼并发生时计算量没有任何增加,有兼并发生时计算量会有限增加。计算机仿真结果验证了本文方法的有效性。     

面阵中基于传播算子的二维DOA估计算法

考虑面阵中的二维波达方向（DOA）估计问题,提出了一种基于传播算子（PM）的二维DOA估计算法。该算法利用4个子面阵接收数据的互相关矩阵构造新的数据矩阵,利用线性运算代替特征分解得到旋转不变关系矩阵,由该关系矩阵得到方位角与俯仰角的参数估计。所提算法的波达方向估计性能优于传统的面阵二维ESPRIT算法,且降低了计算复杂度,提高了阵列接收数据的利用率和算法的抗干扰能力。算法可以实现二维角度的自动配对。仿真实验证明了算法的有效性。     

一种高性能的二维波达方向估计算法

在二维虚拟ESPRIT算法的基础上,提出了一种高性能的改进算法。改进方法依照子阵数据直接空间平滑的思想对子阵数据进行预处理,用虚拟阵列变换技术实施阵列变换,采用波达方向矩阵法的思路计算二维角度参数。仿真结果表明,相比于空域平滑的DOA矩阵法和空域平滑的二维虚拟ESPRIT算法,该方法在低信噪比情况下对相干信号源具有更好的估计性能,对独立信号源,能够估计出超过子阵阵元数的信号。     

一种相干分布式信号二维DOA快速估计方法

基于L型线阵,提出了一种估计相干分布源二维波达方向(DOA)的快速算法。通过对两组平移子阵的广义方向矢量做泰勒近似获得关于分布源中心DOA的两个旋转不变矩阵,利用传播算子法求解旋转不变矩阵从而估计出分布源的中心DOA。该算法避免了常规子空间算法中的谱峰搜索和对高维样本协方差矩阵做特征分解,显著降低了计算量。算法在小角度扩展情形下有优异的估计性能,且低信噪比时的估计性能优于一维交替搜索算法。此外,算法无需知道分布源的角分布形式,是一种盲估计。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于Toeplitz矩阵重构的无人机相干信号DOA估计算法

针对实时监管无人机的需求设计了基于Toeplitz矩阵重构的二维相干DOA 估计算法,建立了虚拟线阵模型来 接收无人机相干信号,通过对协方差矩阵进行矩阵重构来实现信号解相干,构建了Toeplitz矩阵,通过计算空间谱实现对无人 机信号的二维DOA 估计,仿真分析表明本文方法的DOA 估计准确率较高,性能较好。     

基于分数阶傅里叶变换的宽带LFM相干信号二维DOA估计

在分数阶傅里叶(FRF)域从离散角度推导了二维DOA估计数学模型,并在此模型基础上提出基于分数阶Fourier变换的二维相干信号DOA估计新算法.该方法利用分数阶傅里叶变换良好的能量聚集性,在分数阶傅里叶(FRF)域构造前后向空间平滑DOA矩阵.通过对DOA矩阵进行特征值分解,估计信号子空间和噪声子空间,由信号子空间的特征值和特征向量得到宽带LFM相干信号的二维到达角,避免了二维谱峰搜索和交叉项,也无需参数配对.理论推导与实验仿真验证了算法的有效性.     

基于SVD的二维子空间拟合DOA估计

改进传统子空间拟合波达方向(DOA)估计方法,以快拍数据矩阵的奇异值分解代替接收数据协方差矩阵的特征值分解,用奇异值和奇异值矢量进行信源数估计,避免协方差矩阵估计,减少运算量和矩阵估计误差。根据已有子空间拟合的一维修正变化投影(MVP)算法原理,推导出二维MVP算法实现步骤,对基于均匀圆阵的接收信号进行二维DOA估计。     

基于辅助阵元的二维波达方向估计算法

;针对任意平面阵列,提出了一种基于辅助阵元的二维波这方向估计算法.首先利用附加的一个辅助阵元及信号的空、时域信息,构造时空旋转矩阵实现对仰角的分离估计,再利用得到的仰角信息通过一维搜索获取方位角.与传统基于子空间的二维波达方向估计算法相比,该方法不需要进行二维谱峰搜索与参数配对,对阵元的幅相误差具有较强的鲁棒性,并具有...     

基于矩阵重构的非等功率相干信号DOA估计

针对功率相差较大和角度相隔较小的相干信号的波达方向(DOA)估计问题，提出一种基于Toeplitz矩阵重构的不变噪声子空间算法。对各个阵元的接收数据与参考阵元接收数据的相关函数进行排列，构造满秩的Toeplitz矩阵；引入虚拟信源优化Toeplitz矩阵，利用其不变噪声子空间特性估计信号波达方向。仿真结果表明该算法可以准确估计出功率相差40 dB、角度相邻2°的相干信号DOA,较空间平滑类算法具有更高的成功率与更强的分辨率。     

Joint diagonalization DOA matrix method

A novel joint diagonalization （DOA） matrix method is proposed to estimate the two-dimensional （2-D） DOAs of uncorrelated narrowband signals. The method constructs three subarrays by exploiting the special structure of the array, thereby obtaining the 2-D DOAs of the array based on joint diagonalization directly with neither peak search nor pair matching. The new method can handle sources with common 1-D angles. Simulation results show the effectiveness of the method.     

DOA和频率联合估计高分辨算法

提出了一种基于双L型阵列结构针对空间非相干多个窄带信号源的中心频率、方位角和俯仰角三维参数的联合估计方法.该方法首先利用阵列接收数据构造时空矩阵,进而对时空矩阵进行特征分解,信号的三维参数由特征值和对应的特征向量直接得到.该方法不需要进行谱峰搜索,运算量小,可实现频率、方位角和俯仰角的同时估计与自动配对,具有较高的分辨率,同时解决了角度兼并问题,在无线电通信领域有很好的应用前景.给出的计算机仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于宽带聚焦矩阵和高阶累积量的OFDM信号的来波方向估计

为了解决正交频分复用(OFDM)宽带信号处理的问题,研究了基于宽带聚焦矩阵和高阶累积量的波达方向(DOA)估计方法。前者是通过傅里叶变换将宽带阵列数据分解为若干窄带信号,再利用一种聚焦矩阵将不同频带下的方向矩阵变换到同一参考频率下,然后用多重信号分类(MUSIC)算法来估计DOA;高阶累积量算法是通过聚焦操作,把各个窄带频率处的阵列输出矢量变换到聚焦频率处,然后求其累积量矩阵。对各个累积量矩阵进行加权平均并特征值分解,再应用MUSIC算法估计DOA。理论分析和仿真结果表明,两种方法都能够精确地估计OFDM信号的DOA,四阶累积量方法的空间分辨率比聚焦矩阵方法有所提高。四阶累积量算法扩展了阵列孔径,信噪比(SNR)较低的时候也有很好的适应性。     

Householder干扰阻塞法的弱信号DOA估计

在强干扰来波方向已知或可准确估计的情况下,一维微弱信号的DOA估计通常采用干扰阻塞的方法,当采用二维阵型时,该方法阻塞矩阵构建形式随阵型发生变化,且其阻塞输出信号需进行预白化处理,因此计算复杂度较高。提出一种基于Householder变换的干扰阻塞法,该方法可有效阻塞强干扰获得微弱信号DOA信息,阻塞矩阵构建形式固定,不随阵型发生变化,无需预白化处理,因此具有计算复杂度较低、精度较高的特点。     

基于均匀圆阵的改进UCA-ESPRIT算法

波达方向(DOA)估计是阵列信号处理的研究热点和难点之一。基于阵列天线, 利用空间谱估计理论进行DOA估计,提出一种改进算法——I-UCA-ESPRIT。首先根据均匀圆阵(UCA)的中心对称性,将输入信号进行重新排列;然后将重新排列的信号进行实值转换,并对相关矩阵进行特征值分解;最后引入SVD算法,以求解来波信号的方位角和俯仰角。仿真结果表明,该算法不仅适用于DOA估计的非相干信号和相干信号,且优于UCA-RB-MUSIC算法和UCA-ESPRIT算法。     

DOA estimation based on the database retrieval technique with nonuniform quantization and clustering

A direction-of-arrival (DOA) estimation method using an array antenna has been developed based on a database retrieval technique. This method uses a database consisting of a set of correlation matrices of the array output vectors for various combinations of the quantized angles and signal powers. When a correlation matrix is estimated from an observed output vector, several correlation matrices close to the estimated one are searched out from the database, and the DOA is estimated based on the retrieved data. This method gives an accurate estimation, but the use of uniform quantization step size requires a large amount of storage space. In this paper, the relation between the quantization step size and the estimation accuracy is analyzed, and a nonuniform quantization scheme is developed to reduce the database size without sacrificing the estimation accuracy. A clustering technique is also introduced to alleviate the performance degradation caused by the retrieval of data which have similar correlation matrices but have much different angles. We show by simulations that the nonuniform quantization reduces the database size and the clustering improves the estimation accuracy, and that the proposed method is applicable to the array of three elements at the present.